research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Classification of Images Using Decision Tree
تصنيف الصور باستخدام شجرة القرار

Authors: Emad K. Jabbar --- Mayada jabbar kelain
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 6 Part (B) Scientific Pages: 728-739
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the proposed system is based on texture features classification for multi object images by using decision tree (ID3) algorithm. The proposed system uses image segment tile base to reduce the block effect and uses (low low) Wavelet Haar to reduce image size without loss of any important information. The image texture features like (Entropy, Homogeneity, Energy, Inverse Different Moment (IDM), Contrast and Mean) are extracted from image to build database features. All the texture features extracted from the training images are coded into database features code. ID3 algorithm uses database features code for classification of images into different classes. Splitting rules for growing ID3 algorithm are Entropy, Information Gain used to build database rules, which depend on if_then format. The proposed algorithm is experimented on to test image database with 375 images for 5 classes and uses accuracy measure. In the experimental tests 88% of the images are correctly classified and the design of the proposed system in general is enough to allow other classes and extension of the set of classification classes.

في هذا البحث ،النظام المقترح مبني على اساس تصنيف الخصائص النسيجية للصور التي تحوي على كائنات متعددة باستخدام شجرة القرار بخوارزمية (ID3). في النظام المقترح استخدمنا ( Segment tile base) لتخلص من التأثير الكتلي واستخدمنا ( wavelet haar LL ) لتقليل حجم الصورة بدون فقدان اي معلومات مهمة .ان الخصائص النسيجية للصورة مثل (العشوائية ، التجانس ،القوة، لحظة اختلاف الانعكاس، التناقض، المعدل) استخلصت من الصورة لبناء قاعدة بيانات صفات الصورة .إن جميع الخصائص النسيجية التي تم استخلاصها من الصورة إثناء عملية التدريب تم تحويلها الى رموز في قاعدة بيانات لاستخدامها في بناء شجرة القرار لتصنيف الصور وذلك بالاعتماد على مجموعة قوانين التي تم بناءها باستخدام ID3 .إن الخوارزمية المقترحة تم تجربتها على مجموعة صور اختباريه تصل الى 375 صورة لخمسة أصناف وباستخدام مقاييس الدقة، كانت نتائج الاختبار 88% من صور الاختبار صنفت بشكل صحيح.


Article
A New Adaptive Method for Extracting Header Words from Official Printed Arabic Documents
طريقة جديدة ومتكيفة لأستخراج كلمات الرأس من الوثائق العربية الرسمية المطبوعة

Authors: Matheel E. Abdulmunim --- Haithem K. Abass هيثم كريم عباس
Journal: AL-yarmouk Journall مجلة كلية اليرموك الجامعة ISSN: 20752954 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 9 Pages: 114-121
Publisher: College Yarmouk University كلية اليرموك الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Words extraction techniques from documents have very significant and effective role in document image analysis and retrieval systems. In this paper, a new method has been proposed for detecting and extracting header words from official printed Arabic documents. In the proposed method line of Arabic words with various fonts, styles, and sizes have been extracted from printed Arabic documents with different shapes, colors and resolutions. The extraction of header words based on effective segmentation technique that will separate different objects in a document including text lines, graphics, signature, logo, and other objects. The segmentation operation depends on document analysis that will efficiently predict vertical and horizontal distances between objects in Arabic documents. After segmentation operation, header words detection will performed by using sequence of influential rules within decision tree that correctly detected header words in a document image. Finally, list of header words will extracted as separated text lines from document image. Extracted header words can be utilized in many applications like words matching, words spotting, documents classification, documents retrieval and other applications that depends on words extraction. In this paper, a dataset of different official printed Arabic documents has been constructed and tested by the proposed method. These Arabic documents dataset obtained and gathered from various official institutions websites and offices. The proposed Arabic header words extraction method obtained 96% for recall, 98% for precision and 97% for f-score.

أصبحت لتقنيات استخراج الكلمات من الوثائق دور مهم ومؤثر في انظمة تحليل واسترجاع الوثائق المصورة. تم في هذا البحث اقتراح طريقة جديدة لتحديد واستخراج كلمات الرأس من الوثائق العربية الرسمية المطبوعة. تم في هذه الطريقة استخراج عبارات من الكلمات العربية متنوعة الخطوط والانماط والاحجام من الوثائق العربية المطبوعة المختلفة الاشكال والالوان والدقة. عملية استخراج كلمات الراس تعتمد على تقنية تجزئة فعالة تعمل على فصل مكونات الوثائق المتضمنة النصوص والشعارات والرسومات والتواقيع وغيرها. عملية التجزئة تعتمد على تحليل الوثيقة والتي يمكن من خلالها استنتاج ابعاد المسافات الافقية والعمودية بين المكونات. بعد عملية التجزئة يتم تحديد كلمات الرأس من خلال سلسلة من القواعد المؤثرة مع شجرة اتخاذ القرار التي سوف تحدد يشكل صحيح كلمات الرأس في الوثيقة المصورة. الكلمات المستخلصة يمكن الانتفاع منها في الكثير من التطبيقات مثل مطابقة الكلمات، اكتشاف الكلمات، تصنيف واسترجع الوثائق وغيرها من التطبيقات التي تعتمد على استخراج الكلمات. تم في هذا البحث بناء مجموعة بيانات من وثائق عربية رسمية مطبوعة واختبارها في الطريقة المقترحة. هذه الوثائق العربية تم الحصول عليها وتجميعها من مختلف المواقع الالكترونية الرسمية ومن المكاتب. الطريقة المقترحة لاستخراج كلمات الرأس من الوثائق العرية حصلت على 96% لنسبة الاســتدعاء و98% لنسبة الدقة و97% لمعامل الهدف.


Article
Decision Boundaries in the sense of Naive Bayesian for Multidimensional cases (Naïve Decision Surface Network)
حدود القرار بمنظور نظرية ناييف بايزين للحالات متعددة الأبعاد (شبكة ناييف لاسطح القرار)

Author: Dhiadeen M. Salih ضياء الدين محمد صالح
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك للدراسات العلمية ISSN: 19920849 26166801 Year: 2018 Volume: 13 Issue: 3 Pages: 48-63
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

Naive Bayesian classifier is a fundamental statistical method that assents the conditional independence of features values by minimizing the probability errors within the classes. In practice, Naive Bayesian classifier often violated assumptions and is not robust to the noise with multidimensional cases. A useful way to signify classifier is through discriminant functions where the classifier assigns a feature vector to divide the feature space into decision surfaces separated by multidimensional boundaries. In this work, Naïve Decision Surface Network is proposed to build on discriminant quadratic functions that obtained for a multiclass, multi features problems. The action all of covariance, variance and correlation possibilities are addressed. An example is illustrated to demonstrate the computational and analytical simplifications and the results showed less classification rate error.

مصنف نايف بايزيين هو طريقة إحصائية أساسية توثق الاستقلالية المشروطة لقيم السمات وتعدد المصنف الأمثل من خلال تقليل أخطاء الاحتمال داخل التصنيف. في الممارسة العملية، نايف بايزيين غالبا ما تنتهك الافتراضات وليس قوية للضوضاء مع الحالات متعددة الأبعاد. وهناك طريقة مفيدة للدلالة على المصنف هي من خلال وظائف تمييزية حيث يعين المصنف متجه العناصر لتقسيم مساحة العنصر إلى أسطح قرار مفصولة بحدود متعددة الأبعاد. في هذا العمل، نقترح شبكة نايف لسطح القرار لبناء وظائف التربيعية التمييزية التي تم الحصول عليها مشاكل التصنيف لمتعددة الابعاد ومتعددة الميزات. ويتناول العمل التباين وإمكانيات الارتباط التحليلي. تم استخدام مثال يوضح امكانية التصنيف للطريقة المقترحة والنتائج أظهرت معدل خطأ اقل لتحديد الاصناف.


Article
False alarm reduction for Network Intrusion Detection System by using Decision Tree classifier
تقليل الانذار الكاذب لنظام كشف التطفل الشبكي باستخدام مصنف شجرة القرار

Authors: Sarah Mohammed Shareef سارة محمد شريف --- Dr. Soukaena Hassan Hashim سكينة حسن هاشم
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 76-87
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays, Network security is one of the challenging issues with the rapid growth in information technology, this subject leading people to become increasingly aware of the threats to personal privacy through computer crime. Therefore, there is important to create intrusion detection system to detect malicious activities and various attacks on the internet with elevated detection rate and minimal false positive alarm. This paper proposed Network Intrusion Detection system using Decision Tree algorithm. To detect and classify attacks into four categories (DOS, Probe, R2L, U2R). The KDDcup99 dataset has been used to evaluate the activity of proposition system. The experimental results showed that the proposed system provides better results with high detection rate in experiment 1 (99.95%), experiment 2 (97.8%) and low false alarm rate in experiment 1 (0.05%), experiment 2 (2.2%).

في الوقت الحاضر, مع النمو السريع في تكنولوجيا المعلومات أصبحت امنية الشبكات واحدة من القضايا الصعبة مما جعل المستخدمين بان يكونوا على وعي متزايد من التهديدات للخصوصية الشخصية من خلال جريمة الكومبيوتر. لذلك، هناك أهمية لخلق نظام كشف تطفل للكشف عن الأنشطة الخبيثة والهجمات المختلفة على شبكة الإنترنت مع ارتفاع معدل الكشف وانخفاض إنذار إيجابي كاذب. هذا البحث اقترح نظام كشف تطفل شبكي باستخدام خوارزمية شجرة القـرار. للكشف وتصنيف الهجمات إلى أربع فئات (DOS،Probe، R2L،(U2R .لتقييم أداء نظام الاقتراح، تم استخدام بيانات KDD cup 99. وأظهرت النتائج التجريبية أن النظام المقترح يوفر نتائج أفضل مع معدل كشف عال ومعدل إنذار كاذب منخفض.


Article
Classification Techniques of High Resolution Aerial Images: A Survey of Commonly A.I Techniques

Authors: Ali Sabbar Mihson علي صبار محسن --- Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن نداء فليح حسن
Journal: Al-Ma'mon College Journal مجلة كلية المامون ISSN: 19924453 Year: 2018 Issue: 32 Pages: 304-326
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Environmental planning and management is in need of continuous important updating of maps. This process is considered incomplete related to the urban areas associated with rapid improvement and dynamism. Geographic Information System (GIS) innovation has made regular update of maps including numerous images and data obtained via lots of remote sensors existed in the earth now a day. Changes occur in the environment and urban areas historically and temporally. Thus pursuing various detection techniques are related to the change needed. These techniques effectiveness depend largely on factors such application, accuracy, time and cost. This research evaluate some techniques related with extraction and damage detection to identify their accuracy and effectiveness. There existed numerous techniques for classifying images which produce an excellent classification results, but there are others techniques did not provide a good classification results especially when the image has hazy and confused content. This research is presented to find out the methods which are used to detect changes occurs on the buildings and areas due to the Air strikes or earthquakes. Acquaintance of different classification techniques types are presented with the pros and cons of each technique, this acquaintance supports the researcher to know the conditions and requirements for each classification techniques. In addition, this research offers understanding satellite images in terms of treatment as well as extraction of important and strong features, which help to determine how much destruction or change has occurred on the areas.

يحتاج التخطيط البيئي والإدارة إلى تواصل التحديث المهم للخرائط. اعتبرت هذه العملية ذات صلة غير متكاملة بالمناطق الحضرية المرتبطة بالتطور السريع والديناميكية السريعة. لقد قدم الابتكار في نظام المعلومات الجغرافية تحديثا منتظما للخرائط بما في ذلك العديد من الصور والبيانات التي تم الحصول عليها عن طريق الكثير من أجهزة الاستشعار عن بعد الموجودة في الأرض في الوقت الحاضر. ان التغيرات التي تحصل في البيئة والمناطق الحضرية من الناحية التاريخية والزمنية، ابرزت الحاجة إلى اتباع تقنيات الكشف المختلفة ذات الصلة بالتغيير، وتعتمد فعالية هذه التقنيات بدرجة كبيرة على عدة عوامل منها التطبيق والدقة والوقت والتكلفة. تم في هذا البحث دراسة وتقييم بعض التقنيات المتعلقة باستخراج واكتشاف الضرر في الصور لتحديد دقتها وفعاليتها. هنالك العديد من التقنيات لتصنيف الصور والتي أنتجت نتائج تصنيف ممتازة، ولكن هناك البعض الآخر لم ينجح في تقديم نتائج تصنيف جيدة خاصة عندما تكون الصورة ضبابية ومشوشة. أن تقنيات تصنيف الصور يتم بطريقتين، الطريقة الاولى هو تصنيف خاضع للإشراف والطريقة الثانية تصنيف غير خاضع للإشراف. ان الاستفادة من هذا البحث هو الاطلاع ومعرفة الطرق المستخدمة لكشف التغيير الذي يحدث على الأبنية والمناطق من جراء القصف الجوي او الزلازل وكذلك الاطلاع ومعرفة تقنيات التصنيف المستخدمة المختلفة وكذلك معرفة محاسن ومضار كل تقنية لكي تساعد الباحثين على معرفة الظروف التي يتوجب فيها استخدام كل تقنية. بالإضافة الى ان هذا البحث يوفر فهماً للصور الفضائية من حيث التعامل معها بالإضافة الى استخراج المميزات القوية والمهمة التي تساعد على تحديد مقدار الدمار أو التغيير الذي حدث في المناطق.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (5)


Year
From To Submit

2018 (3)

2017 (1)

2013 (1)