research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Human Face Recognition Using Gabor Filter and Self Organizing Map Neural Network

Authors: Mohamed Fadhel --- Tarik Zeyad
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2005 Volume: 11 Issue: 4 Pages: 751-758
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This work implements the face recognition system based on two stages, the first stage is feature extraction stage and the second stage is the classification stage. The feature extraction stage consists of Self-Organizing Maps in a hierarchical format in conjunction with Gabor Filters and local image sampling. The next stage is the classification stage, and consists of self-organizing map neural network; the goal of this stage is to find the similar image to the input image. The proposal method algorithm implemented by using C++ packages, this work is successful classifier for a face database consist of 20 people with six images for each person.

يستخدم هذا البحث في تمميز الأوجه مرحلتين، الأولى أستخراج مواصفات هذه الأجسام والثانية تصنيف هذه الأوجه. تتم مرحلة أستخراج المواصفات بأستخدام الشبكات العصبية نوع (Self Organizing Map) في بناء هرمي مع فلتر من نوع (Gabor). الخطوة التالية هو أستخدام الشبكات العصبية والفلتر نوع (Gabor) في تمييز الأوجه وذلك بأستخدام لغة البرمجة ++C ونماذج صور لعشرين شخص مع ستة صور لكل شخص.


Article
Development an Anomaly Network Intrusion Detection System Using Neural Network

Authors: Elaf Sabah Abbas --- Hamid M. Ali --- Kais Said Al-Sabbagh
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 12 Pages: 1325-1334
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Most intrusion detection systems are signature based that work similar to anti-virus but they are unable to detect the zero-day attacks. The importance of the anomaly based IDS has raised because of its ability to deal with the unknown attacks. However smart attacks are appeared to compromise the detection ability of the anomaly based IDS. By considering these weak points the proposed system is ‎developed to overcome them.‎The proposed system is a development to the well-known payload anomaly detector (PAYL). By combining two stages with the PAYL ‎detector, it gives good detection ability and acceptable ratio of false ‎positive. The proposed system improve the models recognition ability in the ‎PAYL detector, for a filtered unencrypted HTTP subset traffic of ‎DARPA 1999 data set, from 55.234% in the PAYL system alone to ‎‎99.94% in the proposed system; due to the existence of the neural ‎network self-organizing map (SOM). In addition SOM decreases the ‎ratio of false positive from 44.676% in the PAYL system alone to ‎‎5.176% in the proposed system.The proposed system provides 80% detection ability of smart worms that are meant to invade the PAYL detector in the PAYL system alone, due to the existence of the randomization stage in the proposed system.

معظم ال(Intrusion Detection Systems)هي من نوع (Signature based) والتي تعمل بشكل مشابه الى مضادات الفايروسات ولكنها غير قادرة على التعرف على الهجمات التى تظهر لاول مره (الهجمات غير المدرجه في قاعده بياناتها) وقد ظهرت اهميه ال(anomaly based IDS) .تم تطوير النظام المقترح للتغلب على نقاط الضعف المذكوه سابقا.النظام المقترح هو تطوير الى نظام ال (PAYL) المعروف. بدمج مرحلتين مع كاشف ال(PAYL) يتم الحصول على قدره كشف جيده ونسبه ايجابيه كاذبه (False positive) الى 99.94% في النظام المقترح ، نتيجه لوجود الشبكه العصبيه. وكذلك قلل وجود ال (SOM) ال (False positive) من 44.676% في ال (PAYL system alone ) الى 5.176% في النظام المقترح .بسبب وجود مرحلة ال (randomization ) اظهر النظام المقترح قابليه على اكتشاف ال (smart worms) والمصممه لغزو كاشف ال ( PAYL) في ال (PAYL system alone ) بنسبة 80%.


Article
A Proposed Artificial Intelligence Algorithm for Assessing of Risk Priority for Medical Equipment in Iraqi Hospital
مقترح خوارزمية لتقنية الذكاء الاصطناعي لتقييم اولويات الخطورة للاجهزة والمعدات الطبية في المستشفيات العراقية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a robust algorithm for the assessment of risk priority for medical equipment based on the calculation of static and dynamic risk factors and Kohnen Self Organization Maps (SOM). Four risk parameters have been calculated for 345 medical devices in two general hospitals in Baghdad. Static risk factor components (equipment function and physical risk) and dynamics risk components (maintenance requirements and risk points) have been calculated. These risk components are used as an input to the unsupervised Kohonen self organization maps. The accuracy of the network was found to be equal to 98% for the proposed system. We conclude that the proposed model gives fast and accurate assessment for risk priority and it works as promising tool for risk factor assessment for the service departments in large hospitals in Iraq.

يقدم البحث خوارزمية لتقييم اولويات الخطورة للاجهزة و المعدات الطبية في المستشفيات العراقية معتمدا على حساب عوامل الخطورة الساكنة والديناميكية وخرائط كوهونين ذاتية التنظيم. تم حساب اربع متغيرات خطورة ل 345 جهاز طبي مختلف. تم اخذ هذه العينات من مستشفى اليرموك التعليمي و مستشفى الشهيد عدنان للجراحات التخصصية في بغداد. تم حساب مكونات الخطورة الاستاتيكية (وظيفة الجهاز و الخطورة المادية ) و مكونات الخطورة الديناميكية ( متطلبات الصيانة و نقاط الخطورة ). هذه المكونات استعملت كمدخلات للشبكة العصيبية وهي من نوع خرائط كوهونيين الذاتية التنظيم. لاختبار كفاءة الخوارزمية، تم حساب نسبة التمييز للشبكة ووجد انه 98% ومن هذا البحث نستنتج النظام المقترح يعطي تقييم سريع ودقيق لاولوية الخطورة و يعمل كأداة واعدة لتقييم عامل الخطورة في اقسام الصيانة في المستشفيات الكبيرة في العراق.


Article
Effective Digital Image Colors Reduction/Quantization Method
طريقة فعالة لتكميم/تخفيض ألوان الصور الرقمية

Authors: Wejdan A. Amer وجدان عبد الامير حسن --- Faisel G. Mohamme فيصل غازي محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2013 Volume: 54 Issue: 1 Pages: 201-205
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In the current research work, a method to reduce the color levels of the pixels within digital images was proposed. The recent strategy was based on self organization map neural network method (SOM). The efficiency of recent method was compared with the well known logarithmic methods like Floyd-Steinberg (Halftone) dithering and Octtrees (Quadtrees) methods. Experimental results have shown that by adjusting the sampling factor can produce higher-quality images with no much longer run times, or some better quality with shorter running times than existing methods. This observation refutes the repeated neural networks is necessarily slow but have best results. The generated quantization map can be exploited for color image compression, classification, or to edit the color palette for different image graphical applications.

في البحث الحالي تم اقتراح طريقة لتخفيض المستويات اللونية للعناصر الصور الرقمية. الستراتيجية الحالية تعتمد على طريقة الشبكة العصبونية ذاتية تنظيم التحويل.كفاءة الطريقة الحالية تم مقارنتها مع الطرق المعروفة مثل طرق تأثير فلويد-ستينبيرغ والثمانية. النتائج العملية بينت بأنه وبتعديل عامل الاعتيان يمكن إنتاج صور بوضوحية عالية مع وقت ليس بالطويل أو الحصول على نوعية جيدة بوقت قصير ومقارنة مع الطرق الموجودة.من خلال ملاحظة النتائج تبين لنا إن الشبكات العصبونية هي بطيئة ولكن تعطي نتائج جيدة. الخريطة التكميمية الناتجة يمكن استخدامها في تطبيقات الضغط, التصنيف, او تحرير الصفيحة اللونية لمختلف الصور الرقمية.


Article
Efficient Neighborhood Function and Learning Rate of Self-Organizing Map (SOM) for Cell Towers Traffic Clustering
وظيفة الجوار ومعدل التعلم الفعال الخاص بخريطة التنظيم الذاتي (SOM) لتجميع حركة المرور في الأبراج الخلوية

Loading...
Loading...
Abstract

The self-organizing map (SOM) neural network is based on unsupervised learning, and has found variety of applications. It is necessary to adjust the SOM parameters before starting learning process to ensure the best results. In this research, three types of data represent high and low traffic of specific cell tower with subscriber positions distribution in central of Iraq are investigated by self-organizing map (SOM). SOM functions and parameters influence its final results. Hence, several iteration of experiments are performed to test and analyze Bubble, Gaussian and Catgass neighborhood functions with three learning rates (linear, inverse of time and power series) and they were evaluated based on the quantization error. The experiments results show that Bubble function with linear learning rate gives the best result for clustering cell tower traffic.

تستند الشبكة العصبية المسماة الخريطة الذاتية التنظيم (SOM) على التعلم غير الخاضع للرقابة، ولها مجموعة متنوعة من التطبيقات. من الضروري ضبط معلمات (SOM) قبل البدء في عملية التعلم لضمان أفضل النتائج. في هذا البحث، هناك ثلاثة أنواع من البيانات تمثل حركة المرور العالية والمنخفضة لبرج خلوي معين مع توزيع مواقع المشتركين في وسط العراق يتم التحقيق فيها باستخدام خريطة التنظيم الذاتي (SOM). وظائف (SOM) والمعلمات تؤثر على نتائجها النهائية. وبالتالي، يتم إجراء العديد من تكرار التجارب لاختبار وتحليل و ظائف الجوار (Bubble, Gaussian and Catgass) مع ثلاثة معدلات التعلم (linear, inverse of time and power series)، وتم تقييمها بالاعتماد على quantization error)). نتائج التجارب تبين أن وظيفة الجوار Bubble مع معدل التعلم Linear يعطي أفضل نتيجة لتجميع حركة البرج الخلوي.


Article
High Biometric Recognition Based on Histogram and Semi-discrete Matrix Decomposition via Neural Network

Authors: Ekbal Hussein Ali --- Sameir A. Azeiz --- Suad Ali Eissa
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 12 Part (A) Engineering Pages: 2239-2248
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Iris recognition is regarded as the most reliable and accurate biometric identification system available highly protected and stable.Iris situating is the main focus in the procedure of iris recognition and verifies the precision of identification. In this work, a new algorithmfor iris localization is suggested based on the median filter and the histogram to determine an automated global threshold and the pupil centre. An algebraic based on semi-discrete matrix decomposition SDD is used to extract iris feature from iris image that decrease the difficultyininput layered neural network,thesizes of input patterns are enhanced. The iris recognition is developed by a neural network with differential adaptive learning rate to identify the iris features. This method is simple,effective and high speed recognition. The system is implemented by using Matlab. Experimental outcomes indicate that the suggested algorithm gives the accuracy of 100 % with time equal 1.4 sec is best than other methods for Daugman and Wildes.


Article
An Electronic Registration for Undergraduate Students with Department Selection Based on Artificial Neural Network
التسجيل الإلكتروني لطلبة الجامعات مع تحديد القسم بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية

Author: Banaz Anwer Qader بناز انور قـادر
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك - الدراسات العلمية ISSN: 19920849 / 26166801 Year: 2018 Volume: 13 Issue: 1 Pages: 273-288
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of the present research is to facilitate the administrative procedures associated with student registration process, and to ensure equal opportunities for all applicants in college. It aims to assist students in identifying appropriate alternatives available to the departments electronically anytime and anywhere saving time and effort for the student. For this purpose, an intelligent e-government system named "An Electronic Intelligent Registration with Department Selection" (E-IRDS) is designed as one of the intelligent e- services in Iraqi e-governance by using many tools and programming languages which are (PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML, NOTPAD++, C#). Artificial neural networks (ANNs) technology is applied, notably Kohonen's self-organizing map (SOM) as one of the important unsupervised classification algorithms of machine learning for classifying and distributing the students automatically into the college academic departments based on their desires, their total degrees, and according to scientific plan for each department, in addition to the specific and personal student information. The applied results based on international standards demonstrated the accuracy of Kohonen's SOM algorithm in classification and distribution methods at least time and possible learning ratio. The system test and assessment results confirmed that it is characterized with a very high security and reliability and accuracy. It is also distinguished with very high efficiency and transparency as well as flexibility and high performance speed. The results also emphasized the ease and availability of the system to all students, besides the possibility of troubleshot and correct errors easily.

الهدف من البحث الحالي هو تسهيل الإجراءات الإدارية المرتبطة بعملية تسجيل الطالب الجامعي، وضمان فرص متساوية لجميع المتقدمين في الكلية. ويهدف إلى مساعدة الطلاب في تحديد البدائل المناسبة المتاحة للاقسام إلكترونيا في أي وقت وفي أي مكان موفرا الوقت والجهد للطالب. ولهذا الغرض، تم تصميم نظام حكومة إلكترونية ذكية يسمى "التسجيل الإلكتروني الذكي مع اختيار القسم (E-IRDS) كواحدة من الخدمات الإلكترونية الذكية في الحوكمة الإلكترونية العراقية باستخدام العديد من الأدوات التي هي (C#, PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML, ++NOTEPAD) تم تطبيق تكنولوجيا الشبكات العصبية الذكية ANN، وبالاخص Kohonen's self- organizing map (KSOM) كواحدة من خوارزميات التصنيف المهمة الغير خاضعة للاشراف ضمن التعليم الالي لتصنيف وتوزيع الطلاب آليا الى اقسام الكلية بالاعتماد على رغباتهم ومجموع درجاتهم وبحسب الخطة العلمية لكل قسم, بالاضافة الى معلومات الطلاب المحددة والشخصية. اثبتت النتائج التطبيقية وبالاعتماد على المعايير العالمية دقة خوارزمية Kohonen's SOM في التصنيف والتوزيع باقل وقت ونسبة تعلم ممكنين. اكدت نتائج فحص وتقييم النظام بانه ذو دقة و وثوقية وامنية عالية جدا, ويتميز بشفافية وكفاءة عاليين جدا فضلا عن تميزه بالمرونة وسرعة الاداء. كما برهنت النتائج سهولة وتوفر النظام لجميع الطلبة وامكانية معالجة المشاكل وتصحيح الاخطاء بسهولة.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (5)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (1)

2016 (1)

2013 (1)

2012 (1)

More...