research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
A Haar Wavelet-Based Zoning For Offline Arabic Handwritten Character Recognition

Author: Farah Mohammed Hassan AL-Shareefi
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2015 Volume: 23 Issue: 2 Pages: 575-585
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Due to the nature of handwriting with high degree of variability and imprecision, obtaining features that represent characters is a difficult task. In this research, a features extraction method for handwritten Arabic Character recognition is investigated. Its major goal is to maximize the recognition rate with the least amount of elements. This method compute the 1 level Haar Wavelet Transform for Binary character image, then divide the Wavelet space into 8 Zones, for each Zone, three features have been extracted: mean, standard division, and skewness. The Recognition have been done using Mahalanobis distance. The proposed method provides good recognition accuracy of 73% for handwritten characters even with fewer train samples

نظراً للطبيعة الغير دقيقة والمتغيرة للنصوص المكتوبة بخط اليد فأن مهمة الحصول على الخواص التي تمثل الحروف ستكون جداً صعبة, لذا في هذا البحث, سيتم بحث طريقة لاستخلاص الصفات المعتمدة لتمييز الحروف العربية المكتوبة باليد, الهدف الرئيسي لهذه الطريقة هو تعظيم نسبة التمييز مع أقل عدد من الصفات. هذه الطريقة أولاً تحسب تحويل هار الموجي ذو المستوى الواحد لصورة الحرف الثنائية , من ثم يتم تقسيم منطقة التحويل الموجي الى 8 مناطق, لكل منطقة يتم استخلاص 3 صفات: المعدل, الانحراف المعياري والميلان. أما مرحلة التمييز فتم حسابها باستخدام مسافة مهنلوبس. الطريقة المقترحة اعطت نسبة تمييز 73% مع عدد قليل من صور الحروف المدربة .


Article
Soil spatial variability in some soil physical properties for some soil series in East Gharaf lands/Iraq Nadhum Shamkhi Rahal Kut technical institute
التغايرات المكانية في بعض صفات التربة الفيزيائية لبعض سلاسل التربة في أراضي شرق الغراف/العراق ناظم شمخي رهل المعهد التقني - الكوت

Author: ناظم شمخي رهل
Journal: Journal Of Wassit For Science & Medicine مجلة واسط للعلوم والطب ISSN: 58161992 Year: 2015 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 53-68
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

The study was carried out in East Gharaf land ,Which is situated south east of Kut city ( N 32̊ 18ˉ 00˭ to 32̊ 18ˉ 20̊ ;N32̊ 18ˉ 23˭ to 32̊ 18ˉ 44˭ and E45̊ 15ˉ 18˭ to 45̊ 15ˉ 43˭ ;E 45̊ 14ˉ 57˭to 45̊ 15ˉ22˭ ) of 96.06 hectares area ,the parent material of the soils is an alluvium of Tigris and Euphrates rivers and irrigation deposits of the ancient and recent irrigation practices. The study aimed to analyze and characterize the spatial variability of some physical soil properties of some soil series in Gharaf land .Seven soil series were recognized and classified according to USDA soil Taxonomy and Al-agidi proposed soil classification of Iraqi alluvial soils systems (MM11,MM5,MF11,Mp11,Dp127,Mp12,MM3). Results were statistically analyzed using analysis of variance and least significance deference at a significant level (ρ=0.05) ,and descriptive statistics (minimum ,maximum,mean standard deviation ,coefficient of variation, skewness and kurtosis to measure and characterize horizontal and vertical soil spatial variability. Results showed that ,soils of Gharaf lands reveal spatial variability in their physical properties in both directions (horizontal and vertical).The most variable property was sand (c.v.=134.0%) and the least was Bulk density (c.v.=3.6% and 1.5%-3.5% ) in both directions. And, C2 horizon was the most variable in sand particles and A horizon was the least variable horizon then C1 was in between, accordingly, we strongly recommend a detailed studies have to be done to analyze and characterize soil spatial variability of these soils in order to delineate site- specific soil management units for precise and sustainable agriculture to gain high crop yield.

المستخلصأجري البحث في أراضي شرق الغراف المحددة بألاحداثيات 45̊ 14ˉ 57 ˭to 45̊ 15ˉ22˭ E و E 45̊ 15ˉ 18˭to 45̊ 15ˉ 43˭ شرقا وN 32̊ 18ˉ00˭to32̊ 20˭ و 32̊ 18ˉ23˭to 32̊ 18ˉ 44˭ N شمالا وبمساحة 96.061 هكتار و ذات ترب مادة الأصل لها ترسبات نهري دجلة والفرات والترسبات الاروائية لنظامي الري القديم والحديث.ويهدف البحث إلى دراسة التغايرات المكانية لبعض صفات التربة الفيزيائية لبعض سلاسل التربة فيها وبالاتجاهين الأفقي والعمودي.شخصت سبعة سلاسل تربة وصنفت وفق نظامي تصنيف التربة الأميركي الحديث و وفق مقترح تصنيف العكيدى 1976 MM11,MM5,MF11,MP11,DP127,MP12,MM3)).أخضعت النتائج إلى القياسات الفيزيائية (الرمل,الغرين,الطين,الغرين الخشن,الغرين الناعم,الرمل الناعم جدا,الرمل الناعم,الرمل المتوسط,الرمل الخشن,الرمل الخشن جدا,الكثافة الظاهرية, صنف نسجة التربة والايصالية المائية المشبعة) .أخضعت النتائج إلى التحليل الإحصائي باستخدام تحليل التباين واقل فرق معنوي عند مستوى معنوية(ρ<0.05) واستخدام معايير الإحصاء الوصفي التقليدي (اقل القيم,أعلى القيم,المتوسط,الانحراف المعياري,معامل الاختلاف.معامل الالتواء ومعامل التفلطح) لقياس ووصف نمط تغايرات صفات التربة موضوع الدراسة وبالاتجاهين العمودي والأفقي. أظهرت النتائج بأن صفات التربة الفيزيائية لترب الدراسة تتغاير أفقيا وعموديا , إذ كان الرمل الأكثر تغايراC.V=134.9% والكثافة الظاهرية الأقل تغايرا بمعامل اختلاف 3.6% و 1.5%) -3.5%) وبالاتجاهين الأفقي والعمودي وعلى التوالي .وكان الأفق C2 الأكثر تغايرا لمفصول الرمل يليه الأفق C1 والأفق A كان الأقل تغايرا وبالاتجاهين الأفقي والعمودي. وعليه نوصي بضرورة إجراء دراسات معمقة لهذه التغايرات لغرض تحديد الموقع النوعي الإداري الزراعي لعلاقته القوية بالزراعة المستدامة وتحقيق إنتاج محصولي عالي.


Article
New multispectral images classification method based on MSR and Skewness implementing on various sensor scenes
طريقة جديدة لتصنيف الصور متعددة الاطياف استنادا إلى تطبيق (MSR) والالتواء لمشاهدِ المتحسّسات المُخْتَلِفةِ

Author: Taghreed A. H. Naji تغريد عبد الحميد ناجي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 3A Pages: 2104-2114
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A new features extraction approach is presented based on mathematical form the modify soil ratio (MSR) and skewness for numerous environmental studies. This approach is involved the investigate on the separation of features using frequency band combination by ratio to estimate the quantity of these features, and it is exhibited a particular aspect to determine the shape of features according to the position of brightness values in a digital scenes, especially when the utilizing the skewness. In this research, the marginal probability density function G(MSR) derivation for the MSR index is corrected, that mentioned in several sources including the source (Aim et al.). This index can be used on original input features space for three different scenes, and then implemented the marginal probability density function of MSR values to stretch the histograms of MSR images without any processing. Skewness is proposed on MSR images and combined with multispectral bands of original scene for land cover classification. This is a new method for extensively observing the types of features and its changes. The Hyperion data were utilized in this work; because they contain abundant details information for distinguish the different types of features.

لقد تم تقديم نهجا̋ جديدا̋ لاستخراج المعالم استنادا إلى الشكل الرياضي لتعديل نسبة التربة (MSR)والإلتواء للعديد من الدراسات البيئية. استلزم هذا النهج على تحقيق الفصل بين المعالم باستعمال تردد ترابط الحزم عن طريق حساب النسبة بين الحزم لتَخمين كميةِ المعالم، وقد أظهرت جانب معين لتحديد شكل المعالم وفقا لقيم السطوع في المشاهد الرقمية، وخصوصا عند إستعمال إحصاء الإلتواء. في هذا البحث تم تصحيح اشتقاق معادلة دالة كثافة الاحتمالية الحّدية G(MSR) لمؤشر تعديل نسبة التربة (MSR) الذي ذَكرَ في عِدّة مصادر، من ضمنها المصدرِ (Aim et al.). يمكن إستعمال المؤشر (MSR) على مدخلات فضاء المعالم لثلاث مشاهد أصلية مختلفة، ومن ثم طﹸبقت دالة كثافة الاحتمالية الحّدية لقيم (MSR) لتوسيع المخطط التكراري لصور(MSR) بدون أيّ معالجة. اﹸقترح إحصاء الإلتواء على الصور(MSR) ومن ثم اﹸدمجت النتيجة مع الحزم متعددة الأطياف للمشهد الاصلي لتصنيف الغطاء الأرضي. هذه طريقة جديدة لمراقبة أنواع المعالم وتغيراتها على نطاق واسع. تم استعمال بيانات الهايبرون في هذا العمل، لأنها تحتوي على تفاصيل معلومات وفيرة للتمييز بين أنواع مختلفة من المعالم.


Article
Detecting and Classifying Defects in Textile Fabrics with Gabor Filters and Neural Network
اكتشاف وتصنيف العيوب في الأقمشة المنسوجة بواسطة فلاتر جابور والشبكة العصبية

Author: D.Israa mohammed khuder د.إسراء محمد خضر
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك - الدراسات العلمية ISSN: 19920849 / 26166801 Year: 2017 Volume: 12 Issue: 3 Pages: 835-862
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

Given the importance of the industry and because the quality of the products reflect the promoted and progress and the advancement of the economy of any country , including the textile industry one of the most important industries that require quality. As the methods of automation was necessary to use computer vision and image processing to increase the speed and efficiency of this process. Aims of the proposed work to integrate the image processing methods and intelligence techniques as well as statistical approaches. Where analysis techniques multiple scales multi-scale and multi-directional multi-orientation as a filter Gabor are used. And this filter has proven its efficiency in edge detection and give the best features by which they are distinguished types of defects which you may get during the spinning and weaving . Hence the formulation of how they can address the installation of textile and defective areas of the cloth and to identify any kind of flaws in them.To raise the level of this process when checking woven-fabrics and identify defects. The proposed work includes two phases, the first phase is to detects detection in fabric images and the second stage is the stage of classification defects. At the separation phase image is converted into frequency space by conversion sinus intermittent (DCT). Then features are extracted and inserted into the Backpropagation neural network where the separation process is done. Either at the stage of classification are images are converted into frequency domain by Gabor transmition .And then draw features images are inserted into the Backpropagation neural network to classify fabric defects in those images .To verify the efficiency of the techniques used, live images were collected as a database of fabrics from the textile laboratory in Mosul as well as the local market. The fabrics were carefully chosen with fabrics of different types and colors and fourteen different types of Fabric defects. System was used (Matlab 2013). Explained the proposed work discrimination ratio ( 97.5%) compared to the results of the other works in the same field approach.

نظرا لأهمية الصناعة ولأن جودة المنتجات تعكس رقي وتقدم و نهوض اقتصاد أي بلد لذلك تعد صناعة الغزل والنسيج إحدى أهم الصناعات التي تتطلب الجودة. باتت عملية فحص النسيج تشكل مطلباً هاماً لضمان الجودة ومطابقة المنتجات للقياسات النوعية، ومع تقدم أساليب الأتمتة كان من الضروري استخدام الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور لزيادة سرعة وكفاءة عملية الفحص. يهدف العمل المقترح إلى دمج طرائق معالجة الصور والتقنيات الذكائية كالشبكة العصبية فضلا عن الطرائق الإحصائية إذ اُستخدمت طرائق تحليل متعددة المقاييس multi-scale ومتعددة الاتجاهات multi-orientation كتحليل جابور. أثبت الفلتر كفاءته في تمييز وتحديد الحواف وإعطاء أفضل الصفات التي من خلالها يتم تمييز أنواع العيوب التي قد تحصل أثناء الغزل والنسيج. ومن ثم صياغة للكيفية التي يمكن من خلالها معالجة التراكيب النسيجية والمناطق المعيبة من القماش وتحديد أي نوع من أنواع العيوب الموجودة فيها. لرفع مستوى هذه العملية عند فحص الأقمشة المنسوجة والتعرف على العيوب بشكل off-line.يتضمن العمل المقترح مرحلتين, المرحلة الأولى هي مرحلة اكتشاف العيوب في صور الأقمشة والمرحلة الثانية هي مرحلة تصنيف العيوب. في مرحلة اكتشاف العيوب يتم تحويل الصور إلى الحيز الترددي عن طريق التحويل الجيبي المتقطع (DCT) ومن ثم استخلاص صفات الصور وإدخالها إلى الشبكة العصبية شبكة الانتشار العكسي لتتم عملية اكتشاف وجود العيوب وعزل الصور السليمة عن المعيبة. أما في مرحلة التصنيف فيتم تحويل الصور إلى الحيز الترددي عن طريق تحويل جابور ومن ثم استخلاص صفات الصور وإدخالها إلى الشبكة العصبية شبكة الانتشار العكسي لتصنيف عيوب النسيج الموجودة في تلك الصور. للتحقق من كفاءة التقنيات المستخدمة تم جمع صور حية كقاعدة بيانات لأقمشة من معمل الغزل والنسيج في الموصل فضلا عن السوق المحلية. تم اختيار صور الأقمشة بعناية وهذه الأقمشة بأنواع و بألوان وأربعة عشر نوعا مختلفا من العيوب.تم استخدام نظام (Matlab 2013) وأوضح العمل المقترح نسبة تمييز % (97.5) مقارنة بنتائج أعمال أخرى مقاربة وفي نفس المجال.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2015 (3)