research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
Numeral Recognition Using Statistical Methods Comparison Study
تمييز الأرقام باستخدام الطرق الإحصائية دراسة مقارنة

Authors: Nada A. Rasheed ندى عبدالله رشيد --- Huda A. Rasheed هدى عبدالله رشيد
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2011 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 188-196
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The area of character recognition has received a considerable attention by researchers all over the world during the last three decades. However, this research explores best sets of feature extraction techniques and studies the accuracy of well-known classifiers for Arabic numeral using the Statistical styles in two methods and making comparison study between them. First method Linear Discriminant function that is yield results with accuracy as high as 90% of original grouped cases correctly classified. In the second method, we proposed algorithm, The results show the efficiency of the proposed algorithms, where it is found to achieve recognition accuracy of 92.9% and 91.4%. This is providing efficiency more than the first method.

مجال تمييز الأحرف يلقى عناية واسعة من قبل الباحثين في اكثر العالم خلال الثلاث العقود الأخيرة . على أية حال ، تم خلال البحث الكشف عن أفضل الخصائص المميزة بين الأرقام العربية باستخدام اسلوبين إحصائيين ومقارنة الدراسة بينهم.أول طريقة هي الدالة الخطية المميزة ، حققت نتائج بدقة أعلى من 90% من المجموعة بتمييز الأرقام الأصلية . أما الطريقة الثانية فقد اقترحنا خوارزمية بأسلوبين ، النتائج تبين كفاءة الطريقة المقترحة التي وجدت للوصول إلى تمييز بدقة 92.9% و 91.4% وهذه تقدم كفاءة أكثر من الطريقة الأولى


Article
Eyes Recognition System Using Central Moment Features

Author: Sundos A. Hameed Al_azawi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 7 Pages: 1400-1407
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Central moment is widely used in pattern recognition because of theirdiscrimination power and robustness. For eye recognition these moments can also benormalized so that the moments are also size invariant. In this work, the proposalEyes Recognition with Moments System(ERMS) including two methods, first methodShape Feature Extraction(SFE) by using central moment and some image processingtechniques worked together for the features extraction, second step is a method torecognition of eyes features by comparing between an input test eyes features(moments) from the input image and an eyes features which store d in the featuresdatabase.

Keywords

Recognition --- Eyes --- Central Moment


Article
Speaker Recognition Based on Semantic Indexing
تمييز أصوات المتكلمين بناءا على الارشفة الدلالية

Authors: Mohammed Sahib Altaei --- Khamail Abbas --- Marwa Jawad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 5 Pages: 935-947
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a new pitch extraction method is established to be employed inimproving the performance of the eigenvoices problem. This required indexing thepitch of the voice in a document matrix and then mapping the voice documents intopreserved semantic features. The proposed voice recognition system was built to beoperated in two phases; enrollment and recognition. Closed dataset of differentvoices belong to different sexes and ages of speakers were enrolled in the firstphase. The results of the recognition phase were promising of about 81% for bothsexes. This ensures the successful recognition task and the efficiency of theproposed system.


Article
GUI Simulation for Movement of Human Arm Driven by EMG Signal

Authors: Abbas Hussien Miry --- Abduladhem A.Ali --- Mohammed Zeki Al-Faiz
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 8 Pages: 1597-1609
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This work presents a simulation methodology applied to a human arm. It isaimed to allow the human-assisting manipulators to perform complex movementbased on electromyography (EMG) signal for patient person in Virtual Reality(VR). This work achieves better classification with multiple parameters based KNearestNeighbor for different movements of a prosthetic arm. A K- NearestNeighbor (K-NN) rule is one of the simplest and the most important methods inpattern recognition. The method implements in the 3D space and uses theMATLAB Ver.2009a approach. This methodology can be used with differentrobots to test the behavior of system and the different motion


Article
Arabic Digit Recognition Using Genetic Algorithms

Author: Salah F. Saleh and Mikdam A. Turkey
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2011 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 1-7
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract


Article
Best Wavelet Filter for a Wavelet Neural Fricatives Recognition System
مرشح التحويل المويجي الأفضل لنظام تمييز المقاطع الصوتية الاحتكاكية باعتماد التحويل المويجي والشبكات العصبية

Author: Dr. Ahmed Maamoon Alkababji د.احمد مأمون فاضل
Journal: AL-Rafdain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2011 Volume: 19 Issue: 6 Pages: 138-150
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractDirect recognition of phonemes in speaker independent speech recognition systems still cannot guarantee good enough recognition results. But grouping phonemes at first then trying to recognize the phoneme itself is a promising field. On the other hand wavelets are widely used in speech and speaker recognition systems, this is motivated by the ability of wavelet coefficients to capture important time and frequency features. In this work the effect of the wavelet filter type on the efficiency of a phoneme recognition system is investigated (specifically fricatives). The Probabilistic neural network was used as a pattern matching stage for its well known and power full ability in solving classification problems. It was found that the Daubechies wavelet family (generally from db15 to db23) is a good candidate for a fricatives phoneme recognition system that is based on wavelets as a feature extraction stage.

الملخصالتمييز المباشر للمقطع الصوتي في أنظمة تمييز الكلام غير المعتمدة على الشخص لا تستطيع ضمان نسبة تمييز جيدة. لكن تقسيم المقاطع الصوتية إلى مجاميع (حسب النوع) ثم التمييز ضمن المجموعة كمرحلة لاحقة هو من المجالات الواعدة. من جهة أخرى فان التحويل المويجي له استخدامات واسعة في أنظمة تمييز المتكلم أو الكلام هذا بسبب قدرته العالية على استخلاص خصائص للزمن والتردد. في العمل الحالي تم دراسة تأثير نوع المرشح المويجي على أداء نظام تمييز للمقاطع الصوتية (الاحتكاكية بشكل خاص). تم استخدام الشبكة العصبية الاحتمالية كمرحلة مطابقة للهياكل وذلك لقدرتها العالية في حل مشاكل التصنيف .أظهرت النتائج أن المرشح من نوع دوبيجي (تحديدا من 15 إلى 23) هو من أفضل المرشحات للاستخدام في مرحلة استخلاص الخواص في أنظمة تمييز المقاطع الصوتية المبنية باستخدام التحويل المويجي.


Article
Face Recognition Based Wavelet-PCA Features And Skin Color Model

Author: Ali Hussien Mary علي حسيم مري
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 12-22
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a face recognition system for personal identification using Discret Wavelet Transform(DWT), Principle component Analysis (PCA) and Back-propagation Neural Network is proposed. The system consists of three steps. In first step pre-processing (de-noising and face detection based on skin color in RGB color space) are applied on the input image. The DWT is used to generate the feature images from individual wavelet sub bands. Only the low frequency band constructed from Wavelet Coefficients are used as a feature vector for the further process. The Principal Component Analysis (PCA) is used to reduce the dimensionality of the feature vector. Reduced feature vector are used for further classification using neural network Classifier. The proposed approaches are tested on a number of face images. Experimental results demonstrate the higher degree performance of this algorithm.

في هذا البحث تم اقتراح نظام لتمييز الأوجه للتعرف على الأشخاص باستخدام تحويل المويجة وعناصر المركبات الأساسية بالاعتماد على الشبكات العصبية.تتألف الطريقة المقترحة من ثلاث خطوات . في الخطوة الأولى تتم عملية معالجة أولية بالتخلص من الضوضاء الموجودة في الصورة ومن ثم تتم عملية اكتشاف الوجه بالصورة بالاعتماد على لون بشرة الجلد وبعد ذلك تتم عملية استخلاص الخواص الرئيسية للوجه باستخدام تحويل المويجة واستخدام المعلومات المهمة والمتمثلة بالترددات الواطئة واستخدامها باعتبارها تمثل الخواص الرئيسية والمهمة للوجه بعد ذلك يتم تقليل كمية البيانات عبر استخدام عناصر المركبات الرئيسية . ويتم تصنيف تلك الخواص باستخدام الشبكات العصبية. تم تطبيق الطريقة المقترحة على عدد من الصورة وأظهرت التجارب نجاح الطريقة المقترحة وكفاءته.


Article
STRUCTURE OPTIMIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USING SWARM INTELLIGENT
أمثلة هيكلية الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام الحشود الذكية

Author: Dr. HANAN A. R. AKKAR الدكتور حنان عبد الرضا عكار
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2011 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 101-111
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The structure is a very important aspect in neural network design, it is not only impossible to determine an optimal structure for a given problem, it is even impossible to prove that a given structure is optimal. In this paper, PSO (Particle Swarm Optimization) are used to construct best ANN (Artificial Neural Network) architectures, and find an optimal pattern of connections and weights to reduce structure complexity by minimizing the number of connection weights in a Feed Forward Artificial Neural Network (FFANN). They are called Particle Swarm Optimization-Neural Network systems (PSONN). PSONN systems are examined through theoretical analysis and computer simulation using MATLAB package. They are tested by several different examples, where the tests show that PSO a more efficient and automated search method can be used to find an optimal topology of ANN. The best and trained network with few numbers of iteration is provided using PSONN for finding an optimal structure. Finally, a simpler network, faster training with higher accuracy than full connected network is obtained by using PSONN for finding optimal connections and weights.

تم في هذا البحث استخدام افضلية الحشد الجزيئي(PSO) لبناء افضل هيكلية للشبكات العصبية عن طريق تقليل ربط الاوزان ل(FFANN) وتدريب الشبكة العصبية بنفس النظام المسمى(PSONN). الهيكلية في تصميم الشبكات العصبية من الامور المهمة وتعتبر من اهم المشاكل التي يعاني منها المصمم لذلك من المهم البحث عن افضل تصميم للشبكات العصبية. تم الاختبار باستخدام الطرق النظرية والتمثيل بواسطة حقيبة MATLAB. حيث تم الاختبار باستخدام عدة امثلة وجد من خلالها ان PSOكفوء بايجاد افضل تصميم من حيث تقليل التعقيد في الربط بين خلية عصبية واخرى مما سرع في عمل الشبكة ولم يؤثر على ادائها وفي نفس الوقت تدريب الشبكة العصبية باستخدام PSO مما حسن اداء الشبكات العصبية بشكل كبير.


Article
Handwritten Arabic (Indian) Numerals Recognition Using Fourier Descriptorand Structure Base Classifier

Authors: Loay E. George --- Ihab A. Mohammed --- Shatha M. Noor
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2011 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 215-224
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper a simple and accurate method is proposed to recognize Arabic (Indian) numerals
using Fourier descriptors as the main classifier feature set, and to improve the recognition accuracy
a simple structure based classifier is add as a supplementary classifier. The recognition system was
tested on 450 samples collected from 5 students and the test results indicate that the recognition
ratio is%89.6when only 5 Fourier descriptors are used as discriminating features set, and the ratio is
raised to%98 when 4 Fourier descriptors are used in addition to the simple structure based
classifier.

في هذا البحث، تم اقتراح طريقة بسيطة، سريعة، ودقيقة لتمييز الارقام العربية (الهندية) باستخدام واصفات فورير كمصنف اساسي، ولتحسين الكفاءة تم اضافة مصنف يعتمد البنية كمصنف تكميلي. بعد اجراء الاختبارات على 450 عينة تم جمعها من قبل 5 طلاب، بينت النتائج ان نسبة التمييز هي 89.6% عند استخدام 5 واصفات فورير كمصنف اساسي، و ارتفعت نسبة التمييز الى 98% عند استخدام 4 واصفات فورير والمصنف المعتمد على البنية.


Article
Spoken Word Recognition Using Slantlet Transform and Dynamic Time Warping
تمييز الكلمات بأستخدام تحويل المويل وطريقة ميلان الزمن الديناميكي

Author: Sadiq J. Abou-Loukh . صادق جاسم صادق جاسم أبو اللوخ
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2011 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 34-45
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Speech recognition system has been widely used by many researchers using different methods to fulfill a fast and accurate system. Speech signal recognition is a typical classification problem, which generally includes two main parts: feature extraction and classification. In this work, three feature extraction methods, namely SLT, DWT Db1 and DWT Db4, were compared. The dynamic time warping (DTW) algorithm is used for recognition. Twenty three Arabic words were recorded fifteen different times in a studio by one speaker to form a database. The proposed system was evaluated using this database. The result shows recognition accuracy of 93.04%, 92.17% and 94.78% using DWT Db1, DWT Db4 and SLT respectively.

استعمل نظام تمييز الكلام بصورة واسعة بواسطة عدد من الباحثين بطرائق مختلفة لتحقيق طريقة تمييزسريعة ودقيقة. أن تمييز اشارة الكلام تعتبر مشكلة تصنيف نوعية وهي تضم بصورة عامة جزئين اساسيين: استخلاص الميزات و التصنيف. تضمن هذا العمل مقارنة بين ثلاثة طرق لاستخلاص الخصائص وهي تحويل المويجة (Db1and Db4) وتحويل المويل (SLT). استخدمت طريقة ميلان الزمن الديناميكي (DTW) للتمييز. ثلاثة وعشرون كلمة عربية بخمسة عشرازمان مختلفة مسجلة في الاستوديو بواسطة متكلم واحد لتشكل قاعدة بيانات . النظام المقترح وجد باستخدام قاعدة البيانات هذه. النتيجة بينت أن دقة التمييز هي (93.04%, 92.17% و 94.78%) باستخدام (Db1, Db4 and SLT) على التوالي.

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (8)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2011 (10)