research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Machine Learning in Bioinformatics – Gene Regulation Network
التعلم الآلي في المعلوماتية الحيوية - شبكة تنظيم الجينات

Author: Sameerah Faris Khlebus
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2017 Volume: 15 Issue: 4 Pages: 48-57
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

A biological cell is a complex and complicated environment, where thousands the entities 'interact surprisingly between each other. This the integrated device the continuously receives external and internal signals to carry out the most 'vital processes to sustain life. Although thousands the interactions are stimulated in very small areas, biologists assert that, there are 'no the collisions or the incidental events. On other the hand, rapid discoveries in biology and the rapid evolution of data collection make it difficult to build a concrete perspective that scientifically explains all observations. Cooperation has therefore become necessary among physicists, mathematicians, biologists and the computer engineers. The aim of this virtual company is to pursue what is known as biological network modelling.

الخلية بيولوجية هي بيئة معقدة، والآلاف من الكيانات تتفاعل بشكل مفاجئ بين بعضها البعض. هذا الجهاز المتكامل يتلقى باستمرار الإشارات الداخلية والخارجية لإجراء معظم العمليات الحيوية للحفاظ على استمرار الحياة. على الرغم من تحفيز الآلاف من التفاعلات في مساحات صغيرة جدا، وعلماء الأحياء يؤكدون عدم وجود الصدف أو أحداث عرضية. من ناحية أخرى، والاكتشافات السريعة في مجال البيولوجيا والتطور السريع في تجمع البيانات تجعل الأمر أكثر صعوبة لبناء منظور ملموس على أن يفسر علميا جميع الملاحظات. وبالتالي، أصبح التعاون الضروري بين الأحياء، الرياضيات، الفيزياء ومهندسين الكمبيوتر. والهدف من هذه الشركة الافتراضية هو عمل وتحقيق ما يعرف بشبكة النمذجة البيولوجية.


Article
OFFLINE SIGNATURE VERIFICATION BASED ON USING NEURAL NETWORK CLASSIFICATION
التحقق من التوقيع OFFLINE باستخدام تصنيف الشبكات العصبية

Author: Sameerah Faris Khlebus
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2017 Volume: 15 Issue: 4 Pages: 234-246
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

The verification of handwritten signatures is one of the oldest and the most popular biometric authentication methods in our society. In addition, the evolution of technology, the different ways of comparing and analyzing signatures became more and more sophisticated. Based on the acquisition process, the field is divided into on-line and off-line parts. In on-line signature verification, the whole process of signing is captured using some kind of an acquisition device, while the off line approach relies merely on the scanned images of signatures. This research, deals some of the many open questions in the off-line field. It provides off-line signature recognition and verification system which is based on image processing, new improved method for features extraction proposed and artificial neural network are both used to attend the objective designed for this research , Two separate sequential neural networks are designed; one for signature recognition, and another for verification (i.e. for detecting forgery). A recognition network controls verification network parameters, which are produced individually for every signature. The System overall performs is enough to signature recognition and verification sing standard and popular dataset, In order to demonstrate the practical applications of the results, a complete signature verification framework has been developed, which incorporates all the previously introduced algorithms. The results provided in this it aim to present a deeper analytical insight into the behavior of the verification system than the traditional artificial intelligence-based"approaches.

التحقق من التوقيعات بخط اليد هي واحدة من أقدم وأساليب المصادقة البيولوجية الأكثر شعبية في مجتمعنا. وبتطور التكنولوجيا، أصبحت طرق مختلفة للمقارنة وتحليل التوقيعات أكثر وأكثر تطورا. وبناء على عملية الاستحواذ، ينقسم هذا المجال إلى أجزاء على الخط وخارج الخط. في التحقق من صحة التوقيع على الخط، واستولت على العملية برمتها من توقيع باستخدام نوع من انواع جهاز الاستحواذ، في حين يعتمد نهج خارج الخط فقط على الصور الممسوحة ضوئيا من التوقيعات. هذا البحث يتناول بعض من كثير من الأسئلة المفتوحة في مجال خارج الخط. ويوفر خارج الخط الاعتراف التوقيع ونظام التحقق الذي يقوم على أساس معالجة الصور، طريقة جديدة محسنة لاستخراج ميزات المقترحة والشبكة العصبية الاصطناعية كلاهما يستخدم لتحقيق هدف هذا البحث، فقد تم تصميم اثنين من الشبكات العصبية متتابعة منفصلة. واحد من أجل الاعتراف التوقيع، وآخر للتحقق منه (أي للكشف عن التزوير). يتم التحكم المعلمات شبكة التحقق التي يتم إنتاجها بشكل فردي لكل التوقيع على شبكة الاعتراف. النظام ينفذ عموما التوقيع والتحقق من مجموعة البيانات القياسية ، من أجل إثبات التطبيقات العملية لهذه النتائج، تم وضع إطار التحقق من صحة التوقيع الكامل، والذي يشتمل على جميع خوارزميات سبق عرضه. نتائج المنصوص عليها وكذلك يهدف إلى تقديم نظرة تحليلية أعمق في سلوك نظام التحقق من النهج القائم على الذكاء الاصطناعي التقليدية.

Keywords

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (2)