research centers


Search results: Found 17

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

Article
Hand Geometry and Palmprint Classification System Based on Statistical Analysis

Author: Sarah Jasim Mohammed
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2017 Volume: 20 Issue: 4 Pages: 109-116
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Biometric system is considered of an important type of security systems nowadays, because it relays on the individual traits (physical or behavioral) non-participation between any two people that can't be lost on lifetime and can't be stolen. This paper, will present the individual classification system based on hand geometry and palm texture feature where it is one of the parts of the human body, which has an impressive set of information capable to distinguish and identify individuals. Utilize Principal Component Analysis PCA for palimprint texture feature extraction. The proposed system consists of three phases: image preprocessing, hand feature extraction and pattern classification. Utilize Principal Component Analysis PCA for palimprint texture feature extraction. The proposed system utilized complete hand image inside database consists of 600 pictures, include 100 people, each one has six images. Experimental results show that 98.3% is achieved and that illustrate the applicability of the system in the security's average of different environments.


Article
Direction Finding Using GHA Neural Networks
ايجاد الاتجاه باستخدام خوارزمية GHA مع الشبكات العصبية

Author: N. H. Abbas نزار هادي عباس
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2006 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 70-77
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper adapted the neural network for the estimating of the direction of arrival (DOA). It uses an unsupervised adaptive neural network with GHA algorithm to extract the principal components that in turn, are used by Capon method to estimate the DOA, where by the PCA neural network we take signal subspace only and use it in Capon (i.e. we will ignore the noise subspace, and take the signal subspace only).

في هذا البحث تم تصميم شبكة عصبية لإيجاد زاوية الوصول . حيث استعملنا الشبكة العصبية ذات التعليم الذاتي مع خوارزمية GHA لانتزاع المركبات الأساسية للإشارة المستلمة من قبل الهوائيات ذات الترتيب الدائري والتي بدورها تستخدم بطريقة كابون لإيجاد زاوية الوصول . حيث ان الشبكة العصبية أل PCA تاخذ جزء من فضاء الاشارة (الذي بدوره يستخدم بطريقة كابون) وتهمل فضاء الضوضاء.


Article
Image Authentication Using PCA And BP Neural Network
تشخيص الصور باستعمال PCA و الشبكات العصبية BP

Authors: Abbas Hussein Miry --- Akel A. Alzaiez --- Mohammed Hussein Miry
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 22 Pages: 6536-6545
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a recognition system for image identification by usingprincipal component analysis (PCA) and back propagation (BP) Neural Network is proposed. The system consists of three steps. At the very outset some preprocessing are applied on the input image. Secondly image features are extracted by using PCA, which will be taken as the input to the Back-propagation Neural Network (BPN) in the third step and classification. Principal Component Analysis (PCA) is one of the most popular appearance-based methods used mainly for dimensionality reduction in compression and recognition problems, this will reducethe size of training data which it entered to neural network. In our work, The proposed model is tested on a number of images with different value of learning rate. Experimental results demonstrate the proposed model is better, efficient and it reduces the ratio of the number of iteration training to half comparing with results of the Neural Network

في هذا البحث, اقترح نظام التمييز لتشخيص الصور بواسطة استخدام تحليل المكون هذا النظام يتكون من . (BP) و الشبكات العصبية من نوع الانتشار الخلفي (PCA) الرئيسي ثلاث خطوات. الخطوة الأولى: معالجة أولية على الصور المدخلة, الخطوة الثانية: استخلاص الخطوة الثالثة:تسليط المعلومات المستخلصة ,(PCA) المعلومات من بيانات الصورة باستعمال ومن ثم تصنيفها. (BP) من الخطوة الثانية على الشبكات العصبية من نوع الانتشار الخلفيتحليل المكون الرئيسي هي إحدى الطرق المشهورة لتقليل حجم البيانات في مسائل الضغط و التمييز, هذا يؤدي إلى تقليل حجم البيانات التي تدخل إلى الشبكة العصبية. في هذا العمل, اختبرت الطريقة المقترحة للعديد من الصور لقيم مختلفة لنسبة التعلم. النتائج التجريبية تبين إن النموذج المقترح أفضل و أكفأ و يقلل عدد المرات الأزمة للتعلم إلى النصف بالمقارنة مع الشبكةالعصبية.


Article
Face Recognition Based on PCA, LBP and SVM Techniques
نظام تميز الوجه بالأعتماد على تقنيات تحليل المكون الرئسي و النمط الثنائي المحلي وألة المتجه الداعم

Author: Omar Ibrahim Yehya Dallal Bashi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (B) Scientific Pages: 384-392
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Although many of methods have accomplished good success in face recognition systems, but most of them are unable to achieve recognition by using a single sample per person. In this paper, a combination of three techniques represented by local binary pattern (LBP), principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is used to present face recognition system has the ability to recognize face depending on Single Sample per Person only. The LBP and PCA are applied to extract the important features as well as reduce the dimension of the image face while the SVM is applied to classify these features according to the classes that belong to its. The proposed approach was evaluated on Yale database and the experimental results showed distinct improvement of the proposed method compared with traditional PCA based SVM classifier.

على الرغم من تحقيق العديد من الأساليب نجاحا جيدا في أنظمة التعرف على الوجه، ولكن مازال معظمها غير قادره على تحقيق نسب تميز جيدة باستخدام عينة واحدة للشخص الواحد. في هذه البحث، يتم استخدام مزيج من ثلاث تقنيات هي نمط الثنائي المحلي (LBP)، وتحليل المكون الرئيسي (PCA) وآلة المتجه الداعم (SVM) لتقديم نظام تميز للوجه قادر على التعرف على وجه اعتمادا على عينة واحدة للشخص. حيث استخدمت تقنية LBP وPCA لاستخلاص المميزات الهامة لصورة الوجه بالاضافة الى تقليل الابعاد في حين تم تطبيق تقنية SVM لتصنيف هذه الميزات وفقا للفئات التي تنتمي لها. تم تقييم النهج المقترح باستخدام قاعدة بيانات Yale وأظهرت النتائج التجريبية تحسنا واضحا في نتائج الطريقة المقترحة مقارنة مع الطريقة التقليدية.


Article
The Use of Factor Analysis to Identify Some of the Factors Causing Environmental Pollution in Iraq
استخدام التحليل ألعاملي لتحديد بعض العوامل المسببة للتلوث البيئي في العراق " دراسـة تطبيقـية في عـدد من المصـافي الـعراقـية"

Author: Sama Saadi Ali Alhashimi سما سعدي علي حمادي الهاشمي
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 4 - part 2 Pages: 155-166
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The Iraqi governorates suffer from the problem of environmental pollution and the lapse of air quality because of spreading the resources of fuel burns and air Pollutants, which has been beginning since 1991 after Gulf war as a result of refineries and oil warehouses and chemistry materials stores scorch and fir explosives …etc. So the research aim is to determine and analyze air pollutants in a number of Iraqi oil refiners , the researcher depends on data of the used quantity of fuel in boilers and bakes in the oil refineries and analyze it by factor analysis method . The results explained the existence of six factors represented 90% from total variances of the used variables in the research.

تعاني المحافظات من العراقية مشكلة التلوث البيئي و تردي نوعية الهواء بسبب انتشار مصادر حرق الوقود والعديد من الأنشطة الاخرى, وازداد التردي الحقيقي في نوعية هواء المدن العراقية منذ عام 1991 وبعد حرب الخليج نتيجة احتراق المصافي والمستودعات النفطية ومخازن المواد الكيمياوية أضافة الى الحرائق والانفجارات واستعمال انواع رديئة من الوقود المستخدم في وسائط النقل مما زاد الأمر تعقيداً شحه المواد الاحتياطية والمعدات اللازمة للحد من التلوث الناتج عنها وذلك ناتج من ضعف التشريعات البيئية الرادعة للمخالفين . لذا يهدف البحث إلى تحديد وتحليل العوامل المسببة لتلوث الهواء في عدد من مصافي النفط العراقية في شمال وجنوب ووسط العراق.واعتمدت الباحثة على بيانات كمية الوقود المستخدم في الأفران والمراجل في بعض المصافي النفطية العراقية للسنوات 2007 ,2008 ,2010 كعينة للبحث وتحديد وتحليل مكونات الغازات الصادرة من هذه المصافي من خلال استخدام التحليل العاملي .فأظهرت النتائج وجود عوامل تفسر 90% من إجمالي التباين في المتغيرات المستخدمة في البحث .


Article
An Efficient Approach Combining Genetic Algorithm and Neural Networks for Eigen Value Grads Method (EGM) In Wireless Mobile Communications

Author: Mohammed Hussein Miry
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 13 Pages: 2590-2600
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this paper is combining Genetic Algorithm and PrincipalComponent Analysis (PCA) neural network for Eigenvalue Grads Method (EGM)to estimate the number of sources in wireless mobile communications. TheEigenvalue Grads Method (EGM) is a popular method for estimation the numberof sources impinging on an array of sensors, which is a problem of great interest inwireless mobile communications. This paper proposed a new system to estimatethe number of sources by applying the output of genetic algorithm and PCA neuralnetwork with Complex Generalized Hebbian algorithm (CGHA) to EGMtechnique. In the proposed model, the initial weight and learning rate values forCGHA neural network can be selected automatically by using Genetic algorithm.The result of computer simulation for proposed system showed good response byfast converge speed for neural network , efficiency and yield the correct number ofthe sources. The important feature of new system is that, the PCA of covariancematrix are calculated based on CGHA neural network instead of determining thecovariance matrix because computation of covariance matrix is time consuming.


Article
Ultrasound Pregnancy Images Classification Using Artificial Neural Network
تصنيف صور الاشعة الفوق الصوتية للحمل باستخدام شبكة عصبية اصطناعية

Authors: laheeb M. Ibrahim لهيب محمد الزبيدي --- Susan H. Mohammad
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2012 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 204-210
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

This research introduces an automatic ultrasound human pregnancy images classification (male or female) system using artificial neural network to classify the pregnancy images. An automatic ultrasound human pregnancy images system consists of three Modules: The first is preprocessing ultrasound images (noise removing , image normalization and segmentation), second is feature extraction module then pregnancy classification module. After preprocessing, features extracting by using kernel principal component analysis (kernel PCA) after that, Elman neural network is used to a classify training and testing these pregnancy images. The system produces promising results for pregnancy images classification.

يقدم هذا البحث نظام آلي لتصنيف صور الحمل للجنس البشري ( ذكر او انثى ) باستخدام شبكة عصبية اصطناعية لتصنيف صور الحمل . النظام الآلي للأشعة الفوق الصوتية لصور الحمل الانساني يتكون من ثلاث وحدات : الوحدة الاولى هي معالجة اولية لصور الاشعة الفوق الصوتية ( ازالة الضوضاء ، تطبيع وتقطيع) والثانية استخلاص الخواص والاخيرة تصنيف صور الحمل .بعد المعالجة الاولية لصور الاشعة الفوق الصوتية يتم استخلاص الخواص باستخدام تحليل مركبة النواة الأساسية (kernel PCA ) بعد ذلك ، استخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية لتصنيف وتدريب واختبار هذه الصور. يقدم النظام نتائج واعدة لتصنيف صور الحمل .


Article
A comparison between PCA and some enhancement filters for denoising astronomical images
مقارنة بين PCA وبعض فلاتر التحسين لإزالة الضوضاء من الصور الفلكية

Authors: Raaid N. Hassan رائد نوفي حسان --- Loay K. Abood لؤي كاظم عبود
Journal: Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء ISSN: 20704003 Year: 2013 Volume: 11 Issue: 22 Pages: 82-92
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper includes a comparison between denoising techniques by using statistical approach, principal component analysis with local pixel grouping (PCA-LPG), this procedure is iterated second time to further improve the denoising performance, and other enhancement filters were used. Like adaptive Wiener low pass-filter to a grayscale image that has been degraded by constant power additive noise, based on statistics estimated from a local neighborhood of each pixel. Performs Median filter of the input noisy image, each output pixel contains the Median value in the M-by-N neighborhood around the corresponding pixel in the input image, Gaussian low pass-filter and Order-statistic filter also be used.Experimental results shows LPG-PCA method gives better performance, especially in image fine structure preservation, compared with other general denoising algorithms.

في هذا البحث تمت مقارنة بين تقنيات إزالة الضوضاء باستخدام أسلوب إحصائي، PCA-LPG هذا الإجراء هو تكراري لمرتين لغرض تحسين الأداء في إزالة الضوضاء وبعض مرشحات التحسين الأخرى. كمرشح Wiener المطور للصور ذات التدرج الرمادي والتي تردت بإضافة قدرة من الضوضاء الثابتة، بالاعتماد على تخمين إحصائي من المجاورات لكل نقطة. تم تطبيق مرشح Median على الصورة الضوضائية حيث كل نقطة في الصورة المفلترة تحتوي على قيمة Median في M-by-N من المجاورات حول النقطة للصورة الضوضائية، وكذلك استخدم كل من مرشح Gaussian ومرشح Order-statistic. النتائج العملية أظهرت ان طريقة LPG-PCA إنها الأفضل اداءً وخاصة بالنسبة للصور جيدة التركيب مقارنة بطرق ازالة الضوضاء الاخرى.


Article
3D anaglyph image watermarking approach

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a binary watermark is embedded and extracted using principal component analysis along with non-subsampled contourlet transform. Before the use of aforementioned techniques, the binary watermark is scrambled, for which we have used Arnold transform. This will by default add a level of security measures without a password. The approach as presented in the following paper is very efficient, novel, robust and blind. We have also considered the possibility of image processing attacks, hence we have employed non subsampled contourlet transform for the same. The scheme is tested on various images and we have come to a conclusion that this scheme is very performance oriented when compared to the existing watermarking techniques using 3D anaglyphic images.

العلامة المائية الثنائية يتم تضمينها واستخراجها باستخدام تقنيات التحليل للمكونات الرئيسية جنبا الى جنب مع استخدام تحويل الشكل الخارجي للعينات الغير فرعية ، قبل استخدام التقنيات المذكورة أعلاه العلامه المائية الثنائية شوشت لذلك نحن استخدمنا تحويل ارنولد. وهذا بشكل افتراضي يضيف مستوى من الاجراءات الامنية بدون كلمة مرور .منهاح البحث كما هو موضح في الورقة التالية هي فعالة جدا و جديدةو قوية . وتم اخذ في نظر الاعتبار الامكانية الهجمات باستخدام معالجة الصور وبالتالي قمنا بتوظيف تحويل الشكل الخارجي للعينات الفرعية لنفسها . المخطط تم اختباره على صور متنوعه وحصلنا على استنتاجات ان أداء هذا المخطط موجه جداَ عندما نقارن بتقنيات العلامه المائية الحالية او السابقة باستخدام النقش ثلاثي الابعاد على الصور .


Article
The Best Delimitation of Earth Features Using Landsat-7 Satellite Composite Images of Al-Mishkhab Subdistrict and Surrounding
تحديد المظاهر الأرضية لناحية المشخاب وما يجاورها باستخدام مرئيات لاندسات-7

Author: Sa'ad R. Yousif سعد رشيد يوسف أبو غنيم
Journal: Journal of Kufa - physics مجلة الكوفة للفيزياء ISSN: 20775830 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 1-7
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

The study focuses on the optimum index factor (OIF) and Determinant Covariance methods. Landsat 7 ETM+ image of Al-Mishkhab subdistrict was used to obtain the optimum results that were explaining earth features. The best result of image composite (OIF) was RGB 345, and determinant covariance was RGB 123 both for cultivated areas, water, and bare soil. In comparison with the two methods, the principal component analysis (PCA) was used in determining the landmarks precisely.http://dx.doi.org/10.31257/2018/JKP/100201

تركزت الدراسة حول حساب معامل الدليل الأفضل OIF ومحدد مصفوفة التباين كأسلوبين من أساليب المعالجة الرقمية للمرئيات لناحية المشخاب الواقعة ضمن محافظة النجف الأشرف باستخدام مرئيات قمر لاندسات لأجل الحصول على النتائج الممثلة لأفضل تحديد للمظاهر الأرضية. تم الحصول وفق الدراسة على أفضل مرئية مركبة RGB345بإستخدامOIF وأفضل مرئية مركبة RGB123 باستخدام محدد مصفوفة التباين حيث تم تحديد أماكن تواجد التربة المحروثة (وكذا المزروعة) والمياه والتربة الجرداء. ولدى مقارنة طريقتي المعالجة بطريقة تحليل المركبات الأساسية PCA فان كفاءة الطريقة الأخيرة تثبت فاعليتها في تمييز المظاهر الأرضية بدقة عالية.

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

Resource type

article (17)


Language

English (11)

Arabic (3)

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (6)

2017 (2)

2015 (2)

2013 (1)

More...