research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Color Satellite Images Denoising using Wavelets

Author: Hawrra H.Abbas Al-Rubiae
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2009 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 3642-3656
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The satellite image is multi band image,the first three bands have the largest wavelength and image information and usually contain noise due to different reason such as image band acquisition or transmission.In this paper an adaptive method implemented to denoising the satellite image by using the Haar wavelet transform applied to the principle components bands of the satellite image. The image denoising by Haar wavelet transform is applied on the first band(PC1).This band has found contain about 90% of the image information, in this case the time required for processing and storage size are reduced ,and the image appearance are more suitable than the processing the image bands directily.

تعتبر صورة الأقمار الصناعيةَ صورة ُمتعددة الحزم ِ، الحزم الثلاث الأولى لَها الطولُ الموجي الأكبرُوالجزء الاكبر من معلومات الصورة, هذه الحزم تحتوي نسبه عاليه من الضوضاء نتيجة لعمليه استحصال المعلومات او ارسلها. في هذا البحث أستخدمت Haar wavelet لاستخلاص الضوضاء من حزم الصور الفضائية وتم مقارنة النتائج من خلال قياس نسبة الضوضاء ومقارنتها مع الطرق التقليديه.من خلال دراسة توزيع المعلومات وجد ان الحزمه الاولى تحتوي تقريبا على 90 % من معلومات الصورة ولهذا تم ستخدام Haar wavelet على هذه الحزمه فقط ,وبهذا تم تقليل الوقت المستغرق والمساحه الخزنيه المطلوبه في حالة معالجه الصور الفضائية.


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
Propose an Efficient Face Recognition Model in WSN Based on Zak Transform
افتراض موديل لتمييز الوجوه في شبكات التحسس اللاسلكية بالاعتماد على النقل زاك

Author: Matheel Emaduldeen Abdulminuim مثيل عمادالدين عبد المنعم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 2A Pages: 759-766
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The need for a flexible and cost effective biometric security system is the inspired of this paper. Face recognition is a good contactless biometric and it is suitable and applicable for Wireless Sensor Network (WSN). Image processing and image communication is a challenges task in WSN due to the heavy processing and communication that reduce the life time of the network. This paper proposed a face recognition algorithm on WSN depending on the principles of the unique algorithm that hold the capacity of the network to the sink node and compress the communication data to 89.5%. An efficient hybrid method is introduced based upon the advantage of Zak transform to offprint the farthest different features of the face and Eigen face method to assort acceding to the minimum value of the distance with feature vectors on a flat architecture to the WSN with gossiping routing protocol. An Excellent recognition rate is achieved reaching to 100% with a minimum computation time.

إن الحاجة الى نظام امني مرن و فعال من حيث التكلفة يعتمد العلامات الحيوية هي الدافع لهذا البحث. إن تمييز الوجوه هي طريقة حيوية جيدة بدون تماس وهي مناسبة و قابلة للتطبيق على شبكات الاستشعار اللاسلكية. إن معالجة الصور و نقلها هي مهمة تتسم بالتحدي في شبكات الاستشعار اللاسلكية نظراً الى العمليات و الاتصالات الثقيلة التي تحتاجها و التي بدورها تقلل من مدة حياة الشبكة. في هذا البحث أُقترح خوارزمية لتمييز الوجوه مناسبة لشبكات الاستشعار اللاسلكية تعتمد على مبدأ الخوارزميات المركزية التي تقوم بنقل ثقل العمل الى العقدة المركزية و تضغط بيانات النقل الى 89.5%. اقترحت خوارزمية كفوءة هجينة, التي تعتمد على الاستفادة من خواص النقل زاك بإستخلاص اهم الصفات المميزة للوجه و طريقة القييم الذاتية للوجه و تصنيف الوجوه حسب أقل مسافة مع متجهات الصفات المميزة حيث طبقت على شبكات استشعار لاسلكية بمعمارية مستوية معتمدة برونوكول التوجيه Gossiping. و تم الحصول على نسبة تمييز ممتازة تصل الى 100% مع اقل وقت حسابات.


Article
Study of Principle Component Analysis and Learning Vector Quantization Genetic Neural Networks
دراسة الشبكات العصبية الجينية والمعتمدة على أساس تحليل المركبات الأساسية والشبكات ذات التعليم ألاتجاهي الكمي

Authors: Arif A. Al-Qassar --- Mazin Z. Othman
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 2 Pages: 321-331
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, the Genetic Algorithm (GA) is used to improve the performance ofLearning Vector Quantization Neural Network (LVQ-NN), simulation results show thatthe GA algorithm works well in pattern recognition field and it converges much fasterthan conventional competitive algorithm. Signature recognition system using LVQ-NNtrained with the competitive algorithm or genetic algorithm is proposed. This schemeutilizes invariant moments adopted for extracting feature vectors as a preprocessing ofpatterns and a single layer neural network (LVQ-NN) for pattern classification. A verygood result has been achieved using GA in this system. Moreover, the PrincipleComponent Analysis Neural Network (PCA-NN) which its learning technique isclassified as unsupervised learning is also enhanced by hybridization with the geneticalgorithm. Three algorithms were used to train the PCA-NN. These are GeneralizedHebbian Algorithm (GHA), proposed Genetic Algorithm and proposed HybridNeural/Genetic Algorithm (HNGA).

في هذا البحث تم استخدام الخوارزميات الجينية لتحسين اداء الشبكة العصبية ذات التعليم الاتجاهي الكمي . النتائج التمثيلية كانت جيدة في مضم ار استطلاع البيانات وانها تتوصل الى النتائج بصورة اسرع . تم استخدام خواروميات المنافسة بطريقة العزوم الثابتة للحصول على متجة الصفات كخطوة اولى في تعليم الشبكة الاحادية الطبقة والمعتمدة في تعلمها على الخوروميات الجينية . علاوة على ذلك تم استخدام الشبكة العص بية التي تعتمد على اساس تحليل المركبات الاساسية في تعليم الشبكة بدون مشرف . ثلاثة خوارزميات تم استخدامها وهي الخوارزمية الهيبية العامة واخرى مقترحة ومسندة الخوارزميات الجينية والخوارزمية المدمجة بين الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية.


Article
Early Detection of Disease-Viral Hepatitis Type-C Using Elman Artificial Neural Network
الكشف المبكر لمرض التهاب الكبد الفايروسي نوع _ ج باستخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية

Author: Ghaidaa Kaain Salih
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 12 Pages: 2150-2164
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of founding important information in complex medical images which are needed in diagnosing of diseases with the complex data considered as one of the predication problem these days, so it is necessary to find aided means for diagnosing process. Artificial neural network (ANN) is one of them. This paper deals with the designing and implementation a classification ANN module for Lever Hepatitis(class-C)or type-C which doesn’t have any vaccine these days. The different in diagnosing between hepatitis and other liver diseases is often difficult on purely clinical grounds in addition the damage to the liver causes changes in the pattern of the serum enzymes andin recent years this has led to develop disease testing and its vaccine. Elman neural networks (NN) have been applied for automated detection of various medical diseases. Like its application on blood sample tests extracted from on line microscope (like it usedin this research).That feature selection is an important issue by removing features that do not encode important data information from the images used.This helps physicians to extract features which aided them in diagnosing process. Kernal principle component analysis (PCA) is used to represent blood images as eigen-features of training images in addition to extract mathematical module for classification of it. Finally a neural network (NN) is trained to perform the typical images and classify them (diagnosing process). The produced NN system produces used a matlab package in order to design and diagnose the proposed module. The object of this system used in our work is to diagnosing lever Hepatitis type-C in samples of blood images wherever difficulties in practical experiments by finding an optimal feature from specialists whom work in laboratories.

تعد مشكلة ايجاد المعلومات المهمة في الصور الطبية المعقدة والتي يحتاج اليها في تشخيص الامراض ذات البيانات المركبة والمعقدة واحدة من مشاكل التنبؤ بالامراض هذه الايام لذا فمن الضروري ايجاد الوسائل المساندة لعمليات تشخيص تلك الصور . تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية احداها. يتضمنهذا البحث تصميم وتطبيق نموذج لشبكة عصبية اصطناعية لمرض التهاب الكبد الفايروسي (صنف_ ج ) اونوع _ ج والذي لايوجد له لقاح حتى اليوم. ان الاختلاف بين تشخيص التهاب الكبد والامراض الاخرى للكبد صعب جدا في اغلب التشخيصات السريرية اضافة الى ان الاذى الذي يصيب الكبد يغير في نمط انزيمات المصل مما قاد الى تطوير اختبار المرض ولقاحه في السنوات الاخيرة. طبقت شبكةايلمان العصبية الاصطناعية في كشف الي لمختلف الامراض كاختبار عينات الدم المستخلصة من اجهزة المايكروسكوب ( كالمستخدمة في هذا البحث ) .ان اختيار الصيغ (الميزات) يعد من القضايا المهمة وذلك بازالة الصيغ التي لاتحتوي على بيانات المعلومات المهمة من الصور المستخدمة. ساعد هذا الاطباء في استخلاص الصيغ التي تدعمهم في (Eigen features) لتمثيل صور الدم بصيغة (PCA) عملية التشخيص. استخدم مبدأ تحليل كيرنال لصور التدريب بالاضافة الى استخلاص نموذج رياضي لتصنيف هذه الصور.اخيرا فان الشبكة العصبيةالاصطناعية تدرب لاداء الصور المثالية وتصنيفها (عملية التشخيص) . أستخدم نظام الشبكات العصبية لتصميم واختبار النموذج المقترح .الهدف من هذا النظام المستخدم Matlab الاصطناعية المنتج حقيبة في هذا العمل هو تشخيص مرض التهاب الكبد نوع-ج من خلال عينات لصور الدم والتي تشكل صعوبة في ايجاد صيغ مثالية لتشخيصها عمليا من قبل المختصين في المختبر.


Article
E-Passport Recognition System Based on ANNs

Authors: Lobna Anwar Mohammed --- Muzhir Shaban Al-Ani --- Ali Jbaeer Dawood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 6 Part (B) Scientific Pages: 860-870
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays it is more necessary to perform the identity check of passengers quickly and reliably to prevent unauthorized border crossing, and limit the use of forger passport. This paper concentrated on the design E-passport using two main technologies which are biometric and RFID technologies. Biometric features are used to identify passport holder and the RFID is used to store andtransmit these features as required. This paper proposes a new approach to design and implement a robust biometric recognition system that could be used in e-passport system to identify and recognize person that own the identical e-passport. The ANN is used for recognition persons in this proposed system which was able to recognize persons registered in database in rate up to 81% and the percentage of fail in recognition was 19%.


Article
A Biometric System for Iris Recognition Based on Fourier Descriptors and Principle Component Analysis

Authors: Muthana H. Hamd --- Samah K. Ahmed
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 2 Pages: 180-187
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Iris pattern is one of the most important biological traits of humans. In last years, the iris pattern is used for human verification because of uniqueness of its texture. In this paper, biometric system based iris recognition is designed and implemented using two comparative approaches. The first approach is the Fourier descriptors, in this method the iris features have been extracted in frequency domain, where the low spectrums define the general description of iris pattern, while the high spectrums describes the fine detail. The second approach, the principle component analysis uses statistic technique to select the most important feature values by reducing its dimensionality. The biometric system is tested by applying one-to-one pattern matching procedure for 50 persons. The distance measurement method is applied for Manhattan, Euclidean, and Cosine classifiers for purpose of comparison. In all three classification methods, Fourier descriptors were always advanced principle component analysis in matching results. It satisfied 96%, 94%, and 86% correct matching against 94%, 92%, and 80% for principle component analysis using Manhattan, Euclidean, and Cosine classifiers respectively.


Article
Face Recognition System Based on Kernel Principle Component Analysis and Fuzzy-Support Vector Machine
نظام تمييز الوجة بالاعتماد على نواة المكون الرئيسي و الة المتجة الداعم-الضبابي

Author: Harith A. Hussein حارث عبدالله حسين
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2018 Volume: 23 Issue: 1 Pages: 134-138
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

In recent year, Face recognition system has taken much attention and used for different types of purposes for instance web application authentication, online investment and banking, mobile authentication, smart home security, virtual reality, database management and retrival etc.. In this paper, we are going to proposed a Face Recognition System by using Kernel Principal Component Analysis method and Fuzzy Support Vector Machines. Kernel Principal Component Analysis is used to play the main role in features extractor and Fuzzy Support Vector Machines are used to treat the face classification problem. Many studies were done on the Cambridge ORL Face database to assess the achievements and performance of the Face Recognition System. As well as comparisons between Kernel Principal Component Analysis and other component abstraction methods such as Principle Component Analysis and Linear discriminated Analysis and also compressions between Fuzzy Support Vector Machines and other classification methods such as Artificial Neural Networks are done. The experimental results show that the proposed methods give better results than other methods.

في السنوات الاخيرة،استحوذ نظام التعرف على الوجه الكثيرمن الاهتمام واستخدم في أنواع مختلفة من التطبيقات مثلا للتحكم في الوصول إلى شبكة الإنترنت والخدمات المصرفية عبرالإنترنت، وأمن المعلومات و تفاعل الكمبيوترالبشري والواقع الافتراضي واسترجاع قاعدة البيانات و غير ذلك الكثير .. في هذا البحث،استخدام طريقة تحليل المكونات الرئيسية (KPCA) و (FSVM). حيث لعبKPCA دور رئيسي في استخرج الميزات واستخدمت FSVMلعلاج مشكلة تصنيف الوجه. تم إجراء عدد من التجارب على قاعدة بيانات (ORL )لتقييم أداء نظام التعرف على الوجوه. وكذلك المقارنات بينKPCA وغيرها من أساليب استخراج ميزة مثل (PCA) و (LDA) وأيضا مقارنة بين FSVMو طرق التصنيف الأخرى مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). أظهرت النتائج أن الطرق المقترحة تعطي نتائج أفضل من الطرق الأخرى


Article
Control of Robot Directions Based on Online Hand Gestures

Authors: Ayam M. Abbass --- Mohammed A.Tawfeeq
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 41-50
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The evolution of wireless communication technology increases human machine interactioncapabilities especially in controlling robotic systems. This paper introduces an effective wireless system incontrolling the directions of a wheeled robot based on online hand gestures. The hand gesture images arecaptured and processed to be recognized and classified using neural network (NN). The NN is trained usingextracted features to distinguish five different gestures; accordingly it produces five different signals. Thesesignals are transmitted to control the directions of the cited robot. The main contribution of this paper is, thetechnique used to recognize hand gestures is required only two features, these features can be extracted in veryshort time using quite easy methodology, and this makes the proposed technique so suitable for onlineinteraction. In this methodology, the preprocessed image is partitioned column-wise into two half segments;from each half one feature is extracted. This feature represents the ratio of white to black pixels of the segmenthistogram. The NN showed very high accuracy in recognizing all of the proposed gesture classes. The NN outputsignals are transmitted to the robot microcontroller wirelessly using Bluetooth. Accordingly the microcontrollerguides the robot to the desired direction. The overall system showed high performance in controlling the robotmovement directions.


Article
Using the tasseled cap (TCT) and principle component analysis (PCA) transform on satellite image from area of Al diwaniya city
وتحليل المكون الرئيسي لصورة فضائية لمنطقة من مدينة الديوانية استخدام تحويل

Author: Israa Hussein mohammed اسراء حسين محمد
Journal: journal of al-qadisiyah for pure science(quarterly) مجلة القادسية للعلوم الصرفة (فصلية). ISSN: 19972490 Year: 2015 Volume: 2 Issue: 20 Pages: 113-119
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper treated the tasseled cap transformation (TCT) and the principle component analysis (PCA) applied to satellite image of land sat 7 enhanced thematic mapper plus (ETM+). The image taken on march 25,2001 that included the area between Al diwaniya center and southern of its . These techniques are similar,the analysis of the transformation images obtained shows that the results of pca and tct was proved to be a reliable and convenient methods of landsat ETM+ data .the information on vegetation and soil easier to display and understand but pca is best than tct in the resolution of information . The tasseled cap transformation gives an information on the types of the vegetations and soil and the wetness was highlight as shown as the river color .

وتحليل المكون الرئيسي لصورة فضائية للقمر لاندسات7 tasseled cap في هذا البحث تم استخدام تحويلاخذت بتاريخ 25 اذار من عام 2001 تتضمن منطقة بين مركز الديوانية والجنوب منها .ان النتائج التي تم الحصول عليها لكلا التحويليين تبين انها موثوقة وملائمة لبيانات لاندسات .ان المعلومة حول الغطاء النباتي والتربة اصبحت اسهل من ناحية العرض والفهم لكن تحليل المكون الرئيسي افضل من ناحية الدقة في المعطيات . اما التقنية الثانية فلها ميزة في اعطاء المعلوة عن نوعية الغطاء النباتي والتربة وان الرطوبة تظهر اعلى كما يتبين من لون النهر .

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

English (10)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (2)

2016 (3)

2015 (1)

2012 (1)

More...