العلم العراقي
عرض: 25 50 75 100 النتائج

نتائج البحث: 23 من أصل 98

منهاج فعال في استهلاك الطاقة باستخدام التجميع والتوجيه المضبب لشبكات منطقة الجسم اللاسلكية (WBANs) == An Energy - Efficient Approach Using Fuzzy Grouping and Routing for Wireless Body Area Networks (WBANs)

اسم المؤلف: فاضل محمد سلمان عبود
اسم المشرف: حسين عطية لفتة الخالدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: تقنيات المعلومات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

تمييز جسم البشر وتتبعه بالاستناد على خصائص النسيج المحلي والشكل == Human Body Identification and Tracking Based on Local Texture and Shape Features

اسم المؤلف: فنر علي جوده خلف
اسم المشرف: توفيق عبد الخالق عباس الاسدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: تقنيات المعلومات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

تـحديد نعاس السائق بالاعتماد على الصفات الزمانية - المكانية مع الشبكات العصبية الالتفافية ثلاثية الابعاد == Driver Drowsiness Detection Based on Spatio - Temporal Features with 3D Convolutional Neural Networks

اسم المؤلف: نـور ضـياء كاظـم
اسم المشرف: اسـراء هادي عـلي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

كشف اختراق الشبكات باستخدام خوارزمية BFR == Network Intrusion Detection using BFR Algorithm

اسم المؤلف: سعاد عبدالاله عبدالحسين مطلب
اسم المشرف: وسام سمير بهية
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: العربية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نظام توصية السياق المعتمد على نظرية المجموعة التقريبية == Context Recommendation System based on Rough Set Theory

اسم المؤلف: ايناس فاضل عبد الله علي
اسم المشرف: هدى ناجي نواف | غيداء الملا
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: تقنيات المعلومات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

الكشف عن استدعاءات النظام الضارة باستخدام الانماط المتكررة == Detection of Malicious System Calls Using Frequency Patterns

اسم المؤلف: نوفل تركي عبيس حسين
اسم المشرف: وسام سمير بهيه
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

تداخل مجالات التغطية المثلى في شبكات الاستشعار اللاسلكية باستخدام طريقة ميتا هيورستك == Optimal Coverage Overlapping in Wireless Sensor Network Based on Meta Heuristic Method

اسم المؤلف: حيدر اياد خضير عباس
اسم المشرف: سعد طالب حسون الجبوري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

فصل الكلام الاحادي باستخدام خوارزمية مركبات مستقلة امثليه == Mono Speech Signal Separation Using Optimize Independent Component Analysis Algorithm

اسم المؤلف: حسين محمد سلمان حمادي
اسم المشرف: نداء عبد المحسن عباس
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

شبكة الانحدار المتكيفة العصبية لتحسين تحديد التغيير لسيل البيانات باستخدام نموذج صفحة هنكلي المحدث == Adaptive Regression Neural Network for Enhancing Drift Detection of Data Stream Based on Modified Page Hinckley Model

اسم المؤلف: علياء عبد الحسين لفتة حسون
اسم المشرف: نبيل هاشم الاعرجي | ايمان صالح الشمري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نقل صورة النسيج المعتمدة على طريقة الدمج المتكيفة == Texture Mapping Image Based on an Adaptive Fusion Method

اسم المؤلف: علي عبد العزيز محمد باقر قزاز
اسم المشرف: توفيق عبد الخالق الاسدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نمذجة ومحاكاة شبكات التواصل الاجتماعي للمركبات == Modeling and Simulation of Vehicular Social Network

اسم المؤلف: محمد عبيد مهدي ضيف
اسم المشرف: سعد طالب الجبوري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

بروتوكول ارسال لتقليل استهلاك الطاقة في شبكات المتحسس اللاسلكية == A Routing Protocol for Reducing Energy Consumption in Wireless Sensor Networks

اسم المؤلف: هادي رحيم علي عيدي
اسم المشرف: حسين عطية لفتة
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

اضافة العلامة المائية للفيديو اعتمادا على مسار حركة الكائن == Video Watermarking Based on Object Motion Trajectory

اسم المؤلف: صفا سعد عباس المرعب
اسم المشرف: اسراء هادي علي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نظام التوصية الخاص بنظام تحديد المواقع العالمي في الاجهزة النقالة == Recommendation System for Mobile (GPS)

اسم المؤلف: وضاح رزوقي عبود بيــعي
اسم المشرف: توفيق عبد الخالق الاسدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2016
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:
المستخلص: تستخدم اليوم اجهزة الهاتف النقال بكثرة مع دعمها للكثير من التطبيقات والتي بدورها تساعد مستخدميها في تنظيم حياتهم بشتى المجالات, تقدم هذه التطبيقات العديد من الاقتراحات والتوصيات للمستخدم تبعا لاحتياجاته وتفضيلاته مثل الافلام , الاخبار , واماكن الاطعمة ..... الخ . من التطبيقات المنتشرة بشكل واسع والتي تهم المستخدمين هذه الايام هي تطبيقات تقديم التوصيات الخاصة بالاماكن المهمة للمستخدم بشكل علامات مؤشرة على الخرائط الرقمية , هنالك عدة تقنيات متداخلة في هذا المجال , تعتبر نظم المعلومات الجغرافية من اهم المصادر لاستحصال البيانات اللازمة لتطبيق تقنيات التنبؤ والاقتراح عليها لمعرفة احتياجات المستخدمين.تركز هذه الاطروحة على بيانات حركة المستخدمين لمعرفة واقتراح افضل الامكان المفضلة لهم, تستكشف حركة المستخدمين من خلال نظام تحديد المواقع والملاحة العالمي (GPS) من خلال تسجيل مسارات حركة اجهزة الهاتف النقال الداعمة لهذا النظام والخاصة بكل مستخدم . يعالج النظام المقترح مسارات المستخدمين والمسجلة لفترة محددة ويبسطها لتتضمن اقل عدد ممكن من النقاط مع الاحتفاظ بالنقاط ذات الاهمية الكبيرة للمستخدمين , تمت هذه المرحلة بتطوير خوارزمية (دوكلاس بويكر) لتبسيط الخطوط وتطبيقها لهذا الغرض , الخوارزمية المقترحة تعتمد على استخدام العتبات الديناميكية.ينشئ النظام المقترح البيانات الضمنية للتغذية الراجعة من تحليل وقراءة تاريخ تحركات المستخدمين بالاستعانة بمساراتهم وبالخرائط الرقمية , بدلا عن الاعتماد على شبكات التواصل الاجتماعي او التغذية الراجعة المباشرة . تمثل مصفوفات التخمين تصرفات المستخدمين في المقترحة في الدراسة الحالية ولها بعض المحددات مثل تعدد الابعاد . تستخدم الاطروحة نسخة مطورة من خوارزمية تحليل القيم المفردة SVD لتقليل ابعاد فضاء الخصائص .تقترح الاطروحة نظاما ثلاثي الابعاد لخوارزمية تحليل القيم المفردة اطلق عليه Multistage - SVDs والذي بدوره يفصل المسارات وبالتالي المصفوفات المستقراة الخاصة بالتخمين الى عدة مستويات من مقاطع البيانات. يمثل كل مستوى فترة او مقطع زمني محدد من البينات المستخدمة انفا. يستخدم النظام الصفات الكامنة المستخلصة من كل مستوى في حساب التشابه بين المستخدمين , وبهذا فان النظام سيتعرف على المستخدمين الاقرب الى المستخدم الحالي او قيد التجربة ليقترح عليه افضل الاماكن التي من المحتمل ان تكون ضمن اهتماماته على الخارطة الرقمية.يستخدم النظام المقترح تقنية اقتراح العناصر ذات التردد الاعلى لاقتراح وتوصية الاماكن للمستخدم من استقراء الصفات الكامنة لتفضيلات المستخدمين الاقرب له في الصفات. بالاضافة الى تطوير هذه التقية عن طريق استخدام المكان الحالي للمستخدم لاستخراج افضل النتائج وتحسين قائمة المقترحات المؤمل عرضها على المستخدم. تم تقييم النظام المقترح بطريقتي الاستدعاء والدقة الخاصتين بتقييم انظمة استرجاع البيانات وذلك بتطبيق الطريقتين بصورة تدريجية تبعا لعدد محدد من العناصر المقترحة. حيث قسمت البيانات الى قسم التدريب والذي ياخذ احد عشر فترة زمنية كبيانات تدريب , والفترة الاخيرة هي بيانات الفحص والمقارنة . حيث كانت نسب الاستدعاء والمطابقة بين (7% - 75%) ومعدلها 46,5% , اما قيم الدقة كانت بين (9% - 94%) ومعدلها 30% للنظام كله. وطبق كذلك تقييم اخر لفحص مدى تاثير استخدام قيمة بعد مانهاتن من موقع المستخدم الحالي على المواقع المقترحة فانتجت قيم بين (35% - 95%) من المطابقة . حيث ان نسبة المطابقة تقل نسبة الى نقصان قيمة المسافة المستخدمة وتزداد تبعا لزيادتها , كما لوحظ ان بنقصان نسبة المطابقة لتوجهات المستخدم يتم اقتراح مواقع جديدة للمستخدمين. | Mobile devices are widely used todays with a huge number of applications usages that support users agreements, many of useful applications produce recommendations to the users like interested movies, news, foods, etc... The recommendations of significant places on maps applications are most likely nowadays, therefore there are several techniques which are involved within this field, and geographic information systems (GIS) data are the best data lake that are useful to be processed to predict user’s needs.This dissertation focuses on users’ mobility to recommend best positions of interest, users movements are detected from Global Positioning System (GPS) tracks recorded by users’ mobile devices. The proposed system preprocesses the tracks to simplify the process complexity of track’s huge number points, it improves a new version of Douglas Peucker line simplification algorithm to normalize tracks, and it depends on dynamic thresholds.The proposed recommender system creates implicit feedbacks from users’ movements’ histories with digital map consolidating. Rating matrices represent the users’ behaviors through the case study timeline, and have some limitations like high dimensionality. Here, Singular Values Decomposition (SVD) is used to reduce feature space dimensionalities, but with developed techniques. The dissertation introduces Multistage - SVDs system which factorizes the inducted rating matrices into multi - level data segments, each one represents one period of time slices within system data. The extracted latent features from each level of Multistage - SVDs are used to checking user similarities to his neighbors, and then the system picks the group of nearest users to recommend their similar preferences to the current user. Thus, a hybrid recommendation system is adopted in this work, matrix factorization and collaborative filtering.The system uses most frequent item recommendation technique to recommend best positions to the user from the latent grouped nearest user’s preferences, a simple explicit feedback is used here which is the current user place from GPS as a new combination function to enhance recommendation list. The system is evaluated by applying information retrieval recall and precision on the resulted recommended items for all users gradually in the training set periods and compared with the last period of users’ preferences as a testing set, The values of recall are between [7% - 75%] and the average is 46.5%, the values of precision are between [9% - 94%] and the average is 30% for the entire system. Another evaluation is calculated which is the recall of recommendations according to the physical Manhattan distance range from the user’s location, it produces between [35% - 95%] of matching. As the recall decreases as new items will be recommended to the user according to his current place and vice versa.

طرائق تجميع البيانات الكفوءة باستخدام الطاقة من اجل اطالة عمر شبكات الاستشعار اللاسلكية الدورية == ENERGY - EFFICIENT DATA AGGREGATION APPROACHES FOR PROLONGING LIFETIME OF PERIODIC WIRELESS SENSOR NETWORKS

اسم المؤلف: علي كاظم محمد هداب الغرابي
اسم المشرف: علي كاظم ادريس السعدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: تقنيات المعلومات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم تكنولوجيا المعلومات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: تمثل شبكات الاستشعار (اللاسلكية) الدورية (PSNs) واحدة من العناصر الاساسية في مستقبل انترنت الاشياء (IoT) وانها تلعب دورا هاما في حياة الناس بسبب استخدامها على نطاق واسع في العديد من التطبيقات. خصائص هذه الشبكات تمييزها عن الشبكات اللاسلكية المخصصة الاخرى. علاوة على ذلك، تفرض عدة قيود بسبب هذه الخصائص والتي تؤدي الى العديد من التحديات في شبكات الاستشعار الدورية. احد التحديات البحثية الاساسية في شبكات (PSNs) هو جمع ودمج كمية كبيرة من البيانات بطريقة موفرة للطاقة ومن ثم نقلها الى القاعدة (المحطة الاساسية) من اجل تمديد واطالة عمر الشبكة. وبما ان بطاريات المستشعرات لها عمر محدود، لذلك فان طريقة جمع البيانات ودمجها بشكل موفر للطاقة يعتبر امر ضروري لتحسين استهلاك الطاقة.في هذه الاطروحة، تم التركيز بشكل كبير على مشكلة تجميع البيانات، حيث توفير الطاقة يعتبر شرط اساسي. لقد تم اقتراح طرق تجميع البيانات الموفرة للطاقة والتي تهدف بشكل نهائي لتمديد واطالة عمر شبكة (PSN). لمعالجة هذه المشكلة، تقترح هذه الاطروحة طرق تجميع البيانات والتي تعمل على مستوى واحد ومستويين للتقليل من تكرار البيانات وتقليل الطاقة المستهلكة مع الحفاظ على مستوى مناسب من دقة البيانات بالنسبة للبيانات المستلمة في القاعدة (المحطة الاساسية). تم اقتراح خمسة طرق جديدة تعمل بصورة موزعة لتجميع البيانات بطريقة موفرة للطاقة تقوم على اساس البنية العنقودية. ويمكن توزيع هذه الطرق على عقد الاستشعار في المنطقة التي يرغب بمراقبتها. وبصورة ادق، فان الهدف من هذه الطرق هو تجميع البيانات المستشعرة على مستويين : احدهما على مستوى عقد اجهزة الاستشعار والاخر على مستوى المجمع (راس المجموعة (CH)) لاطالة عمر الشبكة في شبكات (PSNs).في المستوى الاول (مستوى عقد جهاز الاستشعار)، تم تطوير ثلاثة طرق مختلفة كفوءة باستخدام الطاقة وهي (DADAC, EADiDaC and DiDaSeF) والتي تهدف الى ازالة قراءات اجهزة الاستشعار الزائدة، توفير الطاقة، وتمديد واطالة عمر الشبكة. في الطريقة الرابع، تم اقتراح تجميع البيانات على مستويين (TLDA) لاطالة عمر شبكات الاستشعار الدورية. دمج البيانات يتم انجازه باستخدام تقنية التقريب المستمر للتكيف (APCA) لتقليل كمية البيانات التي يجمعها كل جهاز استشعار. يتم تطبيق المستوى الثاني في المجمع (راس المجموعة (CH)). ويشمل تجميع مجموعات البيانات المستلمة استنادا الى جدول تجزئة التسلسل باستخدام طريقة تكميم (SAX)، بالاضافة الى طرق معالجة اخرى. في الطريقة الخامسة، قمنا بتصميم وتنفيذ نظام كامل لتجميع البيانات (DAF) لزيادة عمر شبكات (PSNs). تعمل دالة التجميع في راس المجموعة (CH) كمرشح من خلال تمكين راس المجموعة من تحديد، ثم ازالة، مجاميع البيانات الزائدة عن الحاجة والتي تنتجها العقد المتجاورة، لتقليل المجموعات النهائية التي ستستقبلها القاعدة )المحطة الاساسية(.قمنا باجراء تجارب محاكاة واسعة النطاق على بيانات الاستشعار الحقيقية من خلال تطبيق برنامج (OMNeT++) لمحاكاة الشبكة لشرح فعالية البروتوكولات المقترحة بالمقارنة مع الطرق الاخرى المقترحة في الادبيات. تظهر نتائج التجارب بان طريقة (DADAC) قللت القراءات المجموعة من 18% الى 76% ومن 5% الى 29% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. الطاقة المستهلكة بالنسبة لعقد الاستشعار باستخدام طريقة (EADiDaC) تم تقليلها من 27% الى 57% ومن 15% الى 43% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. طريقة DiDASeF قللت البيانات المتبقية الى 10% كاقصى حد بعد تطبيق خطوة دمج البيانات في كل دورة، بينما المعدل هو 31% في ATP و100% في PFF. طريقة TLDA قللت الطاقة المصروفة في راس المجموعة لغاية 72% و61% مقارنة مع (PFF and Harb) بالتتابع. مرحلة دمج البيانات في طريقة DAF قللت البيانات المتبقة لغاية 9.322% في كل دورة، بينما المعدل هو 18.34% في طريقة TLDA. | Periodic Sensor Networks (PSNs) represent one of the essential elements in the future of Internet of Things (IoT) and it plays an important role in people’s life because of their widespread use in many applications. The characteristics of these PSNs differentiate it from other ad - hoc wireless networks. Furthermore, several limitations due to these characteristics are imposed and led to many challenges in the PSNs. One fundamental research challenge in PSNs is to periodically collect and aggregate the large volume of data in an energy efficient way and then transmit them to the sink so as to enhance the network lifetime. Since sensor batteries have a limited lifetime, therefore, energy - efficient data collection and aggregation method to periodic data collection is required for energy optimization.In this dissertation, highly focusing on the data aggregation problem, where energy - saving is also the essential condition. Energy - efficient data aggregation approaches had been proposed with the final goal of prolonging the PSN lifetime. To address this problem, this dissertation suggests one level and two levels data aggregation approaches for reducing the data redundancy and minimize the consumed energy while preserving a suitable level of data accuracy for the received data at the sink node. In this dissertation, five new distributed energy - efficient data aggregation approaches were proposed based on cluster topology. These approaches can be distributed on the sensor nodes in the monitored area of interest. More precisely, the objective of these approaches is to aggregate the sensed data at two levels : one of them at the sensor nodes level and the other on the aggregator (Cluster Head (CH)) level to prolong network lifetime in PSNs. In the sensor node level, three different energy - efficient approaches were developed; they are DADAC, EADiDaC and DiDASeF in order to remove redundant sensor readings, save energy, and prolong the network lifetime. In the fourth approach, a Two - Level Data Aggregation (TLDA) for Prolonging Lifetime of Periodic Sensor Networks is proposed. Data aggregation is achieved by using Adaptive Piecewise Constant Approximation (APCA) technique to reduce the amount of data collected by each sensor. Moreover, at the aggregator data aggregation is achieved by grouping received data sets based on the chaining hash table with SAX quantization method, as well as other processing methods. In the fifth approach, a complete Data Aggregation Framework (DAF) for maximizing the lifetime of PSNs are integrated to work together. The aggregation function, at the Cluster head (CH), works as a filtering via enabling the CH to reduce the final sets that the base station will be received. Extensive simulation experiments were conducted on real sensor data by applying OMNeT++ network simulator to explain the effectiveness of the proposed approaches in comparison with other existing methods. The results of these experiments show that DADAC approach reduced collected readings from 18% to 76% and from 5% to 29% compared to PFF and Harb respectively. The consumed energy of a sensor node using EADiDaC method is minimized from 27% to 57% and from 15% to 43% compared to PFF and Harb techniques respectively. DiDASeF approach decreased the remaining data to a maximum of 10% after applying the aggregation step at each period, whilst the rate is equal to 31% in ATP and 100% in PFF. TLDA approach decreased the consumed energy at the cluster head up to 72% and 61% in comparison with PFF and Harb methods respectively. The aggregation stage in DAF approach decreased the remaining data to a maximum of 9.322% at each period, whilst the rate is equal to 18.34% in TLDA

الاداء الامثل لشبكات الاستشعار اللاسلكية باستخدام نماذج نشر مختلفة == An Optimal Performance of the Wireless Sensor Networks Using Various Deployment Models

اسم المؤلف: عبد الناصر رياض فنجان سالم
اسم المشرف: سعد طالب حسون الجبوري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2018
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: Wireless sensor networks (WSNs) today are widely used in various military and civilian applications and in the construction of a new concept called Internet of thinks (IoT), so it has been given great importance especially in recent years. In most WSNs applications sensors are deploying in random manner. Such randomness deployment produces trivial control on the network with no coverage guarantee and may achieve weakly connected network topology. Therefore, precise location can be often pursued for different nominated applications with the aim of configuring the topology of the network to reach to the requirements of preferred application. Most of the important WSN optimization techniques are to place the sensors in a deterministic manner to meet the required performance aims.In this dissertation several solutions are proposed to handle the deployment problem in WSN such as coverage, connectivity and reliability. Our suggestion depends on developing certain re - deployment approaches. These approaches are suggested and implemented in two virtual phases. In the first phase a random deployment was suggested then improves the locations of all the deployed sensors in the second phase. Once completing these phases a set of feasible locations will be available and can be used in the process of real sensor deployment.Seven algorithms are suggested, two of them were developed from the centralized optimization algorithms. The first is Particle Swarm Optimization (PSO), one of the common optimization methods. And the second is called Grid - distribution, where we considered this model to estimate the optimal number of sensors needed to cover a specific area. On the other hand, we have extracted two new models from Grid - distribution fundamentals, one of them to cover the border called barrier deployment, and the second is to cover center a certain area called center deployment.Three other optimization deployment algorithms are proposed to redeploy sensors after initial random deployment and improve coverage, connectivity and network reliability at the minimum cost. These algorithms are Distance based deployment, Markov based deployment and Angles based deployment. A mathematical model has been built for each of these proposed algorithms and has been implemented and tested by the Net Logo simulator. Each algorithm is executed in all sensors to achieve the desired objectives. The results of these algorithms were shown to be superior and dominate the results of existing algorithms such as Glowworm Swarm Optimization (GSO) and PSO_Voronoi.

اقتراح خوارزمية هجينة للتشفير الكتلي == Proposed Hybrid Block Cipher Algorithm

اسم المؤلف: احسان احمد محمد لهمود
اسم المشرف: عبد الكريم عكلة عبادي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: يعتبر التشفير من المجالات الجيدة في الوقت الحالي كما نعلم ان الامن شرط اساسي لاي عمل ومن اجل ذلك نحن بحاجة الى خوارزمية قوية جدا وغير قابلة للكسر لتوفير اجراءات امنية مشددة.لذلك نحن نحتاج الى خوارزمية للتشفير وفك التشفير لتوفير امنية عالية جدا وانتاجية جيدة جدا. اذا نظرنا الى العالم الحقيقي، هناك الكثير من المنظمات التي لديها قاعدة بيانات كبيرة جدا مع اجراءات امنية مشددة. وفقا للقلق الامني، تعمل بعض خوارزميات التشفير وفك التشفير لحماية المعلومات السرية مثل DES و3DES وAES وBlowfish.تم اقتراح وتصميم خوارزمية هجينة لتشفير كتلة او لفك تشفيرها مكونة من 256 بت باستخدام مفتاح بطول 288 بت. يتم تحويل كتله بطول 32 - حرف من النص الواضح او النص المشفر الى 256 بت. يتم جدولة المفتاح السري لكي يم تطبيقه في عملية التشفير وفك التشفير. يتم اخضاع كتلة النص الواضح الى عملية التقلب الاولية، وفي نهاية التشفير يتم اخضاع النص المشفر الى التقليب النهائي. تم تصميم الخوارزمية المقترحة للدمج بين اثنين من الخوارزميات (على اساس فيستيل وغير فيستيل).استخدمت في هذه الاطروحة بعض من معاير التشفير الكتلي مثل الانتاجية لتوليد كتلة مشفرة حيث حققت انتاجية الخوارزمية المقترحة قيمة 27.240 كيلوبت في الثانية. اما بالنسبة لهجمات القوة الغاشمة حيث تحتاج 1079 X 1.57سنة اذا تم تطبيقها لمهاجمة مفتاح الخوارزمية ، حققت الخوارزمية المقترحة نسبة اكثرمن ٥٠% ضمن معيار SAC حيث كانت النسبة (٥١.١٧%) وكذلك بالنسبة لمعيار BIC حيث حققت نسبة (٥٣.١٢%). تم تنفيذ الخوارزمية المقترحة باستخدام لغة البرمجة (Microsoft Visual Basic.Net 2008) وعلى حاسوب ذو مواصفات (Windows 10 pro, processor : Intel(R) core (TM) i7 - 3612QM CPU @ 2.10GHz, RAM 6.00 GB, and system type : 64 - bit operating system). | The Cryptography is very good area for research now a days. As we know that security is very primary requirement for the any business. And we need very strong and unbreakable algorithm which provides high security. We need encryption and decryption algorithm which is having very high security with very good throughput. If we look at the real world, lots of organizations are having very large database with high security. Some encryption and decryption algorithms are working behind confidential information like DES, 3DES, AES and Blowfish.A proposed hybrid algorithm designed to encrypt or decrypt block of a message that consisting of 256 - bit with control of a 288 - bit as a key length. The blocks constructed by converting a 32 - charecter block of plaintext or ciphertext into 256 - bit. The secret key is scheduled to be applied to encrypt and decrypt. Plaintext block will be subjected to an initial permutation IP, and final permutation. The proposed algorithm designed in a fashion which belongs on two algorithms (based on Feistel and Non - Feistel). In this dissertation, some components used like throughput of generate encryption block. It has achieved as 27.240 Kbps. Based on brute force attacks may be applied on this algorithm where it needs 1.57x1079 years to attack the applied key, the security is provided in this algorithm achieved results more than 50% within criteria of SAC is (51.17%) and BIC is (53.12%). The proposed algorithm were implemented using the programming language (Microsoft Visual Basic.Net 2008) within computer information of (Windows 10 pro, processor : Intel(R) core (TM) i7 - 3612QM CPU @ 2.10GHz, RAM 6.00 GB, and system type : 64 - bit operating system)

طريقة تحليلية لانظمة التشفير الصوتي البايومتري == Analytical Approach of Biometric Based Voice Encryption System

اسم المؤلف: علي كاظم مطر
اسم المشرف: ستار بدر سدخان المالكي | بهيجة خضر شكر
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: There is no absolute security for important systems can ever get because attackers have always the ability to broke and attack them through their disadvantages. These days, biometrics is used to raise protection rate compared with the traditional methods. Authentication systems and cryptosystems are some of the important aspects of the practical life that use biometrics. The biometric voice is one of these traits that can build suitable secure systems according to the varying in the biometric voice.In this dissertation, two proposed analyzers were introduced to analyze Authentication system of biometric voice and the encryption process of the cryptosystems. The Authentication analyzer was used Additive White Gaussian Noise (AWGN) to stimulate effect of background/ transmission channel noise, and analyze the behaviors of the authentication system using FAR and FRR biometric performance measures.Performing proposed Authentication analyzer found degradation in the accuracy about (9.6% to 19.2%) in Splashdata database, about (1.9% to 5.7%) in Texas Instrument of Massachusetts Institute and Technology (TIMIT) database, and 0% in Texas Instruments - Digits (TIDIGITS) database of all selected members cannot be rejected illegally even when AWGN was reached 20 dB. SNR. Also, performing proposed Authentication analyzer found that the highest security degradation was about 0.05769 in Splashdata database, 0.01923 in TIMIT database and 0.05769 in TIDIGITS database of all selected members even when AWGN was reached 20 dB. SNR.The second proposed analyzer (Encryption analyzer) was also tested on the same databases to analyze them according to three randomness tests from National Institute of Standards and Technology (NIST) packages (pre - encryption phase), then these databases were also tested using Cross - correlation and Chi tests (post - encryption phase). These two phases produced two results by implementing two Mamdani fuzzifiers to get the certainty of each result. The final output of proposed Encryption analyzer was produced by merging the two previous Mamdani fuzzifiers in another final Mamdani fuzzifier.The performance of the Encryption analyzer was proved by classifying good/bad Keystream using the (post - encryption tests) and also with the comparison of the average value of other different 5 randomness tests from NIST.Finally, the ANFIS structure was used to generalize the hidden relationships that trained from the three randomness tests (pre - encryption process). The generalization process made ANFIS having the ability to predict the values of unseen (untrained) patterns. ANFIS results were promising results according to the proposed Encryption analyzer.Chapter

عنقدة الصور اعتمادا على طريقة كسورية مطورة وتنقيب المخططات == Image Clustering Based on Developed Fractal Method and Graph Mining

اسم المؤلف: فراس صبار مفتن
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: تشير عنقدة الصور الى تقسيم الصور الى عدة مجاميع. حيث كل مجموعة تسمى عنقود حيث يحتوي على صور متشابه في الخصائص ولكنها مختلفة عن الصور في العناقيد الاخرى. يمكن تفسر الخصائص الشاملة كميزات احصائية على انها خاصية للصورة تشمل جميع وحدات البكسل المستخدمة لحساب التشابه بين الصور. استخدمت هذه الاطروحة الكسور كخصائص محلية لتمثيل الصورة تستند الى مناطق بارزة في حين تبقى ثابتة لتغير نقطة النظر والاضاءة. تعتبر الكسور شائعه لقدرتها على استخراج ميزة التشابه الذاتي. ولفترة طويلة، استخدم الباحثون الكسور لضغط الصورة. على مدى السنوات الاخيرة، تم تطبيقها في التنقيب على البيانات. لهذه الاطروحة هدفين رئيسيين : اولا لدراسة القدرة على استخراج خصائص التشابه الذاتي من الصور دون استخدام بعد الكسور والذي يعتبر حساس للضوضاء العددية او التجريبية ومقيد بكمية البيانات. وثانيا لبناء الرسم البياني على اساس الميزات المستخرجة وتطور خوارزمية تجميع بالاعتماد على الرسم البياني.وينقسم النظام المقترح الى مرحلتين، بناء مصفوفة التشابه بواسطة طريقة كسورية وخوارزمية تنقيب المخططات. تم تطبيق PIFSلاستخراج ميزات التشابه الذاتي من صورة واحدة فقط. ولكن في هذه الدراسة كيفت PIFS لاستخراج ميزات التشابه الذاتي من العديد من الصور. بسبب ان PIFS تستغرق وقتا طويلا، فقد تم تكييفها للعمل مع تقنيات المطابقة والتقليل، وايضا تم استخدام الدالة الهاش للحد من تعقيد الوقت. واستخدم النظام المقترح مصفوفة تشابه لبناء المخطط ووضع خوارزمية عنقدة شبكية تعتمد على خصائص كسورية التوصيل بين العقد التي تمثل صور.استخدمت عدة بيانات لاختبار النظام المقترح. ولان النظام ينقسم الى مرحلتين، الاولى بناء مصفوفة التشابه والثانية هي خوارزمية تجميع الرسم البياني. لذلك، تم اختبار كل مرحلة بشكل منفصل. في الاول، يتم اختبار بناء مصفوفة التشابه (الميزات المستخرجة) مع خوارزمبة K - means لمعرفة صحة الميزات المستخرجة.وتم اقتراح طرائق لتقليل وقت التنفيذ ومقارنتها مع الطرائق التقليدية. وخفضت دالة الهاش التعقيد من O(m×n) الى O(m log⁡n) بينما قللت المطابقة والتقليل التعقيد الى O(m×n/t) حيث t عدد دوال المطابقة.اما طريقة التجميع البيانية المقترحة تم اختبار صحتها باستخدام البيانات الحقيقية واستخدمت المقاييس النمطية، الموصلية، التغطية، وكثافة الجودة وتم عرض النتائج والتحقق من صحتها من الناحية العددية والبصرية مع عدد عقد المختلفة. وقد اظهرت النتائج التي تم الحصول عليها دقة بين 0.80 و0.99 لجميع المقاييس.واظهرت النتائج ان للكسور قدرة كبيرة على استخراج ميزة التشابه الذاتي لاستخدامها في التنقيب عن الصور مثل التجميع. واعطت خصائص التشابه الذاتي كسورية نتائج جيدة. وان الميزات المستخرجة مشابه الى مصفوفة المجاورة التي يتم استخدامها لتمثيل الرسم البياني. لذلك، تعتبر بنية جيدة لتمثيل الرسم البياني. | Image clustering refers to the division of images into various sets of images. In this regard, each set known as cluster includes images that are similar in features to each other but different those of other sets. The global features as statistical features can be interpreted as a particular property of image involving all pixels were used to calculating similarity among images by most of the researchers. This thesis used fractal features as local features to represent an image based on salient regions while remaining invariant to viewpoint and illumination changes. Fractal is popular because of their ability to extract the self - similarity feature. For a long time, researchers used fractals for image compression. Over the latest years, they have been applied in mining. This thesis has two major purposes, first to studies the ability to extract fractal Self - similarity features from images without using fractal dimension which is sensitive to numerical or empirical noise and limitations in the amount of data. Second to constructs graph based on extracted features and develops graph cluster algorithm.The proposed system is divided into two phases, the Similarity Matrix construction by a fractal method and a Graph Clustering algorithm. Partitioned Iterated Function Systems (PIFS) is applied to extracting Self - similarity features from just one image. This study developed PIFS to extracting Self - similarity features from many of images. Since the PIFS algorithm is time - consuming, it has been adapted to work with Map - Reduce techniques and also hash function was used to reduce the time complexity. The proposed system used similarity matrix to construct a graph structure and developed a graph clustering algorithm based on connectivity fractal features among nodes that represents as images.Each phase was tested Separately. In the first phase, Similarity Matrix construction (features extraction) is tested with K - means clustering algorithm to find out the correct features extracted. The B - Cubed recall and precision are estimated with good results to precision and recall accuracy.Then proposed methods of reducing time complexity results is presented and compared with traditional methods. The hash function reduced the complexity O(m×n) to O(m log⁡n) while Map/reduce technique reduce the complexity O(m×n) to O(m×n/t) for time where t is a number a of map task.The second phase, Graph Clustering algorithm is tested with the real - world graph dataset. The clustering result was evaluated by Modularity, Conductance, Coverage, and Density Quality Metrics and the results were presented and validated both numerically and visually with different nodes number. The obtained results have shown accuracy between 0.80 and 0.99 for all metrics.

نظام الكشف التعاوني عن هجومات الفيضان الموزعة للحرمان من الخدمة والتعقب المستوحى من مجتمع العناكب الاجتماعية == Collaborative Detection System of DDoS Flooding Attacks and Tracing Inspired by Social Spiders Society

اسم المؤلف: عادل محمد سلمان القريشي
اسم المشرف: صفاء عبيس المعموري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: لا تزال شبكة الانترنيت تعاني من المشاكل الامنية التي تهم بشكل رئيسي الاشخاص الذين يستخدمون اجهزتهم للاتصال بالانترنت، سواء كانوا افراد او مؤسسات كبيرة. الهجمات الموزعة للحرمان من الخدمة، لا تزال واحدة من اهم المواضيع التي يتم مناقشتها حاليا في تهديدات امن الشبكات للشركات التي تقدم الخدمات لعملائها. في هذه الاطروحة، تم اقتراح نظام الكشف التعاوني. واستند على مرحلتين : (1) مرحلة الكشف؛ (2) مرحلة التعقب. اعتمادا على الفكرة المستوحاة من مجتمع العناكب الاجتماعية، تم تصنيف اجهزة التوجيه الى نوعين، على النحو التالي : (1) جهاز التوجيه الذكر، الذي هو مرتبط مباشرة مع الخادم؛ (2) جهاز التوجيه الانثى، والذي هو كل جهاز توجيه غير مرتبط مباشرة مع الخادم. ويتميز النظام المقترح بانه حل قائم على جهاز التوجيه وعلى فحص التدفقات.يمكن تقسيم مرحلة الكشف الى اربع خطوات، على النحو التالي : (1) جمع البيانات؛ (2) معالجة البيانات واستخراج الميزات؛ (3) بناء نموذج التصنيف، باستخدام خوارزمية شجرة القرار عالية السرعة (VFDT) كخطوة للكشف المبكر، والتي سيتم استخدامها من قبل كل جهاز توجيه انثى في الشبكة؛ (4) كشف الشذوذ (الهجوم) باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية (RF) للتصنيف، والتي سيتم تنفيذها في كل جهاز توجيه ذكر. الجمع بين هاتين الخوارزميتين سوف ينتج عنه خوارزمية تصنيف جديدة تسمى هوفدينغ الغابات العشوائية (HRF).تبدا مرحلة تتبع مصادر الهجوم عندما يتم العثور على بيانات الهجوم. جهاز التوجيه الذكر القريب من الخادم الضحية سوف يتتبع مصادر الهجوم بالاعتماد على قيمة الاهتزاز للتدفق، ثم رفع الانذار وارسال جميع المعلومات الى مسؤول الشبكة لاتخاذ الاجراءات اللازمة. وقد استلهمت قيمة الاهتزاز من مجتمع العناكب الاجتماعية، والذي هو قيمة تاثير جهاز التوجيه الانثى على كل تدفق يمر من خلاله.وقد تم استخدام برنامج محاكاة شبكة NS3 لتوليد بيانات الشبكة. ثم الحصول على النتائج واختبار النظام بواسطة برنامج مبرمج باستخدام لغة C++. وعلاوة على ذلك، طبقت عدة تجارب، وتم اعتماد تجربتين لاختبار النظام المقترح، الاول هو 90 ثانية، في حين ان الثانية هي 1200 ثانية. اجريت هذه التجارب لتوليد البيانات العادية وكذلك توليد بيانات هجوم الفيضان الموزع للحرمان من الخدمة للنوعين TCP وUDP. تم اختبار البيانات التي تم توليدها لاثبات ما اذا كانت مشابهة للبيانات الحقيقية عن طريق اختبار اثنين من الخصائص التي هي التباين العالي والتشابه الذاتي. وقد اظهرت النتائج ان البيانات التي تم توليدها لها نفس خصائص البيانات الحقيقية، وتمت الموافقة على نسبة حوالي 95٪.بالاضافة الى ذلك، لتقييم اداء خوارزمية هرف الجديدة، تم استخدام ثلاثة تدابير : (1) نسبة دقة التصنيف، والتي كانت 99.9983٪ و99.9990٪ على التوالي لكل من التجارب (90 ثانية و1200 ثانية). (2) معدل الكشف، والتي تبين 9.9996٪ و99.9997٪، على التوالي، لكلا التجربتين. و(3) نسبة الانذار كاذب، كان 0.016٪ و0.0088٪ على التوالي لكلا التجربتين. وكان متوسط وقت الكشف 21.71 و28.46 ثانية لكل من التجارب على التوالي.يستخدم النظام المقترح مبدا تقليل السمات المستخدمة في التصنيف، مما ادى الى انخفاض في حجم الذاكرة المستخدمة بنسبة 62.96٪ وانخفاض في مساحة القرص الثابت المستخدم بنسبة 51.75٪.واخيرا، في عملية البحث عن المفقودين، والوصول الى اقرب جهاز التوجيه الاناث الى مصدر الهجوم، حيث تم تحديد معظم هذه الموجهات، لكلا التجربتين، مع نسبة 100٪. | The Internet still suffers from security problems which are the main concern for those connected via their devices, whether they are individuals or institutions. The Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are still one of the most significant current discussions regarding network security threats for companies providing services to their clients.In this dissertation, a collaborative detection system which proposed is based on two parts : (1) the Detection phase, and (2) the Tracing phase. Inspired by the social spider’s society, the routers were classified into two types : (1) Male router, which is near the server and directly connected with it; and (2) Female router, which is near the user and directly connected with it or between the user and the server. The proposed system is characterized as a router - based and flow - based solution.The detection phase can be divided into four steps : (1) data collection; (2) data preprocessing and extraction of features; (3) building the classification model, using a Very Fast Decision Tree (VFDT) algorithm as an early detection step, which will be used by each female router in the network; and (4) anomaly (attack) detection using the Random Forest (RF) algorithm for classification, which will be implemented in each male router. The combination of these two algorithms will generate a new classification algorithm called the Hoeffding Random Forest (HRF).The tracing phase will be started when the attack data is found. The male router near the victim server will trace the attack sources based on the value of the vibration of the flow, then raise the alarm and send all the information to the network administrator, to take an action. The vibration value has been inspired by the social spider’s society, which is the effect of the female router on each flow passing through it.NS3 network simulation software has been used to generate the network data. Then obtain the results and test the system by a software programmed by C++. Moreover, several experiments were applied, and two experiments were adopted to test the proposed system; the first is 90 seconds, while the second is 1200 seconds. These experiments were performed to generate normal data and DDoS flooding attack data for TCP and UDP types. The generated data has been tested to prove if it is similar to the real data by testing two critical characteristics : high - variability and self - similarity. The results show that the generated data has the same characteristics as the real data, and is approved with ratio approximately 95%.Additionally, to evaluate the performance of the new HRF algorithm, three measures have been used : (1) classification accuracy ratio, which was 99.9983% and 99.9990% respectively for both experiments (90 sec. and 1200 sec.); (2) detection rate, showing 9.9996% and 99.9997%, respectively, for both experiments; and (3) false alarm, was 0.016% and 0.0088% respectively for both experiments. The average of the detection time was 21.71 and 28.46 seconds for both experiments respectively.The proposed system uses the principle of reducing the features that used in the classification, which led to a reduction in the used memory size by 62.96% and a reduction in the used hard disk space by 51.75%.Finally, in the tracing process, accessing the nearest female router to the source of the attack, where most of these routers have been identified, for both experiments, with ratio 100%.

تنقيب محتويات وبيانات استخدام الشبكة العنكبوتية بالاعتماد على تقنيات العنقدة المحدثة == Web Content and Usage Mining Based on Modified Clustering Techniques

اسم المؤلف: احمد جبار عبيد
اسم المشرف: توفيق عبد الخالق الاسدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: The extensibility of diversified information that available on the Web along with massive users' have accessed to the Web services frequently produce several challenges related to such critical tasks such as controlling, monitoring and perception of the Web contents. However, novel techniques must be used to satisfy the modernistic requirements and provides better understanding to the colossal collection of diversity data types that is growing in fast manner every day on the Web.Web Mining is an extension of Data Mining techniques upon the data that stored on the Web. Web Mining is classified into three categories based on the type of data that used in mining process which are : Web Content Mining (WCM) is concern with the process of extract useful information from Web pages' contents, Web Usage Mining (WUM) is concern with discovering users' access pattern from Web usage data, and finally Web Structure Mining (WSM) is concern with extracting knowledge from the structure of the hyperlinks. Web documents are the most complex data that scattered on the Web in random way and a lot of these documents are created without any prior information. Unsupervised Data Mining Clustering technique, is one of the most usage techniques that aim to portioned out the objects into set of coherence groups, where the objects in a cluster are having common patterns than objects in other clusters.In this dissertation, the task of Web Mining is divided into two parts based on the data collected from the universities of (Kufa, Technology, Anbar and Diyala). First part is hold the Web documents by applying WCM techniques upon the Web Pages and Images of the universities Web sites, while second part is consider applying WUM techniques upon the Web usage data that collected from the Kufa university Web server. Proposed system consist of two parts : first part uses a novel approach to pre - process and extract unobserved patterns from Web pages' text blocks content,

تمييز حركة الكائن المفرد اعتمادا على نظرية تاكوشي للامثلية ومجموعة الخام للتصنيف == Single Object Motion Categorization Based on Taguchi Method Optimization and Rough Set Classification

اسم المؤلف: عادل عباس مجيد الربيعي
اسم المشرف: اسراء هادي علي الشمري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2017
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرامجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
المستخلص: تعتبر انظمة التتبع الفيديوية ذات اهمية كبيرة في عالمنا الحديث. لاعتبارها احد الفروع الهامة من علوم الحاسوب التي تتعامل مع عدة مواضيع مثل الامن، الطبية، القضائية او الطب الشرعي، الرياضة وغيرها من المجالات الحيوية والحياتية الاخرى.ان المشكلة الاساسية التي تم تناولها ودراستها في بحثنا هذا كيفية الكشف عن حركة الاجسام او الاشخاص والتركيز لايجاد نوع وشكل الحركة للاجسام في الافلام.الحصول على معلومات اضافية من الفيديو ادت الى تجميع بعض الافكار لبرهنة او دحض بعض الحقائق. وكذلك ايجاد الدوال المناسبة لها والتي تمثل نوع الحركة للجسم، حيث تم استخلاص الصفات المهمة لمسار الجسم مع تحديد وزن كل صفة وهذا مما يؤدي تقليل الزمن المستهلك في تطبيقات التعقب الفديوي. تم استخدام طرق الرياضيات الحديثة لغرض تصنيف الحركات المتنوعة والمتشابهة في الشكل للاجسام التي يتم تعقبها بالاعتماد على قاعدة بيانات ذات مقاييس عالمية. هناك الكثير من التحديات التي تواجه عملية تعقب الاهداف المتحركة، مثل فصل الجسم او الهدف عن خلفية المشهد، نحن نستخدم طريقة محدثة من الرسم البياني التراكمي لبناء قالب للمشهد الخلفي. بعد ايجاد مسار الجسم نحن نختار عدد من الصفات الملائمة مثل (الازاحة، السرعة، الفرق في الطول، الميل) لغرض تحديد شكل وطبيعة حركة الجسم.في بحثتا هذا استخدمنا ثلاث طرق وقارنا بينها (الميل، الانحدار، وصف فورير) لحركة الاجسام لكي نحدد شكل الحركة (مستقيم، دائرة، قوس، بيضوي، متذبذب، حرف اس ....الخ) واستنتجنا ان طريقة الميل هي الافضل من حيث الزمن المستهلك وغير مكلفة حسابيا. في مرحلة الامثلية التي تعتبر جزء مهم في انظمة التعقب الفيديوي، وظفنا نظرية تاكوشي لتحديد الاعلى وزنا لافضل خاصية من الخواص المستخلصة مما يؤدي لتقليل الزمن المستهلك في التطبيقات. لتصنيف انواع عديدة من حركة الاشخاص نحن نعتمد على موديل مجموعة الخام لبناء نظام المعلومات وعدد من القواعد لتمييز شكل الحركات المتداخلة مثل (الانحناء، رفع اليد والساق في نفس المكان، القفز مع الحركة، القفز في نفس المكان، الركض، الحركة الجانبية، القفز بقدم واحدة، المشي، الحركة الموجية) في عملية التصنيف. في النهاية، للكشف عن البحث وما يتضمنه من تجارب يمكن متابعة الفصل الثاني والثالث بشكل مفصل علما ان وثوقية النظام بلغت بحدود 93% بعد اجراء الكثير من التجارب بالاعتماد على قاعدة بيانات قياسية تسمى "ويزمان | Video tracking systems (VTS) is a matter of interest in this modern world, because it regarded as one of important branches of computer science which deals with several subjects such as security, medical, judicial or forensic, sports and other vital fields of life.The main problem that has been addressed, studied and analyzed in this thesis is how can detect and recognize objects (persons) motions? farther more this work was concentrated on finding the shape and form of a movement of person or objects in a video. Getting additional information from a video will enable the author to sum the ideas in order to prove or disprove some facts. For instance, finding and manipulating the trajectory of object and mathematical models used in analyzing. Finding the suitable functions which represent types of objects’ motions, extract important features of trajectory object’s moving, in order to find optima features by determine the weight of each features. This reduce the consume time in video tracking application. Using the modern mathematical models to classify object motion and determine the types and form of them. This is based on standard database (Weizmann). There are some difficulties facing the process of tracking moving targets such as separate the object or target from the background of scene. In order to build a background template model which is used an upgrade accumulative histogram technique.Finding the trajectory of object, and selecting a number of appropriate motion attributes such as (displacement, velocity, differences in length and slope), enable us to determine the form and the nature of the motion object movement.In this work three methods “Slope, Regression and Fourier descriptors” have been studied, and a comparison among them was made, and determines the shape of the movement (straight line, circle, arc, ellipse, oscillating, S - shaped…etc.) was detected. It was found, that the slope method was the best in terms of consumed time or computationally inexpensive.The optimization stage regards a core part of a video tracking, specified Taguchi method have been used in this work in order to assign in high value of weight for best features extraction and it has reduced the consumption of analysis time.The classification of persons motion depends on rough set model to implement information system and number of rules in distinguishing forms of overlapping movements types such as to (bend, jack, jump, pjump, run , side, skip, walk and wave). In the end, the detection of this work implicitly tested in chapter two and chapter three. Thesis reliability up to 93% after a lot of testing based on the standards database is called “Weizmann”.

تقنية جديدة لصهر الصفات لنظام استرجاع الصور باستخدام واصفات اللون الملمس والشكل == A New Features Fusion Technique for Image Retrieval System Using Colour, Texture, and Shape Descriptors

اسم المؤلف: فاتن عباس مهدي
اسم المشرف: عبد الكريم عكلة العبادي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2016
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
1 2 3 4