research centers


Search results: Found 36

Listing 1 - 10 of 36 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Neuro-Snake Pattern Recognition And Classification Using Gradiant Vector Flow (Gvf And Hnn)
طريقة الثعبان العصبي للتميز والتصنيف باستخدام مجري المنحدر الاتجاهي

Author: Wissam Hassan Ali
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 5 Pages: 973-982
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The most popular applications of Hopfield neural network algorithm (HNN) arepattern recognition and classification. But the HNN has some limitation like the localminima (oscillation) problem. In this paper a novel method of combining an activecontour (snake) and an artificial neural network to behave together as pattern recognitionand classification is presented. The approach used the technique of the gradient vectorflow (GVF) that locate the boundary of target pattern (image) then pass it to a classifierbuilt by Hopfield algorithm to classify it according to one of the storage pattern. Thesnakes can find the boundaries of objects so it is very accurate to take the shape of theobject wanted, that will eliminate the noise from the original image and reduce the biterror rate of the Hopfield network to 0.215 and overcome the oscillation state inrecognition of the entered pattern. MATLAB 7 program have been used for thesimulation of the active contour and the pattern classification.

هي تمييز الاشكال وتصنيفه ا ( Hopfield ) اهم تطبيقات الشبكات العصبية وكمثال شبكة الولكن هناك بعض التحديدات المهمة في عمل .(pattern recognition and classification )اي عدم القدرة على تمييز الاشكال (oscillation ) هذا النوع من المصنف وهي مشكلة التذبذباو ( active contour) المتقاربة جدا. في هذا البحث تم ابتكار طريقة تجمع بين الناقلات الفعالةلتعمل كمميز للاشكال ( ANN) والشبكات العصبية الاصطناعية ( snake) ماتسمى بالفي عمل المصنف حيث تقوم ( GVF) وتصنيفها. البحث يستخدم تقنية ناقلات التدفق التدريجيبتحديد دقيق للاطار الخاص بالشكل (الصورة) ثم تمريره الى مصنف مبني على اساس الشبكةليتم تصنيفه نسبة الى احد الاشكال المخزونة سلفا في المصنف . ( HNN) العصبية الاصطناعيةلها القدرة العالية للالتفاف على حدود الشكل المطلوب بدقة عالية لتاخذ شكل ( snake) الثعبانوهذا سيساعد على تقليل ( noise) المقطع المطلوب مع حذف الاضافات الغير مطلوبة من الشكلالى دون 0.215 نسبة الى اكثر من 0.5 في المصنف ( bit error rate) نسبة الخطأ النقطيالاعتيادي وتجنب حالة التذبذب الموجودة في المصنف الخاص بالشبكات العصبية الاصطناعيةوعملية التصنيف ( GVF) لعمل المحاكات للناقلات الفعالة mat lab تم استخدام برنامج 7النهائية للاشكال.

Keywords

GVF --- Neural --- HNN --- Pattern recognition --- image process.


Article
GUI Simulation for Movement of Human Arm Driven by EMG Signal

Authors: Abbas Hussien Miry --- Abduladhem A.Ali --- Mohammed Zeki Al-Faiz
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 8 Pages: 1597-1609
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This work presents a simulation methodology applied to a human arm. It isaimed to allow the human-assisting manipulators to perform complex movementbased on electromyography (EMG) signal for patient person in Virtual Reality(VR). This work achieves better classification with multiple parameters based KNearestNeighbor for different movements of a prosthetic arm. A K- NearestNeighbor (K-NN) rule is one of the simplest and the most important methods inpattern recognition. The method implements in the 3D space and uses theMATLAB Ver.2009a approach. This methodology can be used with differentrobots to test the behavior of system and the different motion


Article
Utilization of Edge Information in Handwritten Numerals Recognition
أستخدام معلومات الحافة في تمييز الأرقام المكتوبة بخط اليد

Author: Nada Najeel Kamal ندى نجيل كمال
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 2A Pages: 984-994
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The recognition of handwritten numerals has many applications in automatic identification and cognition. This research contains three experimented scenarios to recognize the handwritten English (i.e. Arabic) numerals. In the first scenario the bilinear interpolation of the image is used, while in the second scenario and after the bilinear interpolation is being applied, the Sobel operators are applied on the resulted interpolated image. In the third scenario which represents the last one, the effect of normalization of image dimensions is tested. 550 images of handwritten numerals were tested. Three types of tests were conducted for each scenario namely: trained-set test, not-trained-set test and comprehensive-set test. Depending on the results obtained from the comprehensive-set test, the best scenario is the second scenario of bilinear interpolation followed by Sobel operators which leads to excellent success rate reaches to 97.63%.

تَمييزُ أشكال الأرقام المكتوبة بخط اليد له العَديد من التَطبيقات في التعرّف والأدراك المُمَكْنَن. يَتَضّمن هذا البحث تجارب لثلاث سيناريوهات لتمييز الأرقام الأنكليزية (بمعنى:العربية) المكتوبة بخط اليد. في السيناريو الأول استُخدمَ الأستكمال ثنائي الخطية، بينما في السيناريو الثاني وبعد الأستكمال ثنائي الخطية طبّق عاملي صوبل المؤثرين على الصورة المستكملة الناتجة. في السيناريو الثالث، والذي يمثّل السيناريو الأخير، تم أختبار تأثير مساواة أبعاد الصورة. أختبرت ٥٥٠ صورة للأرقام المكتوبة بخط اليد. ثلاث أنواع من لأختبارات أجريت لكل سيناريو: أختبار المجموعة المدرّبة وأختبار المجموعة غير المدّربة والأختبار الشامل. بناءً على النتائج المستحصلة من الأختبار الشامل، أفضل سيناريو هو السيناريو الثاني بتطبيق الأستكمال ثنائي الخطية المتبوع بعاملي صوبل المؤثرين والذي أعطى نسب نجاح ممتازة وصلت إلى ٩٧،٦٣%.


Article
Identification of Noisy Arabic Speech Utterance using Multiwavelet Compression

Author: Taha Mohammed Hasan
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 1-15
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a method that uses the multiwavelet transform incompressing a noisy speech signal and then, testing its effect on the reconstruction of noisy speech utterances after decompression. The ability of multiwavelet transform in compacting signal energy is employed to separate the significant signal features from the noise contribution. The proposed technique showed an improved SNR for theprocessed speech samples. In each performed experiment, the correlation coefficients are computed and compared to the correlation coefficient yielded by a similar compression scheme based on the cosine transform. The use of the multiwavelet based compression technique is superior in identification of noisy Arabic speech utterance especially at high input SNR values.

یقدم هذا البحث طریقة تستخدم تحویل المویجات المتعدد في ضغط إشارة كلامیة ضوضائیة وبعد ذلك یقوم باختبار تأثیره على إعادة بناء نطق الكلام الضوضائي بعد إزالة الضغط تم استخدام قابلیة تحویل المویجة المتعددة في ضغط طاقة الإشارة لفصل ميزات الإشارة الهامة من تداخل الضوضاء.تظهر التقنیة المقترحة بتحسین نسبة الإشارة إلى الضوضاء للعینات الكلامیة المعالجة. تجربة تم اختبارها تم حساب معاملات الارتباط و تقارن إلى معامل الارتباط التي أنتجت من قیل مخطط ضغط مماثل مستند على عملیة تحویلكوساین. إن استعمال تقنیة ضغط المعتمد على تحویل المویجات المتعدد ساعد على تمییز نطق الكلام العربي المشوه خصوصا في نسبة الإشارة الصحیحة إلى الإشارة المشوهة .


Article
A Fuzzy Recognition Model For Arabic Handwritten Alphabet

Author: Sami Kadhim Hasan Ar-Ramahi
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2008 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 2891-2900
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A fuzzy recognition model for some handwritten Arabic alphabet is designed. This fuzzy model could be envisaged as an algorithm which is structured over two concepts. First; the handwritten character variation is modeled by the fuzziness of the feature vector's elements. Second; the notion of entropy is fuzzily modified to extract the amount of information in the elements within the feature vector so as to speed up the recognition process. Consequently, a fuzzy recognition graph of the optimum paths decision tree is designed for the handwritten Arabic alphabet character's recognition.

تم تصميم منظومة تمييز مضببة لبعض الحروف العربية المكتوبة يدويا. بحيث يمكن مكننة هذه المنظومة كخوارزمية للتمييز باستخدام التكنولوجية الرقمية الحديثة. وتمت هيكلة هذه المنظومة على مفهومين اساسيين.الاول: تمت النمذجة الرياضية للتغاير الجوهري في الحروف المكتوبة يدويا بقيمة الانتساب المضبب لعناصر متجه الخواص الذاتية الماخوذ من كل حرف غير مطبوع.الثاني: تم تطوير مفهوم الانتروبي بتقنية المجموعات المضببة لمعرفة حجم المعلومات المتوفرة في كل عنصر موجود ضمن متجه الخواص. ويكون مسار التمييز محكوم بالاكثر احتواء للمعلومات نزولا. هذا مما سيعجّل في تمميز الحرف من دون هدر وقت التمييز بالنظر التسلسلي للعنص تلو الاخر.وثمرة هذا البحث هي شجرة تمييز مضببة ذات اسرع مسارات لتعرف على الحروف العربية غير المطبوعة وبمعدل تمييز يصل الى 100% لمجموعة عينات الحروف التصميمية ، و 95% لمجموعة عينات الحروف الاختبارية.


Article
STRUCTURE OPTIMIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING SWARM INTELLIGENT
أمثلة هيكلية الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام الحشود الذكية

Author: Dr. HANAN A. R. AKKAR الدكتور حنان عبد الرضا عكار
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2011 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 101-111
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The structure is a very important aspect in neural network design, it is not only impossible to determine an optimal structure for a given problem, it is even impossible to prove that a given structure is optimal. In this paper, PSO (Particle Swarm Optimization) are used to construct best ANN (Artificial Neural Network) architectures, and find an optimal pattern of connections and weights to reduce structure complexity by minimizing the number of connection weights in a Feed Forward Artificial Neural Network (FFANN). They are called Particle Swarm Optimization-Neural Network systems (PSONN). PSONN systems are examined through theoretical analysis and computer simulation using MATLAB package. They are tested by several different examples, where the tests show that PSO a more efficient and automated search method can be used to find an optimal topology of ANN. The best and trained network with few numbers of iteration is provided using PSONN for finding an optimal structure. Finally, a simpler network, faster training with higher accuracy than full connected network is obtained by using PSONN for finding optimal connections and weights.

تم في هذا البحث استخدام افضلية الحشد الجزيئي(PSO) لبناء افضل هيكلية للشبكات العصبية عن طريق تقليل ربط الاوزان ل(FFANN) وتدريب الشبكة العصبية بنفس النظام المسمى(PSONN). الهيكلية في تصميم الشبكات العصبية من الامور المهمة وتعتبر من اهم المشاكل التي يعاني منها المصمم لذلك من المهم البحث عن افضل تصميم للشبكات العصبية. تم الاختبار باستخدام الطرق النظرية والتمثيل بواسطة حقيبة MATLAB. حيث تم الاختبار باستخدام عدة امثلة وجد من خلالها ان PSOكفوء بايجاد افضل تصميم من حيث تقليل التعقيد في الربط بين خلية عصبية واخرى مما سرع في عمل الشبكة ولم يؤثر على ادائها وفي نفس الوقت تدريب الشبكة العصبية باستخدام PSO مما حسن اداء الشبكات العصبية بشكل كبير.


Article
ECG SIGNAL RECOGNITION BASED ON WAVELET TRANSFORM USING NEURAL NETWORKS AND FUZZY SYSTEMS
تمييز الإشارات ألقلبيه باستخدام الشبكات ألعصبيه والانظمه المضببه وتحليل المویجه

Loading...
Loading...
Abstract

This work presents aneural and fuzzy based ECG signal recognition system based on wavelettransform. The suitable coefficients that can be used as a feature for each fuzzy network or neuralnetwork is found using a proposed best basis technique. Using the proposed best bases reduces thedimension of the input vector and hence reduces the complexity of the classifier. The fuzzy network andthe neural network parameters are learned using back propagation algorithm

يتناول هذا البحث تميز الإشارات القلبيه باستخدام آل من الشبكات العصبية والمنطق المضبب وباستخدام تحليلالمويجه. يتم الحصول على الخصائص المناسبة لأغراض التمييز باستخدام نظام مقترح وهو نظام استخلاص أفضلالخصائص. أن استخدام هذه التقنية يؤدي إلى تقليل أبعاد متجه الإدخال مما يؤدي إلى تقليل تعقيدات منظومةالتصنيف. تمت عملية تعليم ألشبكه العصبية والشبكة المضببه باستعمال الانسياب العكسي


Article
Genctic Algorithm Based Handwritten Numeric Strings Recognition

Author: Maytham A.Shahed
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2010 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 66-75
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an approach for the recognition of off-line handwritten numeric strings using genetic algorithm. The proposed scheme is divided in two parts. The first part is remove the image noise, then the vertical projection is used to segment the numeric strings at isolated digits and every digit will be presented separately to the second part. The second part using improved genetic algorithm to recognize isolated handwritten digit. The result of the recognition of the numeric strings will display at the exit of the global system.


Article
تهجين الشبكة المناعية الاصطناعية باستخدام شبكة إنتشارالخطأ خلفاً

Authors: عمر صابر قاسم --- إسراء رستم محمد
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 4 Pages: 103-114
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research building style simulation developed is applied in the field of pattern recognition medical patients osteoporosis through a process of integrating and hybridization between artificial immune network and back propagation neural network, where the focus was on the qualities positive and overcome the negative qualities possessed by each of these two technologies by building technology improved, have proven technical hybrid it with better results and high efficiency in the classification of cases patients osteoporosis compared with both artificial immune network (AIN) and back propagation neural network (BP).

تم في هذا البحث بناء أسلوب محاكاة متطور يتم تطبيقه في مجال التعرف على الأنماط الطبية لمرضى وهن العظام وذلك من خلال إجراء عملية دمج وتهجين بين تقنيتي الشبكة المناعية الاصطناعية (Artificial Immune Network) وشبكة انتشار الخطأ خلفا (Error Back Propagation Neural Network), إذ تم التركيز على الصفات الايجابية والتغلب على الصفات السلبية التي تمتلكها كل من هاتين التقنيتين من خلال بناء تقنية محسنة, وقد أثبتت التقنية المهجنة أنها ذات نتائج أفضل وبكفاءة عالية في تصنيف حالات مرضى وهن العظام مقارنة مع كل من تقنيتي الشبكة المناعية الاصطناعية (AIN) وشبكة انتشار الخطأ خلفا (BP).


Article
تهجين أنموذج ماركوف المخفي باستخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية مع التطبيق

Author: عمر صابر قاسم
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 25-42
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to improve the performance of the work of hidden Markov model, which is limited to the positive integers as input, and through the use of Elman artificial neural network that have the ability to accept all types of data in the input space. The proposed model has proved that it is highly efficient in the classification of osteoporosis data compared with Elman artificial neural network on the one hand and the hidden Markov model on the other.

يهدف هذا البحث إلى تطوير أداء عمل أنموذج ماركوف المخفي والذي يقتصر على فضاء الإدخال من نوع الأعداد الصحيحة الموجبة, وذلك من خلال استخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية التي لها القابلية على تقبل جميع أنواع البيانات في فضاء الإدخال. حيث اثبت الأنموذج المقترح كفاءة عالية في تصنيف بيانات هشاشة العظام مقارنة مع شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية من جهة وأنموذج ماركوف المخفي من جهة أخرى.

Listing 1 - 10 of 36 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (36)


Language

English (31)

Arabic (3)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (4)

2018 (4)

2017 (1)

2016 (4)

2015 (3)

More...