@Article{, title={Coins Recognition Using Complex Moments and Feed Forward Neural Network}, author={Loay E. George}, journal={Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية}, volume={21}, number={6}, pages={552-566}, year={2010}, abstract={In this research work, the set of complex moments is used as a feature vector to represent the contents of some coins cutouts. The extracted moment vector is fed to a trained feed forward neural network for recognition purpose. The feed back propagation algorithm was used to train the network. To improve the recognition performance some image processing stages (like, region of interest extraction, contrast enhancement) were applied before the determination of complex moments. The test results indicated that the use of complex moments leads to detection rate 71.9%, with 17.6% false alarms.K

في هذا البحث تم أستخدام مجموعة من العزوم المركبة كمصفوقة خصائص لتمثيل محتويات بعض الصور المقتطعة للعملات المعدنية كمدخل الى شبكة عصبية ذات تغذية امامية وبأستخدام خوارزمية انسياب الخطأ خلفاً وذلك لاغراض التمييز. لتحسين أداء عملية التمييز تم أدخال الصور المقتطعة بعمليات تهيئة (مثل، استخلاص منطقة الاهتمام (regain of interest)، وتحسين الصور بأستخدام (contrast enhancement)) وذلك قبل استخلاص العزوم المركبة. أشارت النتائج الى ان أستخدام العزوم المركبة قادنا الى نسبة تمييز 71.9% مع نسبة تميييز خطأ 17.6%.} }