research centers


Search results: Found 9

Listing 1 - 9 of 9
Sort by

Article
Image Feature Extraction and Selection

Authors: Abdul Amir Abdullah Karim --- Rafal Ali Sameer
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 3B Pages: 1501-1508
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Features are the description of the image contents which could be corner, blob or edge. Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) extraction and description patent algorithm used widely in computer vision, it is fragmented to four main stages. This paper introduces image feature extraction using SIFT and chooses the most descriptive features among them by blurring image using Gaussian function and implementing Otsu segmentation algorithm on image, then applying Scale-Invariant Feature Transform feature extraction algorithm on segmented portions. On the other hand the SIFT feature extraction algorithm preceded by gray image normalization and binary thresholding as another preprocessing step. SIFT is a strong algorithm and gives more accurate results but when system require increasing speed, it is better to select distinctive features and use them in description process. The experimental results show clearly reduction of features extracted using SIFT algorithm on segmented parts and the algorithm of feature extraction from normalized binary image gives better results for feature localization as shown in experimental images.

Keywords

SIFT --- Otsu --- Feature selection.


Article
A Comparison between Multiple Features Extraction Method for Iraq Currency Image
المقارنة بين طريقة استخراج الميزات المتعددة لصورة العملة العراقية البيومترية

Authors: Mohammed Gheni Alwan محمد غني علوان --- Dr. Shaimaa Hameed Shaker د. شيماء حميد شاكر
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 108-119
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

The definition of biometric data can be displayed as the utilization of a specific quality, both physiological and biological, to calculate currency identity. In this paper, we have established an algorithm which uses the SURF (Sped-up Robust Features) in order to detect and extract data and has performance-scale- and rotation-invariant interest point detection and description. With this method it becomes possible to compute and make comparisons much faster, yet still is able to compete with, or even produce better results than previously proposed schemes SIFT (Scale Invariant Feature Transformation) concerning ease of repetition, uniqueness, as well as robustness. For this result to be gained, certain images are relied upon in order to undergo the convulsion process of the images. By identifying the areas of strength amongst the world’s best detectors and descriptors, (which is done with a Hessian matrix-based measure for the detector, and a distribution-based descriptor); SURF descriptors have been applied to object recognition and location, the recognition of people or faces, to reconstruct 3D scenes, to track objects and to extract points of interest.

المعلومات البيومترية تعني استخدام الخصائص الفسيولوجية أو البيولوجية لقياس هوية الفرد. الميزات البيومترية هي فريدة من نوعها لكل فرد وتبقى دون تغيير حياة الفرد.. لذلك، في هذه الورقة، اقترحنا خوارزمية للكشف عن واستخراج الميزات باستخدام SURF (تسريع ميزات قوية) لديه الأداء على نطاق و دوران ثابت للكشف عن نقطة الفائدة والوصف. انها تقارب أو حتى يتفوق المخططات المقترحة سابقا (SIFT) فيما يتعلق بالتكرار، والتميز، والمتانة، ولكن يمكن حسابها ومقارنتها أسرع بكثير. ويتحقق ذلك من خلال الاعتماد على صور متكاملة .من خلال الاعتماد على نقاط القوة في أجهزة الكشف والوصف القائمة الرئيسية (باستخدام مقياس قائم على المصفوفة هسيان للكاشف، ووصف قائم على التوزيع)؛ وقد تم استخدم صفات SURF لتحديد والتميز الاشياء، لإعادة بناء مشاهد 3D، لتتبع الأجسام واستخراج النقاط المثيرة للاهتمام.


Article
Eigenface and SIFT For Gender Classification
استخدام الإيجن فيس و أس آي أف تي في عملية تصنيف الجنس

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we study and analyze five different approaches for gender classification (Male or Female). The purpose of approaches is to extract the main features from face image and for each approach; we used these features as input to the Support Vector Machine SVM classifier for classification process. In the first approach, we implemented the Principal Component Analysis PCA features as input to the SVM classifier. In the second approach, the resulted parameters of Scale Invariant Features Transform approach are used as input to SVM classifier. In the third approach, we implemented Eigenfaces as input to SIFT, and then the results of SIFT are used as input to SVM classifier also. In the fourth approach, we implemented Eigenfaces to be input to Volume-SIFT (VSIFT) and then used as input to SVM classifier. The last, we modified the VSIFT approach and use as input to SVM classifier. The practical implementation results show that the proposed approach (modified VSIFT) gave us high performance of gender classification than other approaches.

في هذا البحث تمت دراسة خمس طرق لتصنيف الجنس (ذكر أو انثى) وتحليلها، الغرض من تلك الطرق الخمس هو الحصول على الصفات الأساسية من صورة الوجه ومن ثم استخدام تلك الصفات بوصفها مدخلات للمصنف "ماكنة المتجه المسند" SVM. في الطريقة الأولى، تم اعتماد صفات تحليل المكونات الأساسية PCA بوصفها مدخلات الى المصنف SVM. في الطريقة الثانية، فإن نتائج تطبيق طريقة الخصائص ثابتة القياس Scale Invariant Features Transform SIFT يتم استخدامها بوصفها مدخلات في المصنف SVM. في الطريقة الثالثة، يتم اعتماد مخرجات الإيجن فيس Eigenfaces بوصفها مدخلات الى طريقة الخصائص ثابتة المقياس ومن ثم استخدام مخرجاتها بوصفها مدخلات الى المصنف SVM. في الطريقة الرابعة، يتم استخدام مخرجات الايجن فيس بوصفها مدخلات الى VSIFT ومن ثم تصنيفها بوساطة المصنف SVM. واخيرا في هذا البحث تم تطوير طريقة VSIFT وادخال مخرجات هذه الطريقة الى المصنف SVM. إن نتائج التنفيذ العملي للطريقة المفترضه هذه تبيِّن انها ذات كفاءة عالية في عملية التصنيف مقارنة مع الطرق الأربع الاُخرى. لقد تم الحصول على صور الوجوه المستخدمة في عملية التدريب والاختبار من موقع مشاريع بحث علم بصريات الحاسوب (CVSRP). إن الهدف من البحث هو حساب نتائج تطبيق استخدام الإيجن فيس في الطريقة المفترضة والجديدة في تحديث VSFIT لتصنيف الوجوه الى ذكر أو أنثى، وكذلك تحليل أداء الطريقة الجديدة ومناقشتها.


Article
Image Classification Using Bag of Visual Words (BoVW)

Authors: Abdul Amir Abdullah Karim --- Rafal Ali Sameer
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 76-82
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper two main stages for image classification has been presented. Training stage consists of collecting images of interest, and apply BOVW on these images (features extraction and description using SIFT, and vocabulary generation), while testing stage classifies a new unlabeled image using nearest neighbor classification method for features descriptor. Supervised bag of visual words gives good result that are present clearly in the experimental part where unlabeled images are classified although small number of images are used in the training process.


Article
Survey of content-based image retrieval using SIFT algorithm- case study (image/sketch retrieval)
دراسة استقصائية لاسترجاع الصور القائمة على المحتوى باستخدام خوارزمية SIFT دراسة حالة (استرداد الصورة / الرسم)

Authors: Soukaena H. Hashem سكينة حسن هاشم --- Haider Issam Hamdi حيدر عصام هادي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 1-24
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

In Digital Image Processing area, Content Based Image Retrieval is growing in popularity. Google and Yahoo have tools on Digital Image Processing. Those tools are based on textual image annotation. In textual annotations in addition to the key-words images are obtained. This method is quite ineffective as its performance isn’t fulfilling. The content based Image retrieval depends on automatic extracting of content according to color, texture, and so on. This paper is focused on discussing obstacles in the improvement of Content Based Image Retrieval based on free hand sketch (“Sketch Based Image Retrieval”). The study will be focused on trying creating task specific descriptor for handling the information gap existing between colored images and sketches and that will give the chance for efficient search. The descriptor is formed after such special series of preprocessing stages which the sketch and converted images may be compared. SIFT is the topic covered. The study will explain the way SIFT operates and its advantages in addition to the fact that SIFT is more efficient in the area of image retrieval.

في حقل معالجة الصور الرقمية اصبح مضمون قاعدة استرجاع الصور مشهور جدا. Google و yahoo ومحركات البحث الاخرى تحتوي على ادوات خاصة في معالجة الصور تستند على نصوص توضيحية للصور. في النصوص التوضيحية بستخدام الكلمات يتم استرجاع الصور. وهذه ليست من التطبيقات الفعالة ونتائجها ليست مرضية. محتوى قاعدة استرجاع الصور يعتمد على استخلاص آلي لمحتويات تعتمد على اللون,النصوص....الخ. ان هذا التقرير يركز على الادلال على العقبات في تطوير محتوى قاعدة اترجاع الصور الذي يعتمد على رسم اليد الحر. التركيز سيكون على محاولة و تكوين مهمة وصف خاص لمعالجة فجوة البيانات والمعلومات التي توجد بين الصورة الملونة والرسوم التخطيطية والذي سيعطي فرصة لبحث مثالي و فعال. يتم انشاء الواصف بعد سلسلة خاصة من خطوات"المعالجة المسبقة" التي تمكن من مطابقة كل من رسم المخطط اليدوي والصورة المتحولة. SIFT سيكون هو الموضوع الذي سيتم تغطيتهة ودراسته. سيتحدث البحث عن كيفية عمل هذه التقنية وسيتم دراسة فوائدها ومعرفة مدى فعاليتعها في استرجاع الصور.


Article
Deep Learning Machine using Hierarchical Cluster Features

Authors: Sara Salman --- Jamila H. Soud
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2018 Volume: 29 Issue: 3 ICSSSA 2018 Conference Issue Pages: 82-93
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Deep learning of multi-layer computational models allowed processing to recognize data representation at multiple levels of abstraction. These techniques have greatly improved the latest ear recognition technology. PNN is a type of radiative basis for classification problems and is based on the Bayes decision-making base, which reduces the expected error of classification. In this paper, strong features of images are used to give a good result, therefore, SIFT method using these features after adding improvements and developments. This method was one of the powerful algorithms in matching that needed to find energy pixels. This method gives stronger feature on features and gives a large number of a strong pixel, which is considered a center and neglected the remainder of it in our work. Each pixel of which is constant for image translation, scaling, rotation, and embedded lighting changes in lighting or 3D projection. Therefore, the interpretation is developed by using a hierarchical cluster method; to assign a set of properties (find the approximation between pixels) were classified into one.

التعلم العميق للنماذج الحسابية متعددة الطبقات بمعالجة التعرف على تمثيل البيانات على مستويات متعددة من التجريد. هذه التقنيات حسنت بشكل كبير أحدث تقنيات التعرف على الأذن. PNN هو نوع من الأساس الإشعاعي لمشكلات التصنيف ويستند إلى قاعدة اتخاذ القرار في Bayes ، مما يقلل من الخطأ المتوقع في التصنيف. في هذه الورقة ، يتم استخدام ميزات قوية للصور لإعطاء نتيجة جيدة ، وبالتالي ، استخدمنا طريقة SIFT احدى الطرق القوية لايجاد بكسل القوي وذلك بعد ما قمتا بتحسين وتطوير الطريقة التي تعتبر واحدة من الخوارزميات القوية في المطابقة المطلوبة للعثور على بكسلات الطاقة. توفر هذه الطريقة ميزة أقوى على الميزات وتعطي عددًا كبيرًا من البكسلات القوية ، والتي تعتبر مركزًا وتهمل الجزء المتبقي منها في عملنا.كل بكسل منها ثابت لتغيرات الصور ، التدريج ، الدوران ، والإضاءة المدمجة في الإضاءة أو الإسقاط الثلاثي الأبعاد. لذلك ، يتم تطوير التفسير باستخدام أسلوب نظام تسلسل هرمي؛ لتعيين مجموعة من الخصائص (العثور على التقريب بين البكسلات) تم تصنيفها إلى واحد.


Article
Image Denoising Base on SIFT and Chaotic Hopfield Neural Network Swarm Optimization
أمنية متعددة المستويات بالأعتماد على الدوال الفوضوية و المكعب السحري

Author: Shymaa Mohammed Jameel شيماء محمد جميل
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2017 Volume: 7 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 89-105
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Many techniques and filters were used in the image noise removal for different types of noises distributions and locations. The intelligent filters utilized the denoising functionality with a best accuracy and speed operation.In this paper, the technique suggest to image denoising uses the SIFT algorithm (Scale-invariants features transform) for detecting and describe local features in images and chaotic Hopfield neural network swarm optimization in order to detect and remove the some unwanted details and noise without blurring the denoised image.The SIFT algorithm was used to detect the local features of the important and references image features to help the chaotic neural network to avoid the wanted features without changing. Also to increase the chaotic neural network accuracy while the chaotic function used to develop the Hopfield neural network to avoid the local minima and weights optimization. An acceptable PSNR and MSE results comparing with others with a good image visions results.

مع تطور وسائل الاتصال وعلم الحاسوب وتبادل المعلومات عبر شبكات المعلومات الإلكترونية برزت الحاجة الملحة لإيجاد وسائل لحفظ المعلومات المتبادلة. فكان للتشفير دور بارز في هذا المجال. ومع تطور عمليات الاختراق أصبح بإمكان المتطفلين الاطلاع على المعلومات وتغييرها، فظهرت الحاجة إلى اعتماد تقنية أكثر تطورا وأكثر سرية وحفاظا على المعلومات. لذا تم استخدام نظام الأخفاء الذي تكون فيه المعلومات المرسلة غير مرئية لأي شخص وذلك عن طريق إخفائها داخل الوسط المرسل، مثل الصوت،الصورة، النص والفيديو. أن دمج عملية التشفير و ألأخفاء تساعد على زيادة في قوة العمل و ألأمنية اذ سيصبح من الصعب تحديد وجود أخفاء في الملف المرسل


Article
Scale-Invariant Feature Transform Algorithm with Fast Approximate Nearest Neighbor
خوارزمية تحويل الخصائص غير المتاثرة بمقياس مع التقريب السريع لاقرب جار

Authors: Ekhlas Khalaf Gbash اخلاص خلف كباش --- Suha Mohammed Saleh سها محمد صالح
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2017 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 651-661
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

There is a great deal of systems dealing with image processing that are being used and developed on a daily basis. Those systems need the deployment of some basic operations such as detecting the Regions of Interest and matching those regions, in addition to the description of their properties. Those operations play a significant role in decision making which is necessary for the next operations depending on the assigned task.In order to accomplish those tasks, various algorithms have been introduced throughout years. One of the most popular algorithms is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The efficiency of this algorithm is its performance in the process of detection and property description, and that is due to the fact that it operates on a big number of key-points, the only drawback it has is that it is rather time consuming.In the suggested approach, the system deploys SIFT to perform its basic tasks of matching and description is focused on minimizing the number of key-points which is performed via applying Fast Approximate Nearest Neighbor algorithm, which will reduce the redundancy of matching leading to speeding up the process.The proposed application has been evaluated in terms of two criteria which are time and accuracy, and has accomplished a percentage of accuracy of up to 100%, in addition to speeding up the processes of matching and description

هنالك الكثير من الانظمة تتعامل مع معالجة الصور.وهذه الانظمة اصبحت بحاجة الى تطوير العديد من العمليات الاساسية كاكتشاف المناطق المهمة ومطابقة هذه المناطق,بالاضافة الى توصيف هذه الخواص.هذه العمليات لعبت دور مهم في اتخاذ القرارالذي يكون ضروري للعمليات اللاحقة بالاعتماد على المهمات المخصصة.من اجل تحقيق العمليات المخصصة,العديد من الخوارزميات قدمت خلال السنوات الماضية.واحدة من اشهر الخوارزميات هي(خوارزمية تحويل الخصائص غير المتاثرة بمقياس). هذه الخوارزمية كفوءة في عمليات الاكتشاف والتوصيف للنقاط المفتاحية لكن كثرة النقاط المفتاحية ادى الى استغراق وقت طويل لعملية المعالجة الذي يعتبر من عيوب هذه الخوارزمية.في الطريقة المقترحة , النظام وظف الخوارمية لتادية المهام الاساسية في الكشف والتوصيف وتم التركيز على تقليل عدد النقاط المفتاحية باستخدام خوارزمية التقريب السريع لااقرب جار التي تقلل من النقاط المتكررة والتي تودي الى تسريع عملية المعالجة.تم تقييم النظام المقترح بالاعتماد على معياريين هما الوقت والدقة , وتم تحقيق نسبة دقة 100% بالاضافة الى تسريع عملية المعالجة.


Article
Adaptive Selective Predictive For Image Data Compression
طريقة الانتقائية التنبؤية المطورة لضغط بيانات الصورة

Author: Ghadah Al-Khafaji غادة كاظم طعمة
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2012 Volume: 53 Issue: 5 Pages: 1181-1187
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, an adaptive selective predictive coding method is proposed for intraframe coding techniques. The adopted techniques overcome the complexity residual ideal case (i.e., residual does not become random noise) where the residual still suffers from the existence of redundancy. The suggested techniques attempt to sift over any redundancy embedded in the residual where the quality improves than that of traditional predictive coding, selective predictive coding and of fixed predictor coding.Index Terms- Predictive coding, Selective coding, Predictive coding of fixed predictor.

يقدم هذا البحث طريقة ضغط مطورة تعتمد على التنبأ بالاختيار للتغلب على الضوضاء الناتجة من القيم المتبقية. نجحت الطريقة المقترحة في هذا البحث بإزالة الضوضاء في القيم المتبقية لغرض تحسين نوعية الصورة الناتجة مقارنة بالطرق التقليدية.

Listing 1 - 9 of 9
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (9)


Language

English (9)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (3)

2017 (2)

2012 (2)