research centers


Search results: Found 17

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Characters Recognition based on Geometrical Features

Author: Anwar Hassan Mahdy
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 1-12
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Character recognition is one of the important subjects in the field of Document Analysis and Recognition (DAR). The general objective of DAR research is to fully automate the process of entering and understanding printed or handwritten data into the computer. The proposed pattern recognition system consists of two-stage process. The first stage is feature extraction and the second stage is classification. Feature extraction is the measurement on a population of entities that will be used in recognition process. This assists the recognition stage by looking for features that allows fairly easy to distinguish between the different classes. Several different features have been used for recognition process. The set of proposed features that are used makes up a feature vector. These set of features are: the first feature is represented the number of character pixels (the summation of pixels), the second features is represented the width of each character in pixels, and the third feature represented the height of each character in pixels. Finally, Pattern recognition system classifies each member of the population on the basis of information contained in the feature vector. The results show that the suggested features gives higher accuracy in text and character recognition.

التعرف على الحروف هو احد الموضوعات المهمة جدا في مجال تحليل وتمييز الوثائق. الهدف العام من تحليل الوثائق بعملية السيطرة الحاسوبية هو إدخال وفهم البيانات المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد في الحاسوب.تمييز الحروف يمكن أن يتم على النص المطبوع أو النص المكتوب بخط اليد. القدرة على التعرف على الحروف المطبوعة أليا أو بطريقة شبه آلية هو تطبيق واضح في العديد من المجالات. وإن بناء خوارزمية التمييز بدقة 100 ٪ عادة ماتكون مستحيلة في عالمنا المليء بالضوضاء وأنماط الخطوط المختلفة، فمن المهم لتصميم خوارزميات التعرف على الحروف اخذ هذه الإخفاقات بنظر الاعتبار بحيث عندما تتم الأخطاء( لا محالة) ، فإنه على الأقل تكون مفهومة ومتوقعة للعاملين بهذا المجال. نظام تمييز الأنماط المقترح يتكون من مرحلتين . المرحلة الأولى هي استخلاص الخصائص والمرحلة الثانية هي عملية التصنيف والتمييز. استخلاص الخصائص أو السمات كقيم عددية تميز كل حرف عن غيره ولقد تم اعتماد ثلاث سمات أساسية هي : عدد نقاط الحرف, طول الحرف, وعرض الحرف بالبكسل. أما عملية التمييز فتمت بمقارنة سمات الحروف غير المعروفة مع السمات الرئيسية لكل حرف في قاعدة البيانات . ولقد تم الحصول على نتائج بدقة 100% في حالة الصور الخالية من الضوضاء والتشوهات.


Article
Gate Control System for New Iraqi License Plate

Authors: Mr.Furat Nidhal Tawfeeq --- Mrs. Yasmine Mazin Tabra
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2014 Volume: 41 Issue: 1 Pages: 1-3
Publisher: University Of Information Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an approach to license plate localization and recognition. A proposed method is designed to control the opening of door gate based on the recognition of the license plates number in Iraq. In general the system consists of four stages; Image capturing, License plate cropping, character segmentation and character recognition. In the first stage, the vehicle photo is taken from standard camera placed on the door gate with a specific distance from the front of vehicle to be processed by our system. Then, the detection method searches for the matching of the license plate in the image with a standard plate. The segmentation stage is performed by is using edge detection. Then character recognition, done by comparing with template standard numbers and letters used in the Iraqi plate. The system was implemented using Matlab (R2012a) and shows accurate performance results reached 93.33%.

يقدم هذا البحث عرضاً لمنظومة التعرف على لوحات تسجيل العجلات في العراق. صممت الطريقة بحيث يجري التحكم بفتح بوابة الدخول تلقائياً بعد التعرف على لوحة العجلة. تتألف المنظومة بصورة عامة من أربعة مراحل: التقاط الصورة، استقطاع صورة لوحة التسجيل، تقطيع الرموز و التعرف على رموز اللوحة , في المرحلة الاولى، تلتقط صورة العجلة من كاميرا قياسية مثبتة على بوابة المدخل بمسافة معينة من مقدمة العجلة لكي تتعامل معها المنظومة. بعد ذلك يتولى نظام التحري البحث عن مطابقة لوحة التسجيل مع لوحة قياسية. تتم مرحلة تجزئة الصورة باستخدام طريقة الكشف عن الحافات، يلي ذلك التعرف على رموز اللوحة باجراء مقارنة مع الارقام والحروف القياسية المستخدمة في العراق. طبق النظام باستخدام بيئة MATLAB 2012A ، واضهرت النتائج دقة اداء وصلت الى 93,3%.


Article
Speech Recognition Based Microcontroller for Wheelchair Movement
تمييز الكلام المستند على المتحكم الدقيق لحركات الكرسي المدولب

Authors: Mohammed E. Safi --- Eyad I. Abass
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 10 Part (A) Engineering Pages: 2340-2350
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduced an approach to design and implement a control system for the movement of wheelchair by means of the human voice for paralyzed patients. In this paper, the Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) technique is used as feature extraction with Dynamic Time Warping (DTW) for features matching. The output of the system is used to control the movement of the wheelchair through an interface between notebook and microcontroller.The experimental results showed that the proposed methods gave a recognition rate 100% of the already trained speakers with environment noise reach to 66dB. The test was conducted at different sound levels of the surrounding environment (53 to 73) dB as measured by Sound Level Meter (SLM).

هذا البحث يقدم طريقة للسيطرة على حركة الكرسي المدولب من خلال كلمات تم تمييزها للمتكلم وباستخدام المتحكم الدقيق. هذا البحث , التقنية المقترحة هي معاملات نغمة طيف التردد Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) لأستخراج الخواص مع طريقة انحراف الوقت الديناميكي Dynamic Time Warping (DTW) لمطابقة الخصائص.اخيرا, استخدام الخارج من هذه الخورازمية للسيطرة على الكرسي المتحرك من خلال الربط بين الحاسوب والمتحكم الدقيق.تم اجراء الاختبار على مستويات مختلفة من ضوضاء البيئة المحيطة (53 الى 73) ديسيبل حسب قراءات جهاز قياس مستوى الصوت. وأظهرت النتائج التجريبية أن الأساليب المقترحة تعطي معدل التمييز بنسبة 100% للاصوات مسبقة التدريب لحدود ضوضاء تصل الى 66 ديسيبل.


Article
Enhance the PCA Method to Strength Face Recognition Systems

Author: Anmar Ali Mohammad
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 43-56
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Information found in a human face is redundant in high rate, so that was the motivation for using PCA for face recognition is to remove redundancy, and extract the features required for comparison of faces. Difficulties with conventional PCA are Global projection suppresses local information, and it is not resilient to face illumination condition and facial expression variations. And it does not take discriminative task into account ideally.This paper propose to enhance the PCA method in face recognition systems that by, provide high accuracy of recognize faces regardless of facial parameters such as expressions, face’s angles (orientation), hairstyle and with/without classes. The enhanced PCA method concentrate on aspect that is; the images used for training are grouped into different classes and each class contains all images of a single human face with different facial parameters. Then apply PCA on each class in training database separately, so each face has a specific PCA recognize it in any frame of mind, eyes, and hair, after that correlate these PCA classes with each other to model the final total face space and projection. PCA will give a universal results face identity and it is parameters. The proposed PCA produced good results when compared with the traditional PCA recognition ratio on JAFFE database for facial expression, ORL database for face’s angles, with/without classes and hairstyle.

المعلومات الموجودة في وجه الانسان متكررة بنسب كبيرة هذ كان الدافع الرئيسي لاستخدام تقنية PCA لتميز الوجه. لكن الصعوبة في استخدام تقنية PCA التقليدية هو الاسقاط العام يقمع المعلومات المحلية ، وأنها ليست مرنة لمواجهة حالة الإضاءة والاختلافات في تعبيرات الوجه . و أنها لا تأخذ مهمة التمييز بعين الاعتبار مثالي .هذا البحث يقترح تحسين طريقة PCA في أنظمة تمييز الوجه، من خلال توفير درجة عالية من الدقة للتعرف على الوجوه بغض النظر عن المعلمات مثل تعابير الوجه المختلفة وزوايا الوجه (الاتجاهات) ، و تصفيفة الشعر واخير مع / بدون النظارات الطبية. طريقة PCA المحسنة يتعمل على الاتي: تجميع الصور المستخدمة للتدريب إلى فئات مختلفة و لكل فئة يحتوي على جميع الصور لوجه إنساني واحد مع معلمات الوجه المختلفة . ثم تطبيق PCA على كل فئة في قاعدة بيانات التدريب بشكل منفصل ، لذلك كل وجه لديه PCA محدد يميزه باي تعبير وجه وباي عينين مع اوبدون نظارات، وكذلك لاي تصفيفة شعر, وبعد ذلك يتم ربط هذه الفئات مع بعضها البعض لوضع نموذج نهائي لفضاء الوجه و الإسقاط . PCA سوف تعطي نتائج شمولية لتمييز الوجه ومعلماته. PCA المحسنة تعطي نتائج جيدة عند مقارنتها PCA التقليدية على قاعدة بيانات جافي للتعابير الوجه، و قاعدة البيانات ORL لزوايا الوجه و مع / بدون النظارات و تصفيفة الشعر.

Keywords

PCA --- Face Recognition --- Eigenface --- JAFFE --- ORL.


Article
تهجين أنموذج ماركوف المخفي باستخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية مع التطبيق

Author: عمر صابر قاسم
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 25-42
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to improve the performance of the work of hidden Markov model, which is limited to the positive integers as input, and through the use of Elman artificial neural network that have the ability to accept all types of data in the input space. The proposed model has proved that it is highly efficient in the classification of osteoporosis data compared with Elman artificial neural network on the one hand and the hidden Markov model on the other.

يهدف هذا البحث إلى تطوير أداء عمل أنموذج ماركوف المخفي والذي يقتصر على فضاء الإدخال من نوع الأعداد الصحيحة الموجبة, وذلك من خلال استخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية التي لها القابلية على تقبل جميع أنواع البيانات في فضاء الإدخال. حيث اثبت الأنموذج المقترح كفاءة عالية في تصنيف بيانات هشاشة العظام مقارنة مع شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية من جهة وأنموذج ماركوف المخفي من جهة أخرى.


Article
Human Face Identification from Profile Projection

Author: Haitham F. Al-Mubarak
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2014 Volume: 17 Issue: 3 Pages: 204-209
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents face recognition from front face. The idea is to extract the facial profile from a frontal view to provide a measurement for automatic face recognition. The profile is derived from the intensity of horizontal projection of the face image and using profile measure such χ2 distance for face identification. Three profile projections from 4 images or more are taken for each person, average values are calculated and stored in a database file. Profile measurements are compared with other profile in the database file. Results of experiments to the faces with or without spectacles rotate head (lift, right) and different face expression show that the proposed approach is robust and efficient way of face matching.

يقدم هذا البحث طريقة لتمييز الوجوه عن طريق صورة امامية .حيث يتم ايجاد المسقط الجانبي للوجه عن طريق المسقط الافقي للوجه وتحديد منطقة العينين. وعن طريق المسقط الجانبي يتم حساب بعض القيم العددية ليتم تمييز الوجوه. وبعد استخلاص المسقط الجانبي وباستخدام المسافة س2 للتمييز ما بين الوجوه. يتم اخذ اربعة صور او اكثر لكل شخص وبتعابير للوجه مختلفة وحركة الوجه وبتغيير الاضاءة وخزن المعدل الحسابي في ملف حيث يتم مقارنته مع صورة غير معروفة وقد تم ادخال 160 صورة ولأشخاص مختلفين وكانت نسبه النجاح 97.5%.


Article
Off line Handwritten Signature Recognition based on Fusion of Global and GLCM Features Using Fuzzy Logic
تمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد على دمج الخصائص العامة وخصائص مصفوفة تكرار المستويات الرمادية باستخدام المنطق المضبب

Authors: Zamen F. Jabur --- Shaker K. Ali
Journal: JOURNAL OF THI-QAR SCIENCE مجلة علوم ذي قار ISSN: 19918690 Year: 2014 Volume: 4 Issue: 3 Pages: 151-158
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Signature is widely used and developed area of research for personal verification and authentication. In this paper, we present a new offline handwritten signature recognition system based on fusion of global and GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) features using fuzzy logic system as classifier tool. The global and GLCM features are fused to generate vector of 15 features for the verification of the signature. The test signature is compared with the database signatures based on features, whilst match/non match of signatures is decided with fuzzy logic. The experimental results obtained by using a database of 7 individuals’ signatures. A total number of 70 images are collected for our study and with average 10 signatures for each person, 5 of the signatures are used as training, the remaining 5signatures are used as testing group. The results show that the proposed modular architecture can achieve 100% recognition accuracy for training group and 90.5% recognition accuracy for the testing group with running time is 1.17 second

يستخدم التوقيع بصورة واسعة للتحقق من الأشخاص والتوثيق. في هذا البحث قدمنا نظام جديد لتمييز التواقيع اليدوية بالاعتماد على الخصائص العامة وخصائص مصفوفة تكرار حدوث المستويات الرمادية GLCM ، وباستعمال المنطق المضبب كأداة تصنيف. الخصائص العامة وخصائص GLCM دمجت لتوليد متجه مكون من 15 خاصية تستعمل لغرض التحقق واثبات التوقيع. التوقيع المعد للاختبار يقارن مع قاعدة بيانات التواقيع بالاعتماد على الخصائص المدخلة، أما مطابقة أو عدم مطابقة التواقيع تقرر بمساعدة المنطق المضبب. النتائج التجريبية أستحصلت باستعمال قاعدة بيانات مكونة من تواقيع 7 أشخاص. العدد الكامل من صور التواقيع التي جمعت لدراستنا بلغ 70 صورة وبمعدل10تواقيع لكل شخص ، استعملت 5 تواقيع منها للتدريب بينما استعملت الـ 5 تواقيع المتبقية للاختبار و إن معمارية النظام المقترحة أنجزت دقة عالية في التمييز تقدر بـ 100% في مجموعة التدريب و دقة تمييز مقدارها 90,5% في مجموعة الاختبار وبمعدل زمن تنفيذ مقداره 1,17 ثانية.


Article
A proposed Algorithm for Interactive Geometric Shapes Recognition
خوارزمية مقترحة للتمييز بين الأشكال الهندسية بطريقة تفاعلية

Author: Hayder Hadi Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 5 Part (A) Engineering Pages: 1294-1307
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

A geometric shapes recognition algorithm is proposed in this paper. This algorithm is interactive which means that if not all the desired shapes are recognized then the recognition process is repeated by the user to improve the capability of the process. The user can change threshold value when converting the image from gray to binary many times during one program execution to get the required results.The proposed algorithm can select the desired shape individually even if there are different shapes in the image (multi-shapes image). This algorithm is software implemented using Matlab programming language and then implemented program is used to recognize any of the following shapes (the shapes must be distinct and not overlapped):Seven types of triangle; pentagons, hexagons, squares, rectangles, circles, ellipse shapes, rhombus, and parallelogram.The recognition capability of the implemented software is tested for different cases and from these cases many points are concluded.

تم في هذا البحث أقتراح خوارزمية للتمييز بين الأشكال الهندسية في صورة معينة. أن الخوارزمية المقترحة تفاعلية وهذا يعني أنه في حالة عدم تمييز كل الأشكال المطلوبة فأن مستخدم الخوارزمية يمكن أن يكرر عملية التمييز بين الأشكال الهندسية لكي يحسن من قابلية عملية التمييز. أن المستخدم يستطيع تغيير حد العتبة (threshold value) عند تحويل الصورة من النوع الرمادي (gray) الى النوع الثنائي (binary) ولعدد من المرات أثناء عملية تنفيذ واحدة ومستمرة للبرنامج ولغاية الحصول على النتائج المطلوبة.أن الخوارزومية المقترحة تستطيع تمييز أي شكل هندسي وبشكل منفصل حتى وأن كانت الصورة المدخلة للخوارزمية فيها أشكال هندسية مختلفة (صورة متعددة الأشكال).تم بناء الخوارزمية المقترحة برمجياً بواسطة الحزمة البرمجية (Matlab). أن البرنامج الحاسوبي يستطيع تمييز أي شكل من الأشكال التالية (يجب أن تكون الأشكال منفصلة وغير متداخلة مع بعضها):سبع أنواع من المثلثات، الأشكال الخماسية، الأشكال السداسية، المربعات، المستطيلات، الدوائر، الأشكال البيضوية، المعين و متوازي المستطيلات. أن قدرة التمييز للبرنامج تم اختبارها لحالات مختلفة ومن هذه الحالات تم أستنتاج عدة نقاط


Article
Printed and Handwritten Arabic Characters Recognition and Convert It to Editable Text Using K-NN and Fuzzy Logic Classifiers
تمييز الحروف العربية المكتوبة بخط اليد والحروف المطبوعة آلياً وتحويلها إلى نص قابل للتحرير باستخدام مصنفي الجوار الأقرب والمنطق المضبب

Author: Zamen F. Jaber زمن فاضل جابر
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2014 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 1-16
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we suggest an off-line isolated Arabic characters recognition system and this system has an ability to recognize printed and handwritten Arabic character and then convert these characters to printed text by mixed image processing techniques and artificial intelligent system. These techniques used to find rigid features for each Arabic character to distinguish it from another characters in Arabic language. K-Nearest Neighbors (K-NN) classifier was used to classify the printed character and fuzzy logic to classify handwritten Arabic character. Different font of printed character have font type (Arabic transparent, Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed) and font size 14 in order to test the quality of our system, each printed character in Arabic alphabet entered nine times, (6) of them in Arabic transparent font while other (3) is in Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed respectively while each handwritten character enter six times three of them used to training and the remaining (3) are used to testing. So 324 printed character are entered to our system ,the system successes in recognize 301 character form printed characters with recognition ratio is 92.9%.while 216 handwritten Arabic character entered to our system which successes in recognize 208 character of them with recognition ratio is 96.6%. Elapsed time in execute our system to perform recognition process for one character is 0.04 seconds.

في هذا البحث تم اقتراح نظام تمييز ضوئي للحروف العربية المنفصلة وهذا النظام له القدرة على تمييز الحروف المكتوبة بخط اليد والمكتوبة باستخدام الآلة الطابعة حيث يتم تحويل هذه الحروف إلى نص مطبوع قابل للتحرير وذلك باستخدام تقنيات معالجة الصور وأنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذه التقنيات استعملت لإيجاد خصائص متينة لكل حرف لتمييزه عن الحروف الأخرى في هذه اللغة. استخدمنا مصنف الجوار الأقرب لتصنيف الحروف المطبوعة آلياً بينما استخدمنا مصنف المنطق المضبب استخدم لتصنيف الحروف المكتوبة بخط اليد. إذ أُدخلت الحروف المطبوعة إلى النظام بخطوط مختلفة (Arabic transparent, Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed) وجميعها بالحجم 14 وذلك لاختبار جودة النظام، كل حرف مطبوع آلياً في الأبجدية العربية أُدخل تسع مرات ست منها بالخط Arabic transparent والثلاث المتبقية كانت بالخطوط Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed على الترتيب، وبذلك نكون قد أدخلنا 324 حرف إلى النظام إذ نجح النظام في تمييز 301 حرف منها وبنسبة تمييز مقدارها 92,9%. بينما تم إدخال 216 حرف مكتوب يدوياً و نجح النظام في التعرف على 208 حرف منها وبنسبة تمييز مقدارها 96,6% .معدل وقت التنفيذ الذي يستغرقه النظام في عملية التمييز للحرف الواحد يقدر بـ 0,04 ثانية.


Article
FACE RECOGNITION USING STATIONARY WAVELET AND NEURAL NETWORK
التعرف على الوجه باستخدام الشبكة العصبية والمويجة المستقرة

Author: Ahkam K. Naji أحكام كامل ناجي
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2014 Volume: 27 Issue: 1 Pages: E32-E41
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, Face recognition system are analyzed and classified based on a new approach, Stationary Wavelet and Neural Network (NN). In this method, the resulting coefficients were computed by the proposed stationary wavelet transform for single-level decomposition. The low pass sub bands of the upper left corner are considered in the proposed method as a resemblance and a smaller version of the original image. The NN of low coefficients is obtained. This method gave an excellent result for a database of 400 different images which indicate that the suggested algorithm is an excellent tool to process the database of standard pose of image. The algorithm is implemented using MATLAB programming languages version R2011a

في هذا البحث يحلل ويصنف نظام التعرف على الوجه اعتمادا على طريقة جديدة وهي الشبكة العصبية والمويجة المستقرة. في هذه الطريقة ناتج المعاملات احصلها من الشبكة المويجية المستقرة بعد مستوى واحد من التحليل. وسوف ناخذ الصورة في الركن الاعلى الايسر لاستخدامها في طريقتنا والتي تعتبر صورة مصغرة ومشابهة للصورة الاصلية. وبعدها طبقت الشبكة العصبية على هذه المعاملات التي تم الحصول عليها. وهذه الطريقة تعطي نتائج جيدة لقاعدة بيانات متكونة من 400 صورة مختلفة والتي تشير الى ان الخوارزمية المقترحة هي اداة ممتازة لمعالجة قاعدة بيانات الوقفة القياسية للصور. وهذه الخوارزمية تطبق باستخدام لغة الماتلاب النسخة R2011a .

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (17)


Language

English (11)

Arabic and English (4)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2014 (17)