research centers


Search results: Found 20

Listing 1 - 10 of 20 << page
of 2
>>
Sort by

Article
On the Use of Supervised Learning Method for Authorship Attribution
استخدام طريقة التعليم تحت الاشراف لأسناد التأليف

Author: Walaa M. Khalaf
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 2 Pages: 282-292
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we investigate the use of a supervised learning method for theauthorship attribution that is for the identification of the author of a text. Wesuggest a new, simple and efficient method, which is merely based on counting thenumber of repetitions of each alphabetic letter in the text, instead of using thetraditional classification properties; such as the contents of the text and style of theauthor; which falls into four feature categories: lexical, syntactic, structural, andcontent-specific. Furthermore, we apply a spherical classification method.We apply the proposed technique to the work of two Italian writers, DanteAlighieri and Brunetto Latini. With almost high reliability, the spherical classifierproved its ability to discriminate between the selected authors.Finally the results are compared with those obtained by means of a standardSupport Vector Machine classifier.

في هذا البحث نقوم بالتحقيق في استخدام احدى طرق التعليم تحت الاشراف لتحديد كاتب نصمعين. نحن نقترح طريقة جديدة، بسيطه، و كفوءة، تعتمد على احصاء عدد تكرار كل حرفابجدي في النص بدلا من استخدام الخواص التقليدية المتبعه في التصنيف مثل محتويات النص واسلوب الكاتب و التي تقع ضمن اربعة انواع للتصنيف وهي : المعجميه، النحويه، الهيكلية،ومحتويات محددة. علاوة على ذلك، نقوم بتطبيق طريقة التصنيف الكروي .قمنا بتطبيق التقنيه المقترحة على اعمال كاتبين ايطاليين هما دانته و برونيتتو. مع وثوقيه عاليهاثبت المصنف الكروي المستخدم في هذا البحث قدرته على التمييز بين الكاتبين. اخيرا تمتمقارنة النتائج مع تلك المستحصلة من طريقة استخدام المصنف ذات المتجهات المدعمة.


Article
Improvement of Face Recognition System Based on Linear Discrimination Analysis and Support Vector Machine
تحسین نظام تمیزالوجھ بالاعتمادعلى التحلیل الممیزالخطي وآلة المتجھ الداعم

Authors: Thair A. Salh --- Mustafa Zuhaer Nayef
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 12 Part (A) Engineering Pages: 2261-2272
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is one of the most important research fields in many of applicationsand it is used in various domains including human computer interaction, securitysystems and personal identification. Many of face recognition systems have beendeveloped for decades. In general, the accuracy of the face recognition system isdetermined by the accuracy of the method that is used to extract features and theaccurate of the classification method. This paper introduces an improvement of facerecognition system by using Linear Discrimination Analysis and Support VectorMachine. Two types of experiments off-line and on-line are done. In off-lineexperiment, the Olivetti Research Laboratory face database is used and in on-lineexperiment, DVD Maker 2 adapter is used to capture live image from digital camera,and digitalize it to be compared with training database. The Comparison with LinearDiscriminate Analysis and Artificial Neural Network is implemented .The results showthat the proposed method gives better results in off-line experiment than previousmethods in terms of recognition rate.


Article
Face Recognition Using Stationary wavelet transform and Neural Network with Support Vector Machine
تمييز الوجوه باستخدام تحويل المويجة المستقرة والشبكة العصبية مع ماكنة الدعم الناقل

Author: Nashwan Alsalam Ali نشوان السلام علي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1B Pages: 520-530
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is a type of biometric software application that can identify a specific individual in a digital image by analyzing and comparing patterns. It is the process of identifying an individual using their facial features and expressions.In this paper we proposed a face recognition system using Stationary Wavelet Transform (SWT) with Neural Network, the SWT are applied into five levels for feature facial extraction with probabilistic Neural Network (PNN) , the system produced good results and then we improved the system by using two manner in Neural Network (PNN) and Support Vector Machine(SVM) so we find that the system performance is more better after using SVM where the result shows the performance of the system is better based on the recognition rate measurement.

التعرف على الوجه هو نوع من تطبيقات البرمجيات القياسية التي يمكن من خلالها تحديد شخص معين في صورة رقمية عن طريق تحليل ومقارنة الأنماط. هو عملية تحديد الفرد باستخدام ملامح الوجه والتعبيرات.في هذا البحث تم اقتراح نظام التعرف على الوجوه باستخدام تحويل المويجات المستقرة مع الشبكات العصبية، تحويل المويجات الثابتة تطبق لخمسة مستويات لاستخراج الوجه مع ميزة الشبكة العصبية الاحتمالية (PNN). ، نتائج النظام جيدة ومن ثم قمنا بتحسين النظام باستخدام ماكنة الدعم الناقل (SVM) لذلك نجد أن أداء النظام هو أفضل بعد استخدام SVM حيث تظهر نتيجة أداء النظام بشكل أفضل اعتمادا على مقياس معدل التمييز.


Article
Detection of P2P Botnets Based on Support Vector Machine: Case Study
كشف الروبوتات في إطار P2P باستخدام آلة داعم المتجهات (SVM): دراسة حالة

Authors: Nemir Ahmed Al-Azzawi --- Shatha Mizhir Hasan
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 5 Part (A) Engineering Pages: 1227-1239
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Botnet is a general term referring to a group of automated software robots that run without human intervention (malware code). Nowadays, Botnets produces a major threat to the cyber security (Information Assurance) of computing assets. Therefore, you need to protect our huge confidential and personal information through the use of web interfaces such as online passwords, corporate secrets, online banking accounts, and social networking accounts like Facebook. Network traffic analysis is an important component in the management and security of current networks and in the design and planning on future networks. This study enables the researcher: (a) to study botnet topologies, behavior and lifecycle events and actions (b) to combine normal web traffic and normal P2P traffic for binary classification; (c) to produce simulated network flow data comparable to the activities of a botnet controller or "bots," and hosts under attack (testing samples); and (d) to detection and identifies P2P botnet framework using Support Vector Machine (SVM) based on statistical features.

الروبوتات هو مصطلح عام يشير إلى مجموعة من الروبوتات الآلية البرمجة التي تعمل دون تدخل بشري (برمجة ضارة). في الوقت الحاضر، فان هذه الروبوتات تنتج خطرا كبيرا على أمن المعلومات الموجودة في الحوسبة. لذلك، نحتاج إلى حماية المعلومات السرية والشخصية الضخمة التي لدينا من خلال الاستخدام الاعتيادي لواجهات الويب، كمثل على ذلك كلمات المرور على الانترنت، أسرار ومعلومات الشركات، الحسابات المصرفية عبر الإنترنت، الشبكات الاجتماعية مثل حسابات الفيسبوك. أن تحليل شبكة حركة المرورهي عنصر أساسيفي إدارة أمن الشبكات الحالية، وكذاك في تخطيط وتصميم شبكاتالمستقبل.هذه الدراسة تمكن الباحث من: (أ) دراسة دورة حياة الروبوتات أحداث وأفعال، (ب) الجمع بين حركة المرور العادي على الشبكة، وحركة المرور P2P وذلك للتصنيف الثنائي، (ج) إنتاج محاكاة تدفق بيانات الشبكة للأنشطة المماثلة لتدفق سير الروبوتات الموجه والمستضيف المصاب (عينات الاختبار)، (د) الكشف وتحديد الروبوتات في إطارP2P باستخدام آلة داعم المتجهات (SVM) على أساس السمات الإحصائية.


Article
Classification of Gender Face Image Based on Slantlet Transform

Authors: Nidaa Flaih Hassan --- Reem Majeed Ibrahim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 4 Part (B) Scientific Pages: 566-577
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Image Face classification has been an effective research area over last two or three decades and it is considered as a challenging research topic. In this paper a new classification algorithm is proposed for gender classification based on face image.The proposed algorithm consists of two phases: training and testing phases.In the training phase five steps are implemented to classify gender images; at first step the face in a digital image is segmented so as to eliminate the undesirablebackground, the redundancy and suppression of noise is reduced using Slantlet Transform in step two. From transformed face images,Eigen faces feature is extracted using Principle Component Analysis (PCA). In step three to reduce the number of dimensions without losing information (Eigen value is used as a vector of features), in the final step decision whether the face image is male or female is done by applying Support Vector Machine (SVM).The experimental outcome indicate that the SVM classifier achieves precision of 89% whenthe classification process using Wavelet 'Transform, and 93 % with Slantlet' Transform for the same number of the test-set.


Article
Detecting and Monitoring the Vegetal Cover of Karbala Province (Iraq) Using Change Detection Methods
كشف ومراقبة الغطاء النباتي لمحافظة كربلاء (العراق) باستخدام طرق كشف التغيرات

Authors: Israa J. Muhsin اسراء جميل محسن --- Amjed H. Mohammed امجد حامد محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3A Pages: 1345-1354
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Karbala province was one of the most important areas in Iraq and considered an economic resource of vegetation such as trees of fruits, sieve and other vegetation. This research aimed to utilize change detection for investigating the current vegetation cover at last three decay. The main objectives of this research are collect a group of studied area (Karbala province) satellite images in sequence time for the same area, these image captured by Landsat (TM 1995, ETM+ 2005 and Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) 2015. Preprocessing such as atmosphere correction and rectification has been done. Mosaic model between the parts of studied area was performing. Gap filling consider being very important step has been implied on the defected image which captured in Landsat 2005. For monitoring the changes in the studied area, many image processing such as supervised classification using Maximum likelihood classifier and support vector machine classifier have been applied. Target detection using matching filter and change detection using subtractive method also have been used to detect the change in vegetal cover of the studied area. Many histogram and statistical properties were illustrated as well as the pixel count and the target area has been computed.

تعتبر محافظة كربلاء واحدة من اهم المدن الزراعية في العراق وتعتبر من اهم الموارد الاقتصادية للنباتات مثل اشجار الفاكة والنخيل والاشجار الاخرى. يهدف بحثنا الحالي الى استخدام تقنيات كشف التغييرات في مراقبة الغطاء النباتي لمحافظة كربلاء للعقود الثلاث الاخيرة. ان الهدف الرئيسي من هذا البحث جمع مجموعة من الصور الفضائية لمنطقة الدراسة في اوقات مختلفة لنفس المنطقة, هذة الصور اخذت بواسطة القمر الصناعي لاندسات (TM 1995, ETM+ 2005 and Landsat-8 OLI 2015). وقد تم اجراء مجموعة من التصحيحات على الصور الملتقطة منها تصحيح تأثيرات الغلاف الجوي. وكذلك تم استخدام تقنية الفسيفساء لدمج اجزاء الصورة الخاصة بمنطقة الدراسة. كما تم ترميم الصورة المشوهة الملتقطة بالقمر لاندسات ETM+7 لعام 2005 باستخدام قيمة المعدل لملأ الفراغات في الصورة. تضمن هذا البحث مجموعة من تقنيات المعالجة الصورية لمراقبة التغيرات في الغطاء النباتي لمنطقة الدراسة من هذه التقنيات تصنيف الصور مثل التصنيف الموجة باستخدام طريقة (Maximum likelihood classifier and support vector machine classifier). وكذلك تم استخدام طريقة مرشحات المطابقة لكشف الاهداف كما تم استخدام طريقة طرح الصورمن بعضها لكشف التغير بالغطاء النباتي للمنطقة الدراسة. تم استخراج العديد من الاشكال البيانية والاحصائية للنتائج كما تم حساب عدد البكسلات للهدف بالاضافة الى مساحة الجزء النباتي من منطقة الدراسة.


Article
A Comparison Between SVM and K-NN for classification of Plant Diseases

Authors: Sarah Saadoon Jasim --- Ali Adel Mahmood Al-Taei
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 02 Pages: 94-105
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Vegetable crops differ in size, shape, and color and which its suffer from this many leaf batches according to a particular reason. As a result of the plant, pathogens happen for Leaf batches. In agriculture whole fructification, it is essential to learn the origin of plant disease bundles early to be prepared for suitable timing control. In this regard, uses Support Vector Machine (SVM) and K- Nearest Neighbor to classify the plant's symptoms according to their appropriate classifications. These typesare (YS) Yellow Spotted class, (WS) White Spottedclass, (RS) Red Spotted class, and (D) tarnishedclass. Results obtained using SVM algorithm was compared with results obtained by a K-NN algorithm. Specifically, the overall accuracy of SVM model is about 88.17% and 85.61% for the k -NN model (with k = 1).


Article
Support Vector Machine Procedure as a Data Mining Multi-class Classifier
أسلوب آلة المتجه الداعم بوصفه مصنفا متعدد الحالات في تنقيب البيانات

Author: Zakariya Y. Algamal
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2012 Volume: 12 Issue: 22 Pages: 26-40
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractSupport vector machine initially developed to perform binary classification. This paper presents a multi-class support vector machine classifier and ordinal regression to classify the type of bone mineral density. This paper compares the performance of four multi-class approaches, one-against-all, one-against-one, Weston and Watkins, and Crammer and Singer. Results from our real life data conclude that Crammer and Singer may be better approach depending on training error and the percentage of correctly classified test data. Also, we find that the training error becomes more less when the regulization parameter and kernel parameter become large.

يستخدم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف الثنائي عندما يكون متغير الاستجابة ذا صفتين. يهدف هذا البحث الى تقديم مفهوم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات وكذلك الانحدار الترتيبي لتصنيف نوع كثافة العظم. يقوم هذا البحث بمقارنة اربعة اساليب من اساليب المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات OAA, OAO, WW, و CS . وقد أظهرت النتائج التي حصلنا عليها بان اسلوب CS يكون افضل اسلوب تصنيفي متعدد الحالات بالاعتماد على خطأ التدريب والنسبة المئوية للتصنيف الصحيح لمجموعة الاختبار ، كذلك وجدنا ان خطأ التدريب يصبح اقل كلما ازدات قيمة المعلمة و المعلمة .


Article
Face Recognition Based on PCA, LBP and SVM Techniques
نظام تميز الوجه بالأعتماد على تقنيات تحليل المكون الرئسي و النمط الثنائي المحلي وألة المتجه الداعم

Author: Omar Ibrahim Yehya Dallal Bashi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (B) Scientific Pages: 384-392
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Although many of methods have accomplished good success in face recognition systems, but most of them are unable to achieve recognition by using a single sample per person. In this paper, a combination of three techniques represented by local binary pattern (LBP), principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is used to present face recognition system has the ability to recognize face depending on Single Sample per Person only. The LBP and PCA are applied to extract the important features as well as reduce the dimension of the image face while the SVM is applied to classify these features according to the classes that belong to its. The proposed approach was evaluated on Yale database and the experimental results showed distinct improvement of the proposed method compared with traditional PCA based SVM classifier.

على الرغم من تحقيق العديد من الأساليب نجاحا جيدا في أنظمة التعرف على الوجه، ولكن مازال معظمها غير قادره على تحقيق نسب تميز جيدة باستخدام عينة واحدة للشخص الواحد. في هذه البحث، يتم استخدام مزيج من ثلاث تقنيات هي نمط الثنائي المحلي (LBP)، وتحليل المكون الرئيسي (PCA) وآلة المتجه الداعم (SVM) لتقديم نظام تميز للوجه قادر على التعرف على وجه اعتمادا على عينة واحدة للشخص. حيث استخدمت تقنية LBP وPCA لاستخلاص المميزات الهامة لصورة الوجه بالاضافة الى تقليل الابعاد في حين تم تطبيق تقنية SVM لتصنيف هذه الميزات وفقا للفئات التي تنتمي لها. تم تقييم النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات Yale وأظهرت النتائج التجريبية تحسنا واضحا في نتائج الطريقة المقترحة مقارنة مع الطريقة التقليدية.


Article
Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine Applying on Social Media Usage in NYC / Comparative Analysis
تحليل ومقارنة لتطبيقات تقنيات التصنيف على مستخدمي وسائل الاعلام الاجتماعية

Author: Ahmed Burhan Mohammed احمد برهان محمد
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2017 Volume: 22 Issue: 9 Pages: 94-99
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Data mining and classification are most research idea that used in many topics by researchers. This study presents the comparison of three algorithms for classifications such as (Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine), applying for social media usage dataset by NYC, to get the best result of the classification algorithm that can classify the instances according to the platforms. The final result of this research refer to the Support Vector Machine returned the best result among these techniques.

ان استخراج البيانات وتصنيفها من أكثر الافكار التي تستخدم في العديد من الموضوعات من قبل الباحثين. في هذا البحث نقدم ثلاثة خوارزميات تصنيف البيانات وهي (شجرة القرارات، السذاجة بايز ودعم الة المتجهات) على مستخدمي وسائل الاعلام الاجتماعي في مدينة نيويورك للحصول على أفضل نتيجة من هذه الخوارزميات والتي يمكنها تصنيف الحالات وفقا للمنصات التابعة اليها. النتيجة النهائية لهذا البحث يشير الى ان خوارزمية دعم الة المتجهات اعادت لنا أفضل نتيجة للتصنيف من بين هذه التقنيات.

Listing 1 - 10 of 20 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (20)


Language

English (18)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (8)

2017 (2)

2016 (1)

2015 (3)

More...