research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Fingerprint Recognition Using Discrete Wavelet Transform And Neural Network For Estimation Rotation Region
تمييز البصمات الأصابع باستخدام المحول إلموجي والشبكات العصبية لتخمين مناطق التدوير

Authors: Ekbal H. Ali إقبال حسين علي --- Ekhlas H. Karam . إخلاص حميد كرم --- Hanady A. Jaber هنادي عباس جابر
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2014 Volume: 18 Issue: 3 Pages: 55-66
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Fingerprint-based recognition is one of the most important biometric technologies which have drawn a substantial amount of attention recently. This paper proposed a fingerprint recognition adopting a multilayer back propagation neural network as decision stage and using high pass filters (horizontal and vertical sub band the out from 2-D DWT) as estimation rotation region is first stage. The output of this stage is used as input to 1-D DWT (multi-order of low pass decomposition) as feature extraction for fingerprint. Next the normalization for each feature vector is performed to reduce the size of storage and increased the learning speed for the neural network. The evaluation tests were carried out on the proposed algorithm using a database of fingerprint images. A perfect results of recognition (99%) results was achieved by using correlation measurement. we identify the fingerprint by comparing the other fingerprint features with shift position and changed angle to the measurement of performances.

بصمات الأصابع على أساس التصنيف هي واحدة من تقنيات Biometric المهمة التي أثارت قدرا كبيرا من الاهتمام في الآونة الأخيرة. هذه البحث اقترح طريقة لتمييز البصمات باختيار الشبكة العصبية متعددة الطبقات كمرحلة للتمييز وكذلك استخدم مرشحات عالية التمرير (الأفقي والعمودية الخارجة من2D- DWT ) لتخمين منطقة التدوير كمرحلة الأولى. الناتج من هذه المرحلة يستخدم كمدخل إلى DWT 1D- (التحليل ألموجي المتكرر لمرشح الترددات المنخفضة ) وذلك لاستخلاص الميزات من البصمة وعندها يتم تنفيذ Normalization لكل ميزة لتقليل حجم التخزين وزيادة سرعة التعلم للشبكة العصبية. تم اجراء الاختبارات على الخوارزمية المقترحة باستخدام قاعدة بيانات لصور من بصمات الأصابع وتم تمييز النتائج بنسبة (99%) باستخدام مقياس Correlation وتمت المطابقة مع بصمات مع التغير بزوايا ومواقع مختلفة للبصمات.


Article
WAVELET TRANSFORMATION DOMAIN FOR SUB IMAGE HIDING BASED ON THE DISCRETE WAVELET TRANSFORM DOMAIN
أخفاء الصورة الفرعيه بأستخدام تقنيه التحويل المويجي اعتمادا على التحويل المويجي المنفصل

Author: Saadoon Awad Mohammed سعدون عواد محمد
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2012 Volume: 5 Issue: 2 Pages: 166-184
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The method in this paper depends on transmitting and receiving the sub image by hiding it inside envelope image (steganography process), using wavelet domain. This method depends on hiding sub-image inside the details information (high resolution) of the covered image after taking the discrete wavelet transformation applied on a covered image.The proposed method for hiding and transmitting the sub image inside the cover image is done by shrinking its values in order to accommodate high resolution details of the discrete wavelet transform of the cover image, after this process is a accomplished, it must rearrange the shrieked sub image information by coding rows and columns positions for hiding inside the high resolution details of the wavelet domain of the cover image. Taking the inverse wavelet transform for the new cover image included with the hide information of the sub image information (transmitting steganography process). Here the restore operation of the cover image is ready for sending process at any transmission port.The proposed method for receiving the cover image is done by taking the new covered image and applying wavelet transform again to get the details information that are included the coded information of the transmitted sub image. Then by encoding for the receiving high details information of the wavelet transform and re arrangement for both row and column as mentioned above but in inverse way, this will lead to the original shrinked sub image. Applying stretching process (d- shrinking) on a gated sub image, the sub image will get at the end of this step.Finally, calculate the mean square error in tables to calculate error rate between different sub images that hided in the cover image and compute the error rate values when calculated according to restore the cover image and compare the result. Error rate is less than or equal to .003 when calculated using the cover image and the restore version of the cover image, when hiding different sub images inside it.

الاسلوب المستخدم في البحث يعتمد على أرسال و أستلام الصورة الفرعيه الموجودة داخل مظروف الصورة ( عمليه أخفاء المعلومات ) وذلك باستخدام تقنية المحول المويجي . هذة الطريقه تمكننا من أخفاء الصورة الفرعيه في داخل تفصيلات معلومات ( دقه عاليه ) الصورة المخبئه بعد أستخدام المحول المويجي على الصورة المغلفه.الطريقه المقترحه لأرسال الصورة الفرعيه تتم عن طريق تصغير حجمها من أجل أستيعاب تفاصيل تحويل المويجات المنفصله ذات الدقه العاليه لغلاف الصورة . بعد أتمام هذة العمليه ,من الضروري أجراء اعادة ترتيب معلومات الصورة الفرعيه المنكمشه عن طريق الترميز لمواقع الصفوف و الاعمدة لآخفائها داخل مجال المويجات ذات التفاصيل عاليه الدقه لصورة الغلاف ,ومن ثم أخذ معكوس تحويل المويجات لصورة الغلاف الجديدة والتي تضم المعلومات المخبئه للصورة الفرعيه ( أرسال عمليه أخفاء المعلومات ) ,هنا عمليه الاستعادة لصورة الغلاف تكون جاهزة للارسال من خلال اي منفذ أرسال . الطريقه المقترحه للأستلام صورة الغلاف تتم بأخذ صورة الغلاف الجديدة وأستعمال تقنية المحول المويجي مرة أخرى للحصول على المعلومات التفصيليه الموجودة في المعلومات المشفرة للصورة الفرعيه المرسله , و بأجراء فك ترميز لمعلومات المحول المويجي ذات الدقه العالية المستلمه و أعادة الترتيب للصفوف و الاعمدة كما سبق و لكن بشكل عكسي , والتي تؤدي الى الحصول على الصورة الفرعية الاصليه المنكمشة .و بأجراء عمليه التمدد ( عكس الانكماش ) على المعلومات الحاصلة نتيجة فك الترميز يمكن الأن الحصول علي الصورة الفرعية نهايه هذة الخطوة . أخيرا يمكننا حساب متوسط مربع الخطأ على شكل جداول لأجل حساب معدل الخطأ بين مختلف الصور الفرعيه و المخبئه في غلاف الصورة و حساب معدل قيم الخطأ عند حساب صورة الغلاف المستعادة و مقارنه النتائج . معدل الخطأ هنا سيكون اقل من 0.03 عند أخذ الصورة المغلفة (المظروف) واعادتها ضمن العديد من الصور الفرعية الواجب أخفائها.


Article
HYBRID DIFFERENTIAL PULSE CODE MODULATION IN WAVELET DOMAIN AND LOSSLESS METHODS FOR IMAGE COMPRESSION

Authors: Fadel S. Hassen** --- Ahmed K. Hassan*
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2007 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 111-124
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Digital images are widely used in computer applications. Uncompressed digitalimages require considerable storage capacity and transmission bandwidth. Efficient imagecompression solutions are becoming more critical with the recent growth of data intensiveand multimedia-based web application.In this paper, Hybrid Differential Pulse Code Modulation (DPCM) in waveletdomain and lossless methods (Huffman and Run length code) for image compression isinvestigated. The image signal is composed into four scales (approximate, horizontal,vertical and diagonal coefficients). The energy level of approximate is different from that ofdetail information; therefore, the approximate is quantized alone and horizontal and verticalare quantized alone by using the differential pulse code modulation (DPCM). In allsimulations the diagonal coefficients are discarded. Two types of coding are used, Huffmancode and run length coding (RLC) techniques. The results show that truncate horizontaland vertical coefficients using hard threshold gives best performance than soft thresholdwith gain about 3 dB to get the same compression ratio (CR). The wavelet based imagecompression using Huffman code gives CR about 77% compared with RLC that gives CRabout 71% with suitable peak signal to noise ratio (PSNR).Key words: image compression, discrete wavelet transforms (DWT), differential pulsecode modulation (DPCM), Huffman code and run length code (RLC)

الخلاصة:تستعمل الصور الرقمية على نحو واسع في تطبيقات الحاسبة، والصورة الرقمية غير المضغوطة تتطلبسعة خزن كبيرة ومساحة انتشار واسعة. ومع النمو الاخير لبيانات تطبيقات الصورة الرقمية أصبح من الضروريضغط الصورة الرقمية. في هذا البحث تم التطرق الى ضغط الصورة باستخدام الدمج بين التشكيل التفاضلي النبضيتم تحليل .(Huffman and RLC) في مجال تحويل المويجة مع طرق الضغط بدون خسائر (DPCM) المرمزاشارة الصورة الى أربع معاملات ( التقريبي , الافقي, العمودي والقطري). بما ان مستوى الطاقة للمعاملاتالتقريبية تختلف عنه في المعاملات الاخرى لذلك تم تكميم المعاملات التقريبية لوحدها والمعاملات الافقي والعموديتم أهمال معاملات القطرية من كل الحسابات. كما تم أستخدام نوعين من . (DPCM) لوحدهما بأستخدام تقنيةأوضحت النتائج ان تقليم المعاملات الافقية والعمودية بأستخدام تقليم . RLC و شفرة Huffman التشفير هما شفرةان .(compression ratio) 3) لنفس نسبة الضغط dB) بربح مقداره (soft) اعطى تمثيل أفضل من تقليم (hard)التي تملك (RLC) أعطت نسبة ضغط بمقدار 77 % مقارنة مع تقنية (Huffman) ضغط الصورة بأستخدام شفرةمناسب. (PSNR) نسبة ضغط حوالي 71 % مع

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)

2012 (1)

2007 (1)