research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Genetic –Based Face Retrieval Using Statistical Features
استرجاع الوجوه اعتمادا على الخوارزمية الجينية باستعمال الخصائص الاحصائية

Authors: Wathiq N. Abdullah واثق نجاح عبدالله --- Yossra H. Ali يسرى حسين علي
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042/25213407 Year: 2016 Volume: 29 Issue: 1 Pages: 254-266
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Content-based image retrieval has been keenly developed in numerous fields. This provides more active management and retrieval of images than the keyword-based method. So the content based image retrieval becomes one of the liveliest researches in the past few years. In a given set of objects, the retrieval of information suggests solutions to search for those in response to a particular description. The set of objects which can be considered are documents, images, videos, or sounds. This paper proposes a method to retrieve a multi-view face from a large face database according to color and texture attributes. Some of the features used for retrieval are color attributes such as the mean, the variance, and the color image's bitmap.In addition, the energy, and the entropy which based on the gray level values in an image is too considered as the features.In addition to statistical approaches, models of artificial intelligence produce a desirable methodology that enhances performance in information retrieval systems, and the genetic algorithm depicts one of them. The GA is preferred for its power and because it can be used without any specific information of the domain. The experimental results conclude that using GA gives a good performance and it decreases the average search time to (60.15 milliseconds) compared with (722.25milliseconds) for traditional search.

استعملت عمليات استرجاع الصور اعتمادا على محتواها في العديد من المجالات اذ انها وفرت ادارة اكثر فعالية في استرجاع الصور من الطرائق القائمة على الاسترجاع اعتمادا على الكلمات المفتاحية. لذلك اصبحت عملية استرجاع الصور بناءً على محتوى الصور من اكثر الابحاث حيوية في السنوات القليلة الماضية.تقترح عمليات استرجاع المعلومات حلولا للبحث في مجموعة من الكائنات التي تعكس وصفا معينا. في كثير من الاحيان هذه الكائنات هي وثائق، ولكن في احيان اخرى قد تكون صورا او ملفات صوتية او ملفات فديو.يقترح هذا البحث طريقة استرجاع صور وجوه -بزوايا دوران متعددة- من قاعدة بيانات كبيرة تحوي صورا لوجوه بالاعتماد على الصفات اللونية وصفات نسيج الوجه.الصفات اللونية مثل : المتوسط الحسابي والتباين والصورة النقطية هي الصفات المستعملة في استرجاع الصور الملونة. فضلا عن فان حساب طاقة الصورة وكمية المعلومات فيها استنادا الى المستويات الرمادية استعملت ايضا ضمن الصفات المستعملة في الاسترجاع.الى جانب الطرق الاحصائية، نماذج الذكاء الاصطناعي تمثل نموذجا جيدا لتحسين الأداء في أنظمة الأشعة تحت الحمراء، والخوارزمية الجينية تمثل واحدة من هذه النماذج. تم اختيار الخوارزمية الجينية وذلك لقوتها ولانه يمكن تطبيقها على المشكلة دون اية معرفة خاصة عن مجال المشكلة.خلصت النتائج التجريبية الى ان استعمال الخوارزمية الجينية يعطي أداءً جيدا ويقلل من متوسط وقت الاسترجاع الى (60,15 ملي ثانية( مقارنة بـ (722,25 ملي ثانية) الوقت الذي يستغرقه البحث التقليدي.


Article
Image Retrieval Using DCT/KWT and D4/KWT in Distributed System
إسترجاع الصورة باستخدام DCT/KWT وD4/KWT في نظام التوزيع

Authors: Assi. Amna H. Al Saffar --- Assi. Dawser T. Naman
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467(print) 27068536(online) Year: 2012 Volume: 18 Issue: 74 / ملحق Pages: 35
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed method for (CBIR) from using Discrete Cosine Transform with Kekre Wavelet Transform (DCT/KWT), and Daubechies Wavelet Transform with Kekre Wavelet Transform (D4/KWT) to extract features for Distributed Database system where clients/server as a Star topology, client send the query image and server (which has the database) make all the work and then send the retrieval images to the client.A comparison between these two approaches: first DCT compare with DCT/KWT and second D4 compare with D4/KWT are made. The work experimented over the image database of 200 images of 4 categories and the performance of image retrieval with respect to two similarity measures namely Euclidian distance (ED) and sum of absolute difference (AD) and compared with the overall average of precision and recall.

يقدم هذا البحث طريقة مقترحة لإسترجاع الصورة إعتمادا على المحتوى CBIR)) وذلك باستخدام (DCT/KWT) و (D4/KWT) لاستخراج خصائص الصور لنظام قاعدة بيانات موزع حيث يكون فيه العملاء/الخادم مرتبين كنجمة طوبولوجية ,فيقوم العميل بارسال صورة مبهمة الى الخادم (والذي يحتوي على قاعدة البيانات) ويقوم بعمل اللازم ومن ثم يرسل الصور المسترجعة الى العميل.ستتم المقارنة بين هاتين الطريقتين: حيث سنقوم اولاً بمقارنة (DCT) مع DCT/KWT)) وثانياً مقارنة ( D4) مع (D4/KWT) . وسنقوم باختبارالعمل على صور قاعدة البيانات 200 صورة لاربعة اصناف من الصور ومن ثم قياس اداء الصور المسترجعة والأخذ بمقياسي التشابه وهما مقياس المسافة الاقليدسية (ED) ومجموع الاختلاف المطلق (AD) و مقارنته مع المعدل العام للدقة و الاعادة.


Article
A Comparative Study of Low-level Features for Museum Image Retrieval System

Authors: Associate prof.Dr. Abdulkareem O. Ibadi --- Fatin Abbas Mahdi
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2014 Volume: 2014 Issue: 5 Pages: 404-422
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

Low-Level feature such as color, texture, and shape features represent the visual content of an image. Feature Extraction process play a key role in Content Based Image Retrieval (CBIR), where automatically extracted the features from all images in the database and query image. In this paper, different type of feature extraction methods are explored to test their effectiveness in retrieving images including Color Moment (CM) and Color Histogram (CH) descriptors as color feature. Texture is represented by Local Binary Pattern (LBP) and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) descriptors and finally, Canny Edge Detection (CED) and Hu’s Seven Invariant Moments descriptor as shape descriptor. A new approach to choose the most appropriate descriptors to represent the image as uniquely and accurately using the average of success method and compare between the performances of each descriptor is presented. For query image several transformations process like rotation, cropping, etc., is applied to 100 original images collected from Iraqi National Museum of Modern Art collection to demonstrate experimentally the efficacy of the proposed approach and promising results are reported.


Article
CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL: SURVEY

Author: Hanan Ahmed Al-Jubouri
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2019 Volume: 23 Issue: 3 Pages: 42-63
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Extensive use of digital photographic devices has resulted in large volumes of digital images being acquired and stored in databases. Whether it is for scientific research, medical or social networking, there is a growing demand for effective retrieval of digital images based on their visual content (e.g. colour and texture). Content-Based Image Retrieval systems are developed to meet this demand. However, searching for similar and relevant images from large-scale databases still poses a challenge for Content-Based Image Retrieval systems due to the gap between high-level meaning and low-level visual features. This paper reviews different Content-Based Image Retrieval approaches such as Clustering, Region-of-Interest, Bag-of-Visual-Words, Relevance Feedback, Browsing, and indexing that have been developed to reduce such “Semantic gap” issue. So, the interested researchers can interest to determine which method is benefit to his work.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (2)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2016 (1)

2014 (1)

2012 (1)