research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Measuring full and partial geometrical similarity of Map objects

Author: Mahdi JASIM ; Tawfiq Al ASADI
Journal: basrah journal of science البصرة للعلوم ISSN: 18140343 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 2A Computer conference Pages: 1-5
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Geographic Information System(GIS) are usually classified into raster, vector, and raster –vector systems. The research deals with proposing new algorithm called GIS-Span to measure the partial and full geometrical similarity between map objects. The algorithm is used for clustering the vector features of GIS. The vector data are usually stored in data files called shape files. These files contains the (point, lines, polygons,...,etc). The extracted data is then stored in a dataset to be processed by the proposed algorithm to discover the full and partial similarities among map objects to assist the clustering and analysis of map data. It deals with clustering the polylines and polygonal data according to their geometrical similarity.


Article
Split and Merge Regions of Satellite Images using the Non-Hierarchical Algorithm of Cluster Analysis
شطر ودمج المناطق لصور الاقمار الصناعية بأستخدام خوارزمية التحليل العنقود غير الهرمية

Authors: اسماء غالب الراوي --- محمد عبد الودود محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 111 Pages: 466-484
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Image segmentation is one of main and necessary goals in image processing for digital image, it seeks to segment the studied images into multiple useful regions that summarizing interest regions for satellite images, which are multispectral images equipped by satellites using the concept of remote sensing, which has become an important concepts that it's applications used in most of the necessities of daily life, especially after the rapid developments in various fields of life that many of these fields have used algorithms and software techniques, these images are very necessary to enable us to study a wide range of goals in many scientific fields, in this research, the nonhierarchical cluster analysis algorithm was used as a method of image segmentation (splitting and merging regions) in order to demonstrate the importance of using statistical methods in image processing tasks, such as image segmentation, where (K-Means) technique was used to implement this task, this algorithm was applied on multispectral satellite image of a scene from western Iraq, where the results showed the flexibility of this algorithm in dealing with the disparity in the lighting of color image pixels and it's efficiency of formation clustering region that composed from groups of homogeneous pixels in there degree of illumination intensity, finally, the ability of this algorithm to give a good quality images which are measured using peak signal to noise ratio (PSNR) scale to measure image quality

يعد التقطيع الصوري من الاهداف الرئيسة والضرورية في المعالجات الصورية للصور الرقمية، فهو يسعى الى تجزئة الصور المدروسة الى مناطق متعددة اكثر نفعاً تلخص فيها المناطق ذات الافادة لصور الاقمار الصناعية، وهي صور متعددة الاطياف ومجهزة من الاقمار الصناعية باستخدام مبدأ الاستشعار عن بعد والذي اصبح من المفاهيم المهمة التي تُعتمد تطبيقاته في اغلب ضروريات الحياة اليومية، وخاصة بعد التطورات المتسارعة التي شهدتها ميادين الحياة المختلفة والتي كثيراً منها طرقت بابها خوارزميات وتقنيات البرمجيات، فهذه الصور تعد ضرورية جداٌ لتمكيننا من دراسة طيف واسع من الاهداف في العديد من الجوانب العلمية، في هذا البحث استخدمت خوارزمية التحليل العنقودي غير الهرمية كطريقة للتقطيع الصوري (شطر ودمج المناطق) بهدف عرض اهمية استخدام الاساليب الاحصائية في مهام المعالجة الصورية مثل التقطيع الصوري، حيث اعتمد على تقنية (K-Means) لتنفيذ هذه المهمة، وقد طبقت خوارزمية هذه التقنية على صورة اقمار صناعية متعددة الاطياف لمشهد غربي العراق، حيث اظهرت النتائج مدى مرونة هذه الخوارزمية في التعامل مع التفاوت في اضاءة العناصر الصورية للصورة الملونة وكفاءة تكوينها لمناطق العناقيد المتكونة من مجاميع من العناصر الصورية المتجانسة في درجة شدة اضاءتها، واخيراً قدرة هذه الخوارزمية على اعطاء صور تتميز بجودتها والتي قيست على وفق مقياس ارتفاع اشارة نسبة الضوضاء (Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)) لقياس جودة الصورة.


Article
Packet Identification By Using Data Mining Techniques

Authors: Safaa O. Al-Mamory --- Ali Hussein Ali
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 3 Pages: 565-579
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Accurate internet traffic identification and classification are fundamental to numerous network activities, including network management and security monitoring, traffic modeling and network planning, accounting and Quality of Service provision. With the development of network, P2P as new generation of network technology is widely used. Starting from the first popular one (Napster), a number of new P2P based multimedia file sharing systems have been developed (FastTrack, eDonkey, Gnutella, Direct Connect, etc.). A fundamental types of networks architectures in today's world are Client/ server and Peer to Peer. A promising approach that has recently received some attention is traffic classification using machine learning techniques. The term data mining is used for methods and algorithms that allow analyzing data in order to find rules and patterns describing the characteristic properties of the data. The aim of this research is to classify traffic accuracy which can be achieved by using machine learning techniques such as K-Means and Birch algorithms. This system depends on the extracted attributes and then use it in the proposed system to distinguish all types of packets. The goal of system of packet identification is to detect the types of packets and identification of application usage and trends , also identification of emerging applications diagnosing anomalies is critical for both network operators and end user in term of data security and service availability.

التصنيف والتعريف الدقيق لحركة المرور على الانترنيت هو أمر أساسي للعديد من أنشطة الشبكة التي تتضمن إدارة الشبكات ,تخطيط الشبكات, المراقبة الأمنية، ونوعية الخدمة المقدمة . مع تطور الشبكات نشأ لدينا جيل جديد وهو تقنية نظير إلى نظير واستخدمت على نطاق واسع . بدأ من خلال تطوير (Napster)والذي يعتبر الأكثر شيوعاً من بين الأنظمة التي تستخدم أنظمة مشاركة الملفات مثل(. FastTrack, eDonkey, Gnutella, Direct Connect, etc)الأنواع الأساسية لمعماريات الشبكات في الوقت الحاضر هي العميل / الخادم و النظير لنظير . الطريقة الواعدة التي نالت بعض الاهتمام هي تصنيف الحزم باستخدام تقنيات التعلم الآلي . أن مفهوم تنقيب البيانات يعبرعن الطرق والخوارزميات التي تسمح بتحليل البيانات لغرض إيجاد القواعد والأنماط لوصف الخصائص المميزة للبيانات . الهدف من نظام تعريف الحزم هو لتحديد أنواع الحزم ,تحديد استعمالها واتجاهات التطبيق . كما يمكن التعرف على التطبيقات الناشئة لان تشخيص التشوهات أمر بالغ الأهمية لكل من المشغل والمستخدم للشبكة من ناحية أمن البيانات وتوفر الخدمة .

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2016 (1)

2013 (1)