research centers


Search results: Found 41

Listing 1 - 10 of 41 << page
of 5
>>
Sort by

Article
Principle Components Analysis and Multi Layer Perceptron Based Intrusion Detection System

Authors: Najla B. Ibraheem --- Muna M. T. Jawhar --- Hana M. Osman
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 127-135
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Security has become an important issue for networks. Intrusion detection technology is an effective approach in dealing with the problems of network security. In this paper, we present an intrusion detection model based on PCA and MLP. The key idea is to take advantage of different feature of NSL-KDD data set and choose the best feature of data, and using neural network for classification of intrusion detection. The new model has ability to recognize an attack from normal connections. Training and testing data were obtained from the complete NSL-KDD intrusion detection evaluation data set.

أصبحت السرية قضية مهمة في الشبكات والاتصالات. تقنيات كشف التطفل هو فرع فعال في التعامل مع مشكلة سرية الشبكات والانترنيت. في هذا البحث تم تقديم نموذج من كشف التطفل بالاعتماد على تقنية (PCA) وعلى شبكة (MLP). الفكرة الأساسية هي في اخذ أفضل حقول من بيانات كشف التطفل المعتمدة (NSL-KDD) من مجموعة حقول مختلفة واستخدام الشبكات العصبية للتصنيف في نظام كشف التطفل. النموذج الجديد له القدرة على تمييز الاتصالات المصابة من الاتصالات السليمة. تم اخذ بيانات التدريب والاختبار من البيانات المعتمدة (NSL-KDD) كاملة.

Keywords

Intrusion Detection --- PCA --- MLP.


Article
Effect Of Eigenfaces Level On The Face Recognition Rate Using Principal Component Analysis
تأثيرمستويات الايكنفيس على معدل تمييز الوجوه باستخدام تحليل المكون الاساسي

Author: Eyad. I. Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (A) Engineering Pages: 729-737
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an approach to study the effect of the different eigenfaces levels on the faces recognition rate using principal component analysis. The increase in the strength of the variables and the lighting in the facial geometry to represent the human face , has been using the principal component analysis (PCA) on the image of the whole face . The principal component analysis is a statistical measurement method , which works in the field of linear and can be used to reduce the dimensions of the image and thus serve to reduce the calculations significantly to the image database . It is a method gives better accuracy and a higher rate of recognition . The experiment was conducted on 50 images from the database of faces (ORL), using 40 images for the training set and 15 images for the test group ( five images in common with the training set and the remaining 10 images are different in expression and corner ) . The results proved that the proposed method is effective and successful in obtaining recognition rate up to 100% in the third level when using ten eigenfaces.

يقدم هذه البحث مدخلا لدراسة تأثير مستويات مختلفة من الايكنفيسس على معدل تمييز الوجوه. ان زيادة متانة المتغيرات والاضائة في هندسة الوجه لتمثيل الوجه الإنساني ، تم باستخدام تحليل المكون الاساسي(PCA) على صورة الوجه كله . ان تحليل المكون الاساسي هو أسلوب للقياس الإحصائي ، والذي يعمل في مجال الخطية ، والذي يمكن استخدامه لتقليل من أبعاد الصورة وبالتالي يعمل على تقليل العمليات الحسابية بشكل ملحوظ لقاعدة بيانات الصور. وهذهالطريقة تعطي دقة أفضل ومعدل التمييز اعلى . تم إجراء التجربة على 50 صورة منقاعدة البيانات للوجوه (ORL) ، وذلك باستخدام 40 صور لمجموعة التدريب و 15 صورة لمجموعة الاختبار ( خمس صور مشتركة مع مجموعة التدريب و 10 صور المتبقية هي مختلفة في التعبير والزاوية ) . اثنتت النتائج أن الطريقة المقترحة هي فعالة وناجحة في الحصول على معدل للتمييز تصل الى نسبة 100٪ في المستوى الثالث عند استخدام عشرة من الايكنفيسس .

Keywords

Face recognition --- PCA --- Eigenfaces


Article
The Design of Efficient Algorithm for Face Recognition Based on Hybrid PCA-Wavelet Transform
تصميم خوارزمية تتسم بالكفاءة للتعرف على الوجوه بالاعتماد على طريقة هجينة لطريقة تحليل المكونات الاساسية و تحويلة المويجات

Authors: Matheel E. Abdulmunem مثيل عماد الدين عبد المنعم --- Fatima B. Ibrahim فاطمة بهجت ابراهيم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 2A Pages: 995-1006
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In modern times face recognition is one of the vital sides for computer vision. This is due to many reasons involving availability and accessibility of technologies and commercial applications. Face recognition in a brief statement is robotically recognizing a person from an image or video frame. In this paper, an efficient face recognition algorithm is proposed based on the benefit of wavelet decomposition to extract the most important and distractive features for the face and Eigen face method to classify faces according to the minimum distance with feature vectors. Faces94 data base is used to test the method. An excellent recognition with minimum computation time is obtained with accuracy reaches to 100% and recognition time decreases to 87.5%.

في الوقت الحاضر تميز الوجوه يعتبر احد الجوانب الحيوية في رؤى الكمبيوتر وذلك يرجع الى عدة اسباب منها تواجد التكنلوجيا و التطبيقات التجارية و سهولة الوصول اليها و استعمالها. باختصار تميز الوجوه يميز الشخص تلقائيا من صورة او مقطع فيدو. في هذا البحث أُقترح خوارزمية كفؤة لتميز الوجوه معتمدة على الاستفادة من خواص تحليل المويجات بإستخلاص اهم الصفات المميزة للوجه و طريقة القيم الذاتية للوجه و تصنيف الوجوه حسب أقل مسافة مع متجهات الصفات المميزة. قاعدة البيانات العامة (Faces94 ) قد استعملت لإختبار الخوارزمية و تم الحصول على نتائج تميز ممتازة بأقل وقت حسابات حيث وصلت الدقة الى 100% بينما قل الوقت ال 87.5 %.

Keywords

Face Recognition --- PCA --- DWT.


Article
EFFICIENT GAIT VERIFICATION THROUGH TEMPLATE PRESERVATION
كفاءة توثيق طريقة المشي من خلال المحافظه على النموذج

Author: Mays Kareem Jabbar Alsabah
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2018 Volume: 22 Issue: 1 Pages: 185-196
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the effectiveness of biometric verification system has been achieved with template protection technique. Gait images of person are used; features are extracted from average gait images using Principle Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. At enrollment phase, three gait energy images (GEI)-upper images of person are used. The most reliable component for each person is needed to find and encoded it through Bose Chaudhuri Hocquenghem (BCH) encoding scheme to generate code word. A secrete binary string and hash value are generated for each person and stored in the database along with encoded template and position of strong reliable component. At verification phase, GEI-lower, slow and fast gait images are used. Those features are only selected from original features based on the position of strong reliable component and are used to generate code word and which is decoded using BCH decoder. The hash value is generated and compared with the hash value which was generated in the enrollment phase. If these two hash values are the same then the person is verified otherwise the person is not verified. Also comparison with other recently proposed studies is done to show the effectiveness of the proposed scheme.

Keywords

PCA --- hash value --- GEI.


Article
Face Recognition Based Principal Component Analysis And Wavelet Sub bands
تمييز الوجه باستعمال تحليل المركبات الأصلية للصورة مع تحويل المويجة

Author: Abbas Hussien Miry عباس حسين مري
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2013 Volume: 17 Issue: 5 Pages: 238-248
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is important in human identification. The biological recognition technique acts as a good method and broad applications in security areas. This work presents a method to improve the face recognition accuracy using a combination of Principal Component Analysis (PCA), and Wavelet Transform. Wavelet Transform is used to decompose the input image with different levels and rearrangement of subband of wavelet in a way that extract a good information from the image; PCA is used as data redundancy and take the better representation of input data. We apply the proposed method on standard face recognition dataset, the ORL data and dataset from our environment to make the proposed method be practical. The comparison for different levels of wavelet show that the third level has better recognition accuracy with respect to other levels .Finally the performance of the proposed method is compared with other methods and gives better recognition accuracy.

يعتبر التعرف على الوجه من الأمور المهمة في تحديد الهوية البشرية و تعد تقنية التعرف البيولوجي بمثابة طريقة جيدة و ذات تطبيقات واسعة في المجالات الأمنية. يقدم هذا العمل طريقة لتحسين دقة التعرف على الوجوه باستخدام مزيج من المركبات الأصلية، وتحويل المويجات. يستخدم تحويل المويجات لتحليل الصورة المدخلة مع مستويات مختلفة، وإعادة ترتيب مركباته من المويجات بطريقة انتزاع معلومات جيدة من الصورة، كما يتم استخدام تحليل المركبات الاصلية لتقليل واتخاذ أفضل تمثيل من إدخال البيانات. طبقنا الطريقة المقترحة لبيانات قياسية، مجموعة البيانات ORL ومن بيئتنا لجعل الطريقة المقترحة أكثر عملية. ومقارنة لمستويات مختلفة من تحويل المويجات . كان المستوى الثالث لديه أفضل دقة التعرف فيما يتعلق بمستويات أخرى. وأخيرا تتم مقارنة أداء الطريقة المقترحة مع أساليب أخرى وأعطت نتائج أدق.


Article
Comparison Of PCA Based And 2DPCA Based Arabic Sign Language Recognition System
مقارنة استخدام طريق تحليل العنصر الرئيسي وطريق تحليل العنصر الرئيسي ثنائية الابعاد في نظام تمييز لغة الاشارة العربية للصم

Author: Salim Mohammed Hussein Al-Wasity سالم محمد حسين الواسطي
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2013 Volume: 17 Issue: 6 Pages: 22-43
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In order to simplify the communication between the deaf and normal people, several sign language recognition systems have been developed. In this paper an Arabic Sign Language (ArSR) recognition system were implemented using one-dimensional principal component analysis (PCA), and two-dimensional principal component analysis (2DPCA) respectively. The PCA and 2DPCA are used for image representation and recognition. Compared to PCA, 2DPCA based on 2D image matrices rather than 1D vectors so that the image matrix does not need to transform into a vector prior to feature extraction. Instead, an image covariance matrix is constructed directly using the original image matrices and its eigenvectors are derived for image feature extraction. The experimental result shows that both PCA and 2DPCA approaches have a good recognition rate and almost equal, but 2DPCA approach is more computational efficient than PCA.

من اجل تسهيل التواصل بين الأشخاص الصم والبكم والأشخاص الطبيعيين, فأن العديد من أنظمة التعرف على الإشارة قد طورت. في هذا البحث تم تصميم وتنفيد نظام التعرف على لغة الإشارة باستخدام طريقة أحادية البعد تحليل العنصر الرئيسي (PCA) وطريقة ثنائي البعد تحليل العنصر الرئيسي (2DPCA) على التوالي. وقد تم استخدام هاتان الطريقتان لتمثيل والتعرف على صور الإشارة. إن النتائج العمليى تظهر ان كلتا الطريقتان نسبة تميز صحيحة جيدة جدا وتقريبا متساوية, لكن طريقة ثنائية البعد اكثر كفائة حسابيا من طريقة أحادية البعد.


Article
Improve the Spatial Resolution of Multispectral satellite Image using Different Image Sharpening Techniques
تحسين الدقة الحيزية للصورة الفضائية المتعددة الحزم بأستخدام تقنيات دمج صور مختلفة

Author: Maysam Qasim Kaittan ميسم قاسم كيطان
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 1A Pages: 227-232
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The process of combining the significant information from a series of images into a single image called image sharpening or image fusing, where the resultant fused image will be having more spatial and spectral information than any of the input images. in this research two images of the same place in different spatial resolution have been used the first one was panchromatic and the second image was multispectral with spatial resolution 0.5m and 2 m respectively. These images were captured by world view-2 sensor. This research present four pan sharpening methods like (HSV, Brovey (color normalizes) , Gram shmidt and PCA)these methods were used to combine the adopted images to get multispectral image with high spatial resolution. Many criteria such as MSE, RMSE, PSNR, CC, ERGAS and RASE have been used to evaluate the quality of the result images.

عملية جمع المعلومات ذات المغزى العلمي من مجموعة صور ودمجها في صورة واحدة تسمى عملية الدمج, وذلك للحصول على صورة تحوي معلومات حيزية عالية بالاضافة الى المعلومات الطيفية مقارنة بالصورة الداخلة. في هذا البحث تم استخدام صورتين لنفس المكان لكن بدقة حيزية مختلفة, الصورة الاولى هي احادية والصورة الثانية متعددة الحزم بدقة حيزية 0,5 م و2م على التوالي. تم التقاط هذه الصورة بواسطة المتحسس(world view-2). قدم هذا البحث اربع طرق دمج مثلHSV, Brovey(color normalize)), Gram shmidt, PCA ) استخدمت لدمج الصورة المتبناه للحصول على صورة متعددة الحزم ذات دقة حيزية عالية. تم استخدام عدة معايير جودة مثل(MSE, RMSE, PSNR, CC,ERGAS , RASE) وذلك لتقييم كفاءة الصورة الناتجة

Keywords

image fusing --- Gram Shmidt --- PCA


Article
EFFICIENCY OF SOME CLASSIFICATION METHODS ADOPTED IN CLINICAL REMINDER SYSTEMS IN CASES OF MIXED DATA
كفاءة بعض طرق التصنيف لنظام الرسائل التذكيرية السريري ذو البيانات الغير متجانسة

Authors: Imad H.A. AL-Iathary عماد هجول --- MurtadhahM. H.* مرتضى محمد حمد
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2008 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 179-185
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Cluster analysis techniques are widely used in medical researches. Clustering techniques are not unique and hence users must be extremely conscious about what to use in order to analyze their data. The choice of unsuitable technique will resulted directly in a misleading output that cannot be interpreted or even give hints for further investigations.Understanding data variability by the use of inferential methods will help us adopt the most appropriate classification technique and accordingly enhance both building more robust CRS and CDSS's.

الخلاصةتقنيات تحليل العنقدة تستخدم بشكل واسع في البحوث الطبية. وهذه التقنيات ليست أحادية الاستخدام لذلكتتطلب من المستخدم تحديد نوع الاستخدام لتحليل البيانات على ضوء ذلك.أن اختيار التقنية الغير مناسبة يؤدي الى حصول مخرجات ناقصة لاتتمكن من اعطاء تفسير او ملاحظاتعن التنبؤات المستقبلية.ان اسلوب فهم تغير البيانات بأستخدام الطرق الاستدلالية يساعد في اعتماد تقنية عنقدة مناسبة ، وهذا لهأكثر متانة. (CDSS) و (CRS) الدور في تحسين الاداء لبناء


Article
Principal Component Analysis Based Wavelet Transform
وسیلة التحلیل الاولیة على اساس التحویل الویفي

Author: Hana'a M. Salman
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 9 Pages: 1538-1549
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The principal component analysis (PCA) is a valuable statistical means,implemented in time domain that has found application in many fields such as facerecognition and image compression, and is a common technique for finding patterns indata of high dimension. This paper investigates the ability to implement PCA infrequency domain, by using the wavelet transform (WT), and evaluate its effectivenessbased on face recognition as a means to find patterns in data. The basic idea offrequency domain implementation of the PCA refers to the correlationimplementation using wavelet transform.The Min-max is invoked to increase wavelet based eigenface robustness tovariations in facial geometry and illumination. Two face images are contrast in termsof their correlation distance. A threshold is used to restrict the impostor face imagefrom being identified. Experimental results point up the effectiveness of a new methodin either using varying (noisy images, unknown images, face expressions, illumine,and scales ).

وسیلة التحلیل الاولیة ھي احدى وسائل الاحصائیة القیمة، والتي وجدت العدید من التطبیقات في فروع معرفةمتعددة مثل تمیز الوجھ وضغط الصور، بالاض افة ال ى كونھ ا الوس یلة المس تعملة لایج اد انم اط ف ي البیان ات ذاتالابعاد المتعددة. في ھ ذا البح ث، تم ت دراس ة امكانی ة بن اء وس یلة التحلی ل الاولی ة ف ي الوق ت الت رددي باس تعمالالتحویل الویفي وتقییم فعالیتھا كس مات الوج ھ الطیفی ة لتمیی ز الاش خاص. التحوی ل م ن تمثی ل مح ددات الوج ھ ف يفضاء الحالي الى محددات الوجھ الطیفیة في الفضاء الت رددي، ت م م ن خ لال اس تخدام الارتب اط المبن ي باس تعمالتحویل الویفي السریع. وجعل قیمھا سویة باستخدام طریقة الاصغر-الاكبر، لتزید من كف اءة مح ددة الوج ھ الطیفی ةاتجاه التنوع في ھندسة الاوجھ والاضاءة. اي صورتان للوجھ، تعتبران مختلفان بالاعتماد على المسافة الارتباط .تم استخدام حد لمنع الصور الدخیلة من ان تمیز داخل المنظومة. نتائج الاختبارات عبرت عن مدى فعالیة الطریقةالجدیدة المطبقة في حالة الانواع المختلفة ل (ان واع الضوض اء، ص ور الوج ھ الدخیل ة، تع ابیر الوج ھ، الاض اءة،والاحجام).


Article
Proposed Integrated Wire/Wireless Network Intrusion Detection System

Author: Soukaena Hassan Hashem¹
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 9-24
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract - This research proposes “Integrated Network Intrusion Detection System (INIDS)” which is NIDS for wire/wireless networks. INIDN consider features of the three layers; transport and Internet layers for wire and data link layer for wireless. The proposal is a Data Mining (DM)-based INIDS, which trained over a labeled wire and wireless datasets (each transaction labeled normal, intrusion name or unknown), INIDS is a hybrid IDS (anomaly and misuse). INIDS, train and construct two separated proposed models these are, Wire-NIDS and Wireless-NIDS then integrate the two models to build the final INIDS. Wire-NIDS use NSL-KDD dataset; use Principle Component Analysis (PCA) as a feature extraction, and use Support Vector Machine (SVM) with Artificial Neural Network (ANN) as classifiers. Wireless-NIDS use proposed Wdataset dataset, use Gain Ratio (GR) as feature selection, and use Naïve Bayesian (NB) as a classifier. The results obtained from executing the proposed INIDS model showing that Wire-NIDS and Wireless-NIDS classifier accuracy and detection rate is generally higher with the subset of features obtained by PCA (8 from 41) and GR (8 from 17) than with all sets of features. Proposed confusion matrix of INIDS gives less confusion in detection rates with reduced features.Keywords: IDS, SVM, ANN, NB, PCA, and GR.

Keywords

IDS --- SVM --- ANN --- NB --- PCA --- and GR

Listing 1 - 10 of 41 << page
of 5
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (41)


Language

English (30)

Arabic and English (8)

Arabic (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (9)

2017 (4)

2016 (7)

2015 (2)

More...