research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
BIN OBJECT RECOGNITION USING IMAGE MATRIX DECOMPOSITION AND NEURAL NETWORKS

Authors: Hema C R --- Paulraj M. --- R. Nagarajan --- Sazali Yaacob
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2007 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 60-64
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Bin picking robots require vision sensors capable of recognizing objects in the binirrespective of the orientation and pose of the objects inside the bin. Bin picking systems arestill a challenge to the robot vision research community due to the complexity of segmenting ofoccluded industrial objects as well as recognizing the segmented objects which have irregularshapes. The problem becomes more complex when these objects look like entirely differentobjects in various orientations. In this paper a simple object recognition method is presentedusing singular value decomposition of the object image matrix and a functional link neuralnetwork for a bin picking vision system. The results of the functional link net are comparedwith that of a simple feed forward net. The network is trained using the error back propagationprocedure. The proposed method is robust for recognition of objects.

تتطلب منضو مات الالتقاط من الصنادیق استعمال منضو مات رؤیة قادرة على تمييز الأشياء داخل الصندوق. تصعبعملية التمييز هذه وذلك لأن الأشياء المراد تمييزها تأخذ أشكالا غير منتضمه. آما إن تغير وضعية اللاجسام داخلالصندوق یؤدي الى رؤیتها آأجسام مختلفة. یقدم هذا البحث إلى طریقه مبسطه لتمييز الأجسام داخل الصنادیق بطریقةتحليل مصفوفة الصورة وشبكه عصبيه ذات داله مرتبطة. تمت مقارنة النتائج مع تلك المستحصله من شبكه عصبيه بسيطةذات تغذیه أمامية. تم تعليم ألشبكه باستخدام خوارزمية انسياب الخطأ خلفا. وقد أضهرت النتائج أن المنضومه المفترحهذات متانة عالية


Article
Automated Arabic Essay Scoring (AAES) Using Vectors Space Model (VSM) and Latent Semantics Indexing (LSI)
التقييم الالي للمقالات العربية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)وفهرسة الدلالات الكامنة (LSI )

Authors: Ayad R. Abbas --- Ahmed S.Al-qazaz
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (B) Scientific Pages: 410-426
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Automated EssaysScoring (AES) stands for the ability of computer technologiesto evaluate electronic essays written by learner according topreviously determined essay. All the previous works andresearches were applied to essays written in English language and they were applied to essays written inBahasa, Hebrew, Malay, Chinese, Japanese, and Swedish. The research paper suggests an Automated Arabic EssaysScoring (AAES) system onweb-based learning context based on Vectors Space Model (VSM) and Latent Semantics Indexing (LSI). The proposed system consists of two main processes. The firstprocess, deals with applying informationretrieval mechanics to retrieve the significant information from electronic essays. Inthe secondprocess,VSM and LSI areapplying to find out the similarity degree between thepreviously written essays by the instructorand the essay written by the learner.The experiments of ourresults reveal that the proposed system provides an electronic assessment closer to instructors’ traditional judgment, leading toimprove thelearning’sefficiency, performance and to overcome.

التقييم الالي للمقالات (AES) هو قدرة تكنولوجيا الكمبيوتر على تقييم المقالات المكتوبة الكترونيا من قبل المتعلموفقا لمقال محدد مسبقا. البحوث ومعظم الأعمال السابقة طبقت على مقالات مكتوبة باللغة الانكليزية، كما طبقت أيضا على مقالات كتبتباللغة العبرية، ولغة الباهاسا الماليزية، اليابانية، الصينية، السويدية.تقترح هذه الورقة نظام الي لتقييم المقالات المكتوبة باللغة العربية(AAES) في سياق التعلم القائم على الشبكة العالمية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)وفهرسة الدلالاتالكامنة ((LSI. يتكون النظام المقترح من عمليتين رئيسيتين. العمليةالأولى يتم فيها تطبيق استرداد المعلومات لاستخراج المعلومات الهامة من مقالات الإلكترونية. الثانية، يتم تطبيق (VSM)و (LSI)للعثور على درجة التشابه بين المقالات المعدة مسبقا من قبل المعلم والمقالة المدخلة من قبل الطالب.النتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح يوفر تقييما إلكترونيا قريب التقييم التقليدي للأستاذ، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التعلم والتغلب على عامل الوقت، التكلفة، والموثوقية.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2015 (1)

2007 (1)