research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Human Face Recognition Using GABOR Filter And Different Self Organizing Maps Neural Networks
تمييز الاوجه البشرية باستعمال المرشح GABOR وانواع مختلفة من الشبكات العصبيةمن نوع التنظيم الذاتي

Author: Dr. Tarik Zeyad طارق زياد
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 1 Pages: 38-45
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This work implements the face recognition system based on two stages, the first stage is feature extraction stage and the second stage is the classification stage. The feature extraction stage consists of Self-Organizing Maps (SOM) in a hierarchical format in conjunction with Gabor Filters and local image sampling. Different types of SOM’s were used and a comparison between the results from these SOM’s was given.
The next stage is the classification stage, and consists of self-organizing map neural network; the goal of this stage is to find the similar image to the input image. The proposal method algorithm implemented by using C++ packages, this work is successful classifier for a face database consist of 20 people with six images for each person and a measure of the time differences between the methods is given.

تم في هذا البحث بناء منظومة لتمييز الأوجه متكونة من مرحلتين. المرحلة الأولى هي بناء قاعدة بيانات والثانية هي استعمال قواعد البيانات هذه في عملية التمييز. في مرحلة بناء قاعدة البيانات تم استعمال شبكات عصبية نوع التنظيم الذاتي بأنواع مختلفة وتم المقارنة بين هذه الأنواع (خطية ولا خطية) وبناءا عليه تم الاستنتاج بأن النموذج اللاخطي يعمل أفضل من النموذج الخطي وكذلك استخدام المرشح نوعGABOR .تم استخدام قاعدة بيانات متالفةمن عشرين شخص ولكل شخص تم استخدام ستة صور مع استخدام لغةC++ كلغة برمجة في بناء المنظومة.


Article
Human Face Recognition Using Gabor Filter and Self Organizing Map Neural Network

Authors: Mohamed Fadhel --- Tarik Zeyad
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2005 Volume: 11 Issue: 4 Pages: 751-758
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This work implements the face recognition system based on two stages, the first stage is feature extraction stage and the second stage is the classification stage. The feature extraction stage consists of Self-Organizing Maps in a hierarchical format in conjunction with Gabor Filters and local image sampling. The next stage is the classification stage, and consists of self-organizing map neural network; the goal of this stage is to find the similar image to the input image. The proposal method algorithm implemented by using C++ packages, this work is successful classifier for a face database consist of 20 people with six images for each person.

يستخدم هذا البحث في تمميز الأوجه مرحلتين، الأولى أستخراج مواصفات هذه الأجسام والثانية تصنيف هذه الأوجه. تتم مرحلة أستخراج المواصفات بأستخدام الشبكات العصبية نوع (Self Organizing Map) في بناء هرمي مع فلتر من نوع (Gabor). الخطوة التالية هو أستخدام الشبكات العصبية والفلتر نوع (Gabor) في تمييز الأوجه وذلك بأستخدام لغة البرمجة ++C ونماذج صور لعشرين شخص مع ستة صور لكل شخص.


Article
An Approach Based on Decision Tree and Self-Organizing Map For Intrusion Detection
نظام مقترح تحليل عميق لتقليل الانذار الكاذب في نظام كشف التطفل الشبكي

Authors: Sarah M. Shareef سارة محمد شريف --- Soukaena Hassan Hashim سكينة حسن هاشم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1503-1515
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In modern years, internet and computers were used by many nations all overhead the world in different domains. So the number of Intruders is growing day-by-day posing a critical problem in recognizing among normal and abnormal manner of users in the network. Researchers have discussed the security concerns from different perspectives. Network Intrusion detection system which essentially analyzes, predicts the network traffic and the actions of users, then these behaviors will be examined either anomaly or normal manner. This paper suggested Deep analyzing system of NIDS to construct network intrusion detection system and detecting the type of intrusions in traditional network. The performance of the proposed system was evaluated by using Kdd cup 99 dataset. The experimental results displayed that the proposed module are best suited due to their high detection rate with false alarm rate.

في السنوات الأخيرة، وقد استخدمت الإنترنت وأجهزة الكمبيوتر من قبل العديد من الناس في جميع أنحاء العالم في العديد من المجالات. وبالتالي فإن عدد المتسللين يتزايد يوما بعد يوم مما يشكل مشكلة حرجة في التمييز بين السلوك الطبيعي وغير طبيعي من المستخدمين في الشبكة. وقد ناقش الباحثون المخاوف الأمنية من وجهات نظر مختلفة. نظام كشف التسلل الشبكي الذي أساسا يحلل ، ويتنبأ حركة مرور الشبكة وسلوكيات المستخدمين، ثم سيتم فحص هذه السلوكيات إما هجوم أو سلوك طبيعي. اقترحت هذه الورقة نظام تحليل عميق لبناء شبكة نظام كشف تطفل شبكي والكشف عن نوع التطفل في الشبكة التقليدية. تم تقييم اداء النظام المقترح باستخدام kdd cup 99 . أظهرت النتائج ان النموذج المقترح هو الانسب نظرا لمعدل كشف تطفل عالي مع نسبة انذار كاذبة منخفضة.


Article
High Biometric Recognition Based on Histogram and Semi-discrete Matrix Decomposition via Neural Network

Authors: Ekbal Hussein Ali --- Sameir A. Azeiz --- Suad Ali Eissa
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 12 Part (A) Engineering Pages: 2239-2248
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Iris recognition is regarded as the most reliable and accurate biometric identification system available highly protected and stable.Iris situating is the main focus in the procedure of iris recognition and verifies the precision of identification. In this work, a new algorithmfor iris localization is suggested based on the median filter and the histogram to determine an automated global threshold and the pupil centre. An algebraic based on semi-discrete matrix decomposition SDD is used to extract iris feature from iris image that decrease the difficultyininput layered neural network,thesizes of input patterns are enhanced. The iris recognition is developed by a neural network with differential adaptive learning rate to identify the iris features. This method is simple,effective and high speed recognition. The system is implemented by using Matlab. Experimental outcomes indicate that the suggested algorithm gives the accuracy of 100 % with time equal 1.4 sec is best than other methods for Daugman and Wildes.


Article
An Electronic Registration for Undergraduate Students with Department Selection Based on Artificial Neural Network
التسجيل الإلكتروني لطلبة الجامعات مع تحديد القسم بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية

Author: Banaz Anwer Qader بناز انور قـادر
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك - الدراسات العلمية ISSN: 19920849 / 26166801 Year: 2018 Volume: 13 Issue: 1 Pages: 273-288
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of the present research is to facilitate the administrative procedures associated with student registration process, and to ensure equal opportunities for all applicants in college. It aims to assist students in identifying appropriate alternatives available to the departments electronically anytime and anywhere saving time and effort for the student. For this purpose, an intelligent e-government system named "An Electronic Intelligent Registration with Department Selection" (E-IRDS) is designed as one of the intelligent e- services in Iraqi e-governance by using many tools and programming languages which are (PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML, NOTPAD++, C#). Artificial neural networks (ANNs) technology is applied, notably Kohonen's self-organizing map (SOM) as one of the important unsupervised classification algorithms of machine learning for classifying and distributing the students automatically into the college academic departments based on their desires, their total degrees, and according to scientific plan for each department, in addition to the specific and personal student information. The applied results based on international standards demonstrated the accuracy of Kohonen's SOM algorithm in classification and distribution methods at least time and possible learning ratio. The system test and assessment results confirmed that it is characterized with a very high security and reliability and accuracy. It is also distinguished with very high efficiency and transparency as well as flexibility and high performance speed. The results also emphasized the ease and availability of the system to all students, besides the possibility of troubleshot and correct errors easily.

الهدف من البحث الحالي هو تسهيل الإجراءات الإدارية المرتبطة بعملية تسجيل الطالب الجامعي، وضمان فرص متساوية لجميع المتقدمين في الكلية. ويهدف إلى مساعدة الطلاب في تحديد البدائل المناسبة المتاحة للاقسام إلكترونيا في أي وقت وفي أي مكان موفرا الوقت والجهد للطالب. ولهذا الغرض، تم تصميم نظام حكومة إلكترونية ذكية يسمى "التسجيل الإلكتروني الذكي مع اختيار القسم (E-IRDS) كواحدة من الخدمات الإلكترونية الذكية في الحوكمة الإلكترونية العراقية باستخدام العديد من الأدوات التي هي (C#, PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML, ++NOTEPAD) تم تطبيق تكنولوجيا الشبكات العصبية الذكية ANN، وبالاخص Kohonen's self- organizing map (KSOM) كواحدة من خوارزميات التصنيف المهمة الغير خاضعة للاشراف ضمن التعليم الالي لتصنيف وتوزيع الطلاب آليا الى اقسام الكلية بالاعتماد على رغباتهم ومجموع درجاتهم وبحسب الخطة العلمية لكل قسم, بالاضافة الى معلومات الطلاب المحددة والشخصية. اثبتت النتائج التطبيقية وبالاعتماد على المعايير العالمية دقة خوارزمية Kohonen's SOM في التصنيف والتوزيع باقل وقت ونسبة تعلم ممكنين. اكدت نتائج فحص وتقييم النظام بانه ذو دقة و وثوقية وامنية عالية جدا, ويتميز بشفافية وكفاءة عاليين جدا فضلا عن تميزه بالمرونة وسرعة الاداء. كما برهنت النتائج سهولة وتوفر النظام لجميع الطلبة وامكانية معالجة المشاكل وتصحيح الاخطاء بسهولة.


Article
Processing of missing values in survey data using Principal Component Analysis and probabilistic Principal Component Analysis methods
معالجة القيم المفقودة باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة (PCA) و خرائط التنظيم الذاتي((SOM

Authors: قتيبة نبيل نايف --- بشرى رحيم جاسم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 104 Pages: 354-373
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The idea of carrying out research on incomplete data came from the circumstances of our dear country and the horrors of war, which resulted in the missing of many important data and in all aspects of economic, natural, health, scientific life, etc.,. The reasons for the missing are different, including what is outside the will of the concerned or be the will of the concerned, which is planned for that because of the cost or risk or because of the lack of possibilities for inspection. The missing data in this study were processed using Principal Component Analysis and self-organizing map methods using simulation. The variables of child health and variables affecting children's health were taken into account: breastfeeding and maternal health. The maternal health variable contained missing value and was processed in Matlab2015a using Methods Principal Component Analysis and probabilistic Principal Component Analysis of where the missing values were processed and then the methods were compared using the root of the mean error squares. The best method to processed the missing values Was the PCA method

المستخلص : ان فكرة انجاز بحث حول البيانات غير التامة جاءت من ظروف بلدنا العزيـز ومـا تعرض له من ويلات الحروب حيث أدى ذلك الى فقدان الكثير من البيانات المهمة وفي جميع نواحي الحياة الاقتصادية والطبيعية والصحية والعلمية الصرفة ... الخ. كما ان أسباب الفقدان مختلفة ، منها ما يكون خـارجاً عـن ارادة المعنيين او تكون بإرادة المعنيين أي يكون مخططاً لذلك بسبب الكلفة او المخـاطرة او بـسبب عدم توافر الإمكانيات للمعاينة. وان معالجة البيانات المفقودة في هذا البحث تمت باستخدام طريقتي تحليل المركبات الرئيسة وتحليل المركبات الرئيسة الاحتمالية وذلك باستخدام المحاكاة, حيث تم اخذ متغيرات صحة الاطفال والمتغيرات التي تتاثر بها صحة الاطفال وهي الرضاعة وصحة الامهات ويحتوي متغير صحة الامهات على قيم مفقودة وتم معالجتها في برنامج ( Matlab2015a) باستخدام طريقة تحليل المركبات الرئيسة وخرائط التنظيم الذاتيSOM حيث تم معالجة القيم المفقودة ومن ثم مقارنة الطرائق باستعمال جذر متوسط مربعات الخطأ وكانت افضل طريقة لمعالجة القيم المفقودة هي طريقة تحليل المركبات الرئيسة (PCA).

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (3)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (1)

2005 (2)