Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 234

مصنف رسائل البريد الالكتروني غير المرغوب بها باعتماد طريقة نيف بيزين == A Spam Email Classifier Based on Naive Bayesian Appr

Author name: سعدية فهد جبار
Supervisor name: مها ادهم البياتي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: من المعروف ان البريد الالكتروني غدا مهما للعديد من اشكال التواصل الجماعي الذي شاع استخدامه من قبل الملايين من الناس, الافراد, والمؤسسات. في الوقت ذاته, فانه اصبح يشكل مصدرا للتهديدات. احد اكثر هذه التهديدات شيوعا تلك المعروفة بـ "رسالة الدعاية" او ما يسمى بـ "بريد الدعايات الغير مرغوب به" او "البريد الدعائي". ومع السباق غير المتوقف لمنشئ البريد الدعائي مع مطوري المرشحات لهذا البريد, يضل هذا البريد اخذا بالتغيير والتطور بشكل مستمر ما يجعله مشكلة خطيرة على الانترنت وتهديدا يصعب اكتشافه.يقدم هذا العمل اقتراحا لمنهج في تصنيف البريد الدعائي يعتمد اسلوب "التعلم الخاضع للاشراف". يعرض العمل مصنف Naive Bayesian (NB) قادر على تعريف رسالة البريد الالكتروني فيما اذا كانت رسالة دعاية ام رسالة شرعية مستندا بذلك على محتوى هذه الرسالة ( بمعنى اخر متن الرسالة). يتم تمثيل كل بريد الكتروني كـ "حقيبة للكلمات" (الخصائص) المكونة لمتن الرسالة في ذلك البريد. ولمواكبة اخر ما طور منشئ الرسالة الدعائية من التقنيات, كانت الحاجة الى اعتماد مجموعة بيانات لرسائل البريد الالكتروني متينة ومحدثة وهي مجموعة CSDMC2010 لرسائل الدعاية (والمحدثة مؤخرا في 2014) والتي تضم عددا من ملفات “.eml” لرسائل البريد الالكتروني الخام. لتحقيق اداء افضل, فقد تم استكمال بيئة NB بقائمة من 149 خاصية تم اقتراحها لتضم تلك الخصائص المستخدمة عموما من اغلب رسائل البريد الدعائية.تم تدريب مصنف NB المقترح على مجموعة من 3800 رسالة بريد الكترونية واختباره على مجموعة من 500 رسالة اخرى . بعض الاعدادات كانت ضرورية للشطب من المحتويات العاطلة في متن الرسالة ليتم بذلك الابقاء فقط على تلك التي تساعد في الوجيه لتصنيف كفؤ. تم تطبيق طريقة "حقيبة الكلمات" لانتزاع الخصائص لكل من رسائل البريد قيد التطبيق وانتاج رسائل يكون كل منها عبارة عن قائمة من الخصائص. لتقليص حجم الفضاء لتلك الخصائص, فقد تم اختبار كل من طريقتي IG وWF من طرق "اختيار الخصائص" وبشكل واعد على رسائل البريد في مرحلتي الدريب والاختبار.تم اجراء عدة تجارب لتقييم اداء المصنف المقترح وذلك باعتماد بعض المعايير, ولتحري تاثير حجم فضاء الخصائص على نسبة التصنيف فقد تم اعتماد ثلاثة نسب من الفضاء الكلي للخصائص : 25% , 50% , و75%. اظهرت النتائج بان نسبة 75% وباستخدام طريقة IG سجلت اقصاها من نسبة تصنيف وهي 91%. تم اجراء عدة تجارب لتقييم اداء المصنف المقترح ولتحري تاثير حجم فضاء الخصائص على نسبة التصنيف. ولتتبع الحالات التي صنفت خطا مع خوارزية NB تم اقتراح بعض الاحصائيات الخاصة (Extension of Naïve Bayesian ). اظهرت النتائج التجريبية بان هذا المد رفع دقة التصنيف الى100% . | Email is obviously important for many types of group communication that has become most widely used by millions of people, individuals and organizations. At the same time it has become a prone to threats. The most popular such threats what is called a spam, also known as unsolicited bulk email or junk email. With the non - stopping race of spammers against relative filter developers, spam have been continually changing over time, hence become serious problem on the internet and increasingly difficult threat to detect. This work proposes a spam classification approach using a supervised learning. It presents a Naive Bayesian (NB) classifier capable of identifying email messages as being spam or legitimate, based on the content of these messages (i.e. body). Each email is represented as a bag of its body’s words (features). To catch up with the spammers latest techniques, a robust, yet up - to - date dataset CSDMC2010 spam corpus (last updated 2014) : a set of “.eml” files of raw email messages. To best perform, NB’s environment was integrated with a list of 149 features (words and symbols) proposed to include those commonly used by most spam emails. The proposed NB classifier was trained on a set of 3800 email messages and tested on a set of 500 emails additional ones, also . Certain preprocessing was needed to drop out any redundant data, hence keeping those only parts of an email body that give useful information which helps guiding efficient classification. Bag of words method of feature construction was applied individually on emails under consideration, to produce each email as a list of features. To further reduce dimensionality of the feature space, information gain (IG) and word frequency (WF) methods of feature selection were rewardingly tested against these emails. Several experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed classifier, on the bases of certain criteria, and to investigate the impact the size of feature space on the classification rate. Three proportions of the total feature space were considered : 25%, 50%, and 75%. Results have shown that, a proportion of 75%, using IG method, scored the most of 91%. To tolerate left over of misclassification by NB algorithm, certain statistics were suggested to extend NB algorithm with. Experimental results showed that this extension has lifted up accuracy to 100%.

التعرف على الوجه بالاعتماد على الترميز الكسوري == Face Identification Based On Fractal Coding

Author name: سعاد محسن صابر
Supervisor name: جميلة حربي سعود العامري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: As technology is advancing, the requirements on face recognition which is one of biometric technologies are growing day by day. During the last years, numerous researchers have introduced various techniques and various algorithms for reliability and accuracy face patterns recognition.In this thesis Face Recognition System is presented. The framework is made of two parts : training phase and testing phase.There are two fundamental stages shared between the two phases of the system; the reading of the image stage and the face detection stage.After reading an image as bmp file, it is passesed to face detection stage which includes five steps; color transform, skin detection, noise removal, filling holse, and face localization. Four color spaces are used : RGB,YCbCr, HSV in the face detection stage and YIQ in the feature extraction stage. Also, medain filter is used to remove the noise, morphology operation is used to close the separated regions that appeared in face image, while connected component labeling (CCL) is used to determine the closed region .Two features are used in order to determine accurate face; the area of expected face and connected component operators ( Compactness, Solidity and Orientation ) . Next, two feature are extracted from the accurate face. This is achieved via FractalImage Coding(FIC) method with fixd block size partitioing ,which in turn is used to make a decision in the recognition stage of the system. These two features are the binary file which includes the face’s IFS code sets, dimensions and the coding parameters , and the second feature is fidelity criteria Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Face recognition system is tested over FEI face dataset and the recognition rate that has been achievedis 88% .i

نظام محاكاة تعليمي على نموذج الرسوم المتحركة ثلاثية الابعاد == Instructional Simulation System for 3D Animation Model

Author name: زينة عبد اللطيف سلمان
Supervisor name: كريم قاسم حسين
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: Instructional Simulation System (ISS) is widely used because of the revolution in software and hardware computer technologies. It used as a behavior of model to get a well understanding of that action. Every discipline has its own conceptual structure of simulation.Frequent use of traditional teaching methods lacks the use of Three Dimensional (3D) Instructional Simulation (IS) of Computer Graphics (CG), and most of IS use internet.For the reason of that, the major objective of this proposed research is to build a system that has the ability to submit IS for 3D Animation Model (3DISM). This proposed research presents a practical approach of 3DISM that involves specific physics experiments for third graders at intermediate schools in Iraq.The 3DISM representation consists of four phases (analysis, design, implementation, and tests) occupied from Object Oriented Software Engineer (OOSE), and E_learning. The methodology of implementing 3DISM to produce Three Dimensional Instructional Simulation System (3DISS) consists of three stages, which appear as three main user interfaces : - 3D movies interface, 3DIS interface, and test simple examination interface.Many selected software and hardware are used to implement the system in 3D CG manner, such as Autodesk Maya 2014 program, and its algorithms to create the 3D vision of the experiments, and produce sequence of high - resolution images.iiAdobe Premiere Pro CC program is used to create 3D movies learning with voice. Tadween program is used with adobe premiere pro CC to accept Arabic language. The User Interfaces (UIs) designed by using C# in Microsoft Visual Studio 2010.The proposed 3DISS for 3DISM presents IS in specific physics theory subjected to students' need, because 3DISS is a representation of theoretical and practical approach from their study book and implemented in easy, repeatable manner. Finally, performance of the proposed ISS built and tested using OOSE in evaluating it.The successful results of 3D experiments that tested, the 3DISS is easy to use without any training and at any time, and the student is able to make repeatable computations via simulation environment.iiiList of Abbreviations Symbol Meaning 2D Two Dimensional 2DIS Two Dimensional Instructional Simulation 3D Three Dimensional 3DVW Three Dimensional Virtual World 3DCG Three Dimensional

طريقة تصنيف محسنة للكشف عن الامراض في عينات دم الانسان == Improved Classification Approach to Detect Diseases in Human Blood Samples

Author name: رنا علي سالم
Supervisor name: جميلة حربي سعود العامري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: Image processing technique for diagnosing diseases in medical image isconsidered very important for human life. Image classification of objectsinto a number of categories or classes is the goal of pattern recognition.Depending on the application, these objects can be images or signalwaveforms or any type of measurements that need to be classified.Microscopic images are allowed to count the classification of bloodcells which is used in evaluating and diagnosis of many diseases. Leukemiais a blood cancer that can be detected through the analysis of WBCs orleukocytes.This thesis aims to improve a classification system to process the inputmicroscope images taken for blood sample, extract the discriminatingfeatures of the White Blood cells (WBCs), and then utilize these featuresto distinguish and recognize the type of cell Leukemia or normal cell. Also,this thesis proposed a system of recognition algorithm, which discriminatesthe WBCs normal or blast cells.The proposed Acute Lymphocytic Leukemia detection andclassification (ALLDC) system for detecting and classifying ALL cells inALL - IDB1 image datasets is used in this thesis. To achieve this aim, ourproposed ALLDC system classifies all cells as ALL and noncancerouscells using two classification techniques applied separately to classify theWBCs normal or blast cells : two classifiers are suggested in our work suchas k - nearest neighbor (KNN) and Artificial Neural Networks (ANN); toclassify WBCs cells has four main steps; The first step is imagepreprocessing, image enhancement is used as preprocessing on this thesis,and that is for improving the quality of images. Nucleus segmentation isthe second step of this thesis. Segmentation of nuclei is performed by usingOtsu’s method frequently applied to segment the image. After applyingsegmentation algorithm on our images, features of nuclei are extractedfrom the result of segmentation part and because there are a high numberof features, some of them are selected as the best features. Featureextraction is considered as the third step, features extracted from nucleiincluding area, perimeter, and circularity are used in KNN classifier andarea, perimeter, circularity, form factor, and minor/major axis are used inANN classifier. The final step is the classification of cells for classificationpart.Classifications rate of defect WBCs is (66.67%), this percentage isimproved by using ANN classifier, where Classification rate of defect cellsis reached (72.22%).

موثوقية البيانات البيومترية اعتمادا على نظام العلامة المائية التكيفي == Biometric Data Authentication Based on Adaptive Watermarking System

Author name: رفاه عامر جعفر
Supervisor name: ميثاق طالب كاطع
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: الانظمة متعددة البيومترية تعتبر السيناريو الامثل من اجل سد الثغرات الموجودة في الانظمة احادية البيومترية. لذلك موثوقية وامنية البيانات البيومترية لفتت الاهتمام بشكل كبير في مجالات البحث. في هذه الرسالة تم التركيز على اقتراح حل مثالي لتحقيق اصالة البيانات البيومترية المتعددة المخزونه في قواعد البيانات والمرسله عبر قنوات فيها ضجيج والمستخدمة في الانظمة البيومتريه عن بعد. هذه الرسالة تقدم موثوقية البيانات البيومترية المتعددة اعتمادا على نظام العلامة المائية التكيفي. بالفعل النظام المقترح يتكون من جزئين وهونمط قزحية العين المائية ونمط اشارة الكلام المائية. الفكرة الرئيسية تتلخص في اخفاء خصائص الكلام كعلامة مائية في صورة قزحية العين واخفاء خصائص قزحية العين كعلامة مائية في اشارة الكلام التي تكون ماخوذة من نفس الشخص. في كلا النمطين، منطقة الاهتمام يجب تجنبها من اجل الحفاظ على المناطق المستخدمة في انظمة تحديد الهوية بدون اي تغيير. الخوارزمية الجينية تم استخدامها من اجل اختيار المواقع المناسبة للاخفاء في صورة قزحية العين واشارة الكلام التي تخزن فيها العلامة المائية. موثوقية صورة قزحية العين واشارة الكلام تتم من خلال المطابقة بين العلامة المائية المسترجعة والخصائص المتولدة. اداء النظام المقترح تم تقييمه باستخدام مؤشرات احصائية مع انواع مختلفة من الهجومات. النتائج التجريبية حققت كفاءة عالية في تحقيق موثوقية البيانات البيومترية. قيم PSNR لصور قزحية العين المائية تتراوح بين (58 - 70) ديسيبل مع سعات مختلفة من العلامة المائية تتراوح بين (150 - 2000) بايت وقيم SNR لاشارات الكلام المائية ذات الفترات الزمنية المختلفه تتراوح بين (45 - 60) ديسيبل مع سعة ثابتة من العلامة المائية (1400) بايت. قيم TAF (بين العلامة المائية المسترجعة والخصائص المتولدة) لصور قزحية العين المائية واشارات الكلام المائية تتراوح بين (0 - 0.0068) | Multimodal biometric systems can be considered optimal scenario in order to fill the gaps which are found in unimodal biometric systems. Therefore, the authenticity and security of biometrics data drew attention significantly in research areas. In this thesis, the focus is placed on proposed optimal solution to achieve authenticity of multimodal biometrics data that are stored in databases, transmitted through noisy channels and used in remote biometric systems. This thesis introduces a multimodal biometric data authentication based on adaptive watermarking system. Actually, the proposed system consists of two parts which are iris watermarking schema and speech watermarking schema. The main idea is summarized in embedding speech features as watermark in iris image and embedding iris features as watermark in speech signal for the same individual. In both schemas, Region of Interest (ROI) should be avoided in order to keep the areas that are used in identification systems without any change. Genetic Algorithm (GA) is used to select appropriate hiding locations in iris image and speech signal which will store the watermark. The authenticity of iris images and speech signals is done by matching between extracted watermark and extracted features. Performance of the proposed system has been evaluated with statistical indicators and different types of attacks. Experimental results have achieved high efficiency in establishing the authenticity of biometrics data. Values of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) for watermarked iris images is (58 - 70) dB with different capacity of watermark (150 - 2000) byte and values of Signal to Noise Ratio (SNR) for watermarked speech signals of different time duration is (45 - 60) dB with fixed capacity of watermark (1400) byte. Values of Tamper Assessment Function (TAF) (between extracted watermark and extracted features) for watermarked iris images and watermarked speech signals are (0 - 0.0068

كشف الحركة باستخدام المراقبة الفيديوية في الوقت الحقيقي == Real Time Video Surveillance Using Motion Detection

Author name: رجاء مريح محمد
Supervisor name: بشار مكي نعمة العيساوي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: لقد اثبتت الدراسات الحديثة ان الشخص لا يمكن له ان يستمر بمشاهدة مشهد ثابت في شاشة لاكثر من 20 دقيقة، مما يجعل انظمة المراقبة التقليدية التي تعتمد على وجود شخص امام الشاشات غير كفوء ولا يمكن الاعتماد عليها. ومع تطور تكنولوجيا الحاسوب، استخدم الحاسوب لتحقيق الوظيفة البصرية للانسان من خلال ايجاد مجموعة من الطرق والنظريات التي لها سلوك مشابه لسلوك الاشخاص في التعرف وكشف التغييرات التي تحدث من خلال مراقبة مشاهد فديوية تبث بصورة مباشرة .تعتبر المراقبة البصرية من المواضيع المهمة في مجال computer vision. بل هو التكنولوجيا الرئيسية لمكافحة الارهاب والجريمة والسلامة العامة وادارة لحركة المرور. يتركز العمل في هذه الاطروحة على بناء نظام مراقبة والحماية النظام المقترح في هذه الاطروحة صمم للمراقبة في الوقت الحقيقي. الفيديو يعمل في (10 fps), حجم الصوره 640x480 بكسل. الوقت الحقيقي لمعالجة كل صورة في الوقت الحقيقي هو 100 مللي ثانية.تعتبر تقنية كشف الحركة اول خطوة في انظمة المراقبة. في هذا الاطروحة تم عرض مختلف الخوارزميات,وتم التركيز واستخدام الخوارزميات التي تعمل في الوقت الحقيقي وهي طرح الخلفية وفرق الاطارات. بعد اختبار النظام في بيئات مختلفة، في كل من البيئة الخارجية والداخلية والمقارنة بين الطرق جعل من الممكن تحديد اي طريقة يمكن استخدامها في البيئة التي يتعين مراقبتها ، واذا كانت البيئة مزدحمة يفضل استخدام الفرق بالاطار، واذا كانت البيئة ثابتة كمراقبة مدخل بنايه يفضل استخدام طرح الخلفية. ايضا تثبت النتائج ان ضبط الكاميرا له تاثير على عملية كشف الحركة، حيث ان تغيير الضبط سواء كان زيادة او نقصان يعطي مؤشرا على وجود حركة حتى في حالة عدم وجود اجسام متحركة. تم تشغيل النظام على جهاز احادي المعالج مجهزة بــ 2.0 GHz معالج Pentium 4. نلاحظ ان النظام يعمل بسرعة من حيث تحديد وكشف الحركة ، باستخدام (parallelizing) للخوارزمية جعل النظام يعمل كما لو كان ضمن جهاز متعدد المعالجات وهذا مدعوم من خلال مفهوم ال (Threading) ضمن لغة البرمجة المستخدمة (Visual Studio.net)، مما مكن النظام من تحقيق الاداء الافضل في الوقت الحقيقي . تم استخدام التنبيه لكشف الحركة في ثلاثة طرق مختلفة ، عن طريق الصوت ، عن طريق البريد الالكتروني مع الصورة المرفقة ، واخيرا مع الرسائل النصية القصيرة باستخدام تكنولوجيا GSM . | Recent studies have proved that a person cannot watch a static scene in a monitor for more than 20 minutes, therefore making traditional surveillance systems that rely on the presence of a person incompetent and unreliable. And With the development of computer technology, using a computer to realize the human visual function.Visual surveillance in dynamic scenes, especially for humans and vehicles, is one of the current challenging research topics in computer vision. It is a key technology to fight against terrorism, crime, public safety and for efficient management of traffic. Work is the concentrated basis of this thesis through the construction of the monitoring system and protection.The proposed system in this thesis was designed for monitoring in real - time. For video running at 10 frames per second with a resolution of 640 pixels by 480 pixels, real - time performance would require each frame to be processed in 100 millisecondsMotion detection is the first significant step in video surveillance systems. The motion detection algorithms used in this thesis are background and frame differences after testing the system in different environments, which includes both of outdoor and indoor environments. The comparison between the different methods makes it possible to determine which method can be adopted to monitor a specific environment. For example, if the environment is dynamic it is preferred to use frame difference, and if it is static environment background subtraction is the much adequate method. These results demonstrate that the setting of a camera will be effect on motion detection process. The change of this setting either increase or decrease gives an indication of a motion existence, even in the absence of moving objects.The system was running on a single - processor machine equipped with a 2.0 GHz Pentium 4 Processor. The system is running fast to allow practical applications of the software. Furthermore, by parallelizing the algorithm to run such as on a multi - processor machine, real - time performance could be achieved via concept of threading in Visual studio.The alarm for the motion detection is expressed by three different scenarios : sound, e - mail with attached picture, and finally with SMS using GSM technology

نظام تعريف البصمة باستخدام الخوارزمية الجينية == Fingerprint Identification SystemUsing Genetic Algorithm

Author name: ذكرى محمد عبد
Supervisor name: ضياء عبد الحسين جمعة الزبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: Identification system has been widely covered by many researchers using different methods to reach to the desired goal of the best and accurate security method. Existing security methods rely on knowledge based on approaches like password or token based on approaches like access cards. Such methods are not very secure, biometrics such as fingerprint, face and voice offer are means of personal identification and provide increased security because they rely on characteristics are existed in us. In this thesis, method of fingerprint identification system is introduced. The proposed system has used 196 fingerprint image back to the 28 individual, 140 image from them has been used for training and 56 image has been used for testing. Discrete Cosine Transform has been used to extract distinctive features from fingerprint image and genetic algorithm (GA) has been used as features selection technique. Genetic algorithm has helped to produce GA filter in order to select subset of features out of DCT. When testing the proposed system by using two type of statistical pattern recognition, (Probabilistic Neural Network and K - Nearest Neighbor) have found the identification rate reaching to 91% with superiority K - Nearest Neighbor algorithm in reaching this rate with the use of less number of features (68 feature). This rate has emboldened on attempting using more than one filter of genetic algorithm, the result reached to 98% as identification rate in two classifiers with more reduction in number features. The proposed system has been tested before using genetic algorithm and identification rate has reached to 89%. A code for the proposed identification system has been written with the use of matlabversion(7.6).As the specifications of the computer, which is used : Operating System : Windows 7, Processor : 2GHz, Memory : 3072MB

ضغط الصورة كسوريا بالاعتماد على التقنية العشوائية == Fractal Image Compression Based on Entropy Technique

Author name: دعاء يونس عباس الطائي
Supervisor name: جميلة حربي سعود العامري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ضغط البيانات اصبح مسالة مهمة لخزن المعلومات والارسال ويستخدم بصورة خاصة في قاعدة بيانات مكونة من عدد كبير من الصور الرقمية المفصلة حيث ان الصورة هي عبارة عن تمثيل رقمي. ضغط الصور ببساطة يدل على تقليل هذه البيانات الرقمية بواسطة استخدام خوارزميات مختلفة لذلك مؤخرا الصور تضغط باستخدام خوارزميات ضغط الصور الكسورية وبالاعتماد على الكسوريات (fractals( تعتبر خوارزميات ضغط الصور الكسورية هي خوارزميات من نوع فاقدة لبيانات (lossy) الصور الرقمية. تضغط الصورة كسوريا بسبب اعتمادها على حقيقة ان اجزاء من الصورة غالبا ما تشابه اجزاء اخرى من نفس الصورة لذلك فان هذه الخوارزميات تكون ملائمة اكثر للصور النسيجية والصور الطبيعية. بسبب امتلاك الخوارزميات الكسورية لبعض الخصائص المرغوب بها مثل قدرة التحليل المستقلة وسرعة اعادة الترميز. فان خوارزميات ضغط الصور الكسورية نالت اهتمام كبير من قبل الوحدات البحثية. بالرغم من كل هذه النجاحات المتقدمة الا ان طول وقت الترميز في مرحلة الضغط يبقى العائق الاساسي لهذه الخوارزمية بسبب ان معظم الوقت في مرحلة الضغط يصرف حول ايجاد افضل مطابقة بين المديات (srange) والمجالات (sdomain) اي ايجاد المناطق المتشابهة في الصورة. في هذه الرسالة سوف نقدم تقنية جديدة لتقليل تعقيدات مرحلة الضغط والمحافظة على كفاءة الصورة المسترجعة باستخدام التقنية العشوائية. في هذه التقنية المقترحة, سوف نقسم الصورة المراد ضغطها باستخدام تقنية الشجرة الرباعية quad tree)) الى مديات ومجالات مختلفة الحجم فيما بعد يتم حساب قيمة العشوائية لكل مدى ومجال اذا كان فرق العشوائية بينهما اقل من مقدار عتبة العشوائية (ɛ) الذي يكون ضمن قيم تتدرج من 0.1الى 0.9 فالمجال ينظم لمستودع المجالاتdomain pool) ) لهذا البحث في مستودع المجالات لكل مدى سوف يقل حيث يتم تكوين مستودع المجالات الجديد المتقلص الحجم بالاعتماد على القيمة العشوائية لكل مجال لذلك كل مدى سوف يقارن فقط مع المجالات التي تحقق الشرط ) مستودع المجالات الجديد المتقلص الحجم ) بدلا من المقارنة مع كل المجالات كما في خوارزمية البحث الكلي لهذا الحسابات في مرحلة الضغط المقترحة سوف تكون قليلة والوقت سوف يسرع. في النهاية, استخدام طريقة تقطيع الشجرة الرباعية في التقنية العشوائية المقترحة ساعدنا في تسريع وقت الضغط حيث كما نعرف ان طريقة تقطيع الشجرة الرباعية تسرع مرحلة الضغط حيث ان النتائج الاختبارية في جداول المقارنة المعروضة في الفصل الرابع والتي تتضمن 10 صور رمادية وملونة حجمها 256 ×256 تشير ان الخوارزمية المقترحة تسترجع الصور بوقت ضغط اسرع مثال على ذلك وقت الضغط لصورة لينا تناقص من 2650 ثانية باستخدام خوارزمية الضغط الكلي ليكون431.81 ثانية باستخدام الخوارزمية المقترحة وباستخدام نفس متغيرات مرحلة الضغط وفي حالة قيمة مقدار التداخل (step size) هي 1 كذلك نسبة الضغط والكفاءة لصورة لينا باستخدام الخوارزمية المقترحة هي 10.565 , 30.181 dB على التوالي هذا يعني ان الخوارزمية المقترحة ايضا تحقق كفاءة جيدة للصورة المسترجعة مع نسبة ضغط مقبولة | Data compression has become an important issue for information storage and transmission. This is especially true for databases consisting of a large number of detailed digital images whereas digital images are the numerical representations. Image compression simply refers to reduce this numerical data by using various algorithms so recently images can be compressed using fractal compression algorithm. Based on fractals, fractal image compression is a lossy compression algorithm for digital images. Because fractal image compression relying on the fact that parts of an image often resemble other parts of the same image in other words its is based on the self - similarities property in images so fractal image compression algorithm is best suited for textures and natural images. Due to some desirable properties like resolution independence and fast decoding, fractal image compression has received much attention from the research community. Despite the advances made, the long computing times in the encoding stage remain the main drawback of this algorithm since most of the time during encoding stage is spent for finding the best matching pair of range - domain block (finding the regions with high self - similarity). In this thesis, new technique will be presented to reduce the complexity of the encoding stage and keeping quality of the reconstructed image using the entropy technique. In the proposed entropy technique, the image will be partitioned using quad tree partitioning into range and domain blocks of different sizes after that the entropy values of range and domain blocks will be calculated for determining size of the domain pool since if the difference between the entropy values of range and domain blocks lesser than entropy threshold (ɛ) that ranged from 0.1 to 0.9 values then this domain block will belong to the domain pool because that the domain pool search for each range block will be reduced since the new reduced domain pool is formed based on entropy value of each domain block so that range block is compared only with domain blocks that satisfy the condition (i.e., reduced domain pool) instead of all the domain blocks as in full search algorithm then calculations of the proposed encoding stage will be little and the time will be speeded. Ultimately, using quad tree partitioning in entropy technique assisted in speeding the encoding time since where the experimental results in comparing tables that shown in chapter four which include 10 grey scale and color images of size 256 × 256 indicate that the proposed entropy technique combined with quad tree partitioning reconstructed the images with faster encoding time for example the encoding time of Lenna image decreased from 2650 sec in full search algorithm to be 431.80 sec by using the proposed entropy algorithm under the same encoding parameter values for step size is 1 as well as the compression ratio and quality of Lenna image using entropy technique are 10.565 and 30.038 dB respectively while in full search algorithm were 13.058 and 31.181 dB respectively this means that the proposed entropy algorithm also it achieves good quality of the reconstructed images with acceptable compression ratio

نظام اخفاء صورة مشفرة في ملف صوتي == Image In Wave Crypto - Stego System

Author name: بيداء فليح حسن
Supervisor name: مصطفى ضياء الحسني
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: بسبب التطور السريع في مجال الاتصالات والوسائط المتعددة والاستخدام المتزايد للانترنت، فقد اصبح امن بيانات الوسائط المتعددة ملحا جدا. اثنان من التقنيات الفعالة لتحقيق امن بيانات الوسائط المتعددة هي تقنيات التشفير واخفاء المعلومات .في هذه الرسالة ندرس اسلوبا علميا لنظام اخفاء معلومات صورة مشفرة في ملف صوتي (Cover Audio). في البداية يتم تطبيق خوارزميات مختلفة ومنها خوارزمية الحديثة RC4)) وخوارزمية الفوضئ (Multiple - Logistic Maps)) .لعبت نظرية الفوضئ دورا هاما في تقنيات التشفير والاخفاء في الوقت الحاضر بسبب افضل امنها وادائها وفقا لتسلسل العشوائية التي يتم انشاوها من نظام الغير خطية بسرعة عالية. عملية التشفير والاخفاء تكون بصورة غير متسلسلة عن طريق استخدام "Chaotic Maps" لتوليد مفاتيح للتشفير ومواقع عشوائيه للصوت(Stego Audio). الصورة السرية المشفرة يتم اخفاءها داخل (Cover Audio) لانتاج (Stego Audio) ولكن باجراء بعض التحويلات . واحدة من هذه التحويلات هي ((DWT التي تسخدم للتحويل من مجال ( Time Domain) الى مجال اخر يسمئ المجال الترددي (Frequency Domain).عملية التضمين تكون في المجال الترددي العالي ومن ثم الرجوع الئ المجال الاول بتطبيق معكوس تحويل المويجة المتقطع (IDWT).اثبتت النتائج المتحصل عليها من الاختبارات التجريبيه للنظام المقترح هي تقنيات قوية وفعالة وفقا لمقاييس ( Information Entropy ≤ 8)(PSNR ≥ 40), (SNR ≥ 40), (Runs Test ≥ 0.01), (Frequency Test ≥ 0.01), (Serial Test ≥ 0.0.1), (Correlation Coefficient ≤ 1). | Due to the rapid development in the field of communications and multimedia and the increasing use of the Internet, multimedia data security has become very urgent. Two of the efficient techniques to achieve the multimedia data security are cryptography and steganography technologies.In this thesis introduces a workable method for steganography system encrypted image into a cover audio file. Initially, different encryption algorithms are implemented based on modified modern cipher (Hybrid RC4 using Logistic and Tent maps) and chaotic maps (Multiple - Logistic maps). The chaos theory has played an important role in cryptography and steganography. Chaos based encryption and embedding algorithms are employed at the present time because of their best security and good performance according to the random sequences that are generated from nonlinear system in a high speed calculations. The chaotic map is used to generate the encrypted keys and the random locations of stego audio. The encrypted secret image is then embedded in cover audio to produce stego audio after some transformations. One of the transformations is Discrete Wavelet Transform (DWT) that used as an embedding technique by converting the cover audio from time domain to frequency domain. The Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT) is applied to produce the auditory stego audio. The obtained results from the experimental tests proved that the proposed encryption and embedding algorithms are a powerful and efficient techniques according to the higher (Entropy ≤ 8), (Correlation ≤ 1), (PSNR ≥ 40), (SNR ≥ 40), (Runs Test ≥ 0.01), (Frequency Test ≥ 0.01), and (Serial Test ≥ 0.01).

تشـفير اشارة الكلام باستخدام خرائط الفوضى == Speech Signal Encryption Using Chaotic Maps

Author name: ايمان هاتو هاشم
Supervisor name: سعد نجم باشخ السعد
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: اكتسبت امنية الاتصالات للكلام اهمية كبيرة مع تقدم الاتصالات الحديثة وتقنيات الوسائط المتعددة. اذ اصبح توفير الحماية مع مستوى امن عال من القضايا التي تحظى باهمية خاصة, فضلا عن كونها من القضايا الضرورية.في هذه الدراسة تم اقتراح طريقة لتشفير الكلام اذ تم تصميمها وتنفيذها اعتمادا على انظمة الفوضى (chaotic). تضمنت الدراسة تقديم نوعين من خوارزميات تشفير الكلام : رقمية وتناظرية، وكل خوارزمية منها مكونة من اكثر من مستوى لتغيير معالم اشارة الكلام الاصلية مع الحفاظ على الاشارة المسترجعة بدرجة وضوح عالية .ان خوارزمية التشفير الرقمية تعتمد على عملية ابدال وتعويض عينات الكلام (samples) في المجال الزمني, والمجال الترددي باستخدام مفاتيح سرية. على حين تعتمد خوارزمية التشفير التناظرية على عمليات ابدال لمقاطع الكلام في المجال الزمني وعمليات ابدال للمعاملات الناتجة من تحويل جيب التمام المقطع (DCT). ان عمليات الابدال يتم تنفيذها عن طريق تطبيق (map Arnold cat) وباستخدام مفتاح ابدال يتم توليده باستعمال زوج من (Logistic map) ذات البعد الواحد، على حين تم تنفيذ عمليات التعويض عن طريق استخدام مفتاح (mask) يتم توليده من (Logistic maps).كما تضمنت الدراسة مقارنة اداء كل خوارزمية نسبة الى درجة الوضوح الموجودة في الاشارة المشفرة وجودة الاشارة المسترجعة بعد عملية فك التشفير باستعمال اختبارات موضوعية مع الاخذ بعين الاعتبار تاثير الضوضاء على الاشارة المشفرة.وقد تم استخدام لغة البرمجة (c#) لتنفيذ خوارزميات التشفير المقترحة اذ اظهرت النتائج ان نظام التشفير يوفر كلام مشفر مع نسبة وضوح قليلة جدا (نسبة الاشارة الى الضوضاء SNR ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي SNRseg ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي الطيفيSSNRseg تصل الى - 25 وقيمة معامل الارتباط تقترب من الصفر) وكلام مسترجع ذو نوعية عالية من الجودة (نسبة الاشارة الى الضوضاء SNR ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي SNRsegونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي الطيفيSSNRseg تصل الى 85 وقيمة معامل الارتباط Correlationتقترب من الواحد), كذلك بينت النتائج ان النظام متحسس بدرجة عالية لتغيير المفاتيح المستخدمة. | Secure speech communication has been of great importance with the advancement of modern telecommunication and multimedia technologies. The importance of providing protection with high level of security becomes a major issue. In this thesis the design and implementation a chaotic based encryption speech approach has been proposed. Two types of speech encryption algorithms are presented, digital and analog. Each algorithm is with multilevel to destroy all aspects of the original signal, while preserving the quality of the recovered speech signal with a satisfactory level.The digital encryption algorithm is based on permutation and substitution of speech samples using secret keys in both time and transform domains. While analog encryption algorithm is based on permutation the segments in time domain and permutation coefficients resulting from Discrete Cosine Transform (DCT) in transform domain.The permutation process is performed by Arnold cat map and permutation key generated from a pair of one - dimensional logistic maps. The substitution performed with mask key generated from one - dimensional logistic maps. A performance comparing of each algorithm in terms of residual intelligibility and quality of recovered speech is done using objective test, taking into account the effect of the noise on encrypted signal.The proposed speech encryption algorithms are implemented in C# programming language. The results indicate that the encryption system provides encryption speech signal of very low residual intelligibility (SNR, SNRseg and SSNRseg are very low up to - 25 and correlation closed to zero), while preserves the high quality of the recovered speech signal (SNR, SNRseg and SSNRseg are high up to 85 and correlation closed to one). The system has a large key sensitivity because a small change in the secret key causes a large change in the encrypted signal.

نظام تشخيص السكري باستخدام خوارزمية ID3 وخوارزمية البيز == Diabetes Diagnosis System Using ID3 and Bayesian Algorithms

Author name: احلام راشد خرباط
Supervisor name: زكي سعيد توفيق | سكينة حسن هاشم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: In today’s world, people get affected by many diseases which cannot be completely cured. Diabetes is one of these diseases and is now a big growing health problem. It leads to heart attack, kidney failure and renal disease risks. The techniques of data mining have been widely applied to extract knowledge from medical databases. This work presents a proposed Medical Diagnosis System of Diabetes aiming to identify the correct diagnosis of Patient’s diabetes as quickly as possible and at a lower cost as possible. The Proposal has three subsequent stages; the first stage is to construct the medical dataset (MD) with eight features which are taken for 1000 patients and cover three classes (Diabetic, Non - Diabetic, and Predicted - Diabetic). The second stage is preprocessing the MD by removing redundancy, generalize and normalize some of features values, and to predict the missing values using K - Nearest Neighbor algorithm (KNN) instead of the traditional filling method in which values are estimated based on experiences. The third stage is data mining - based machine learning, which depends on two algorithms Interactive Dichotomizer 3 (ID3) classifier and Traditional Naïve Bayesian (TNB). TNB required an additional checking step to be suitable for the domain; this version has been called Modified Naïve Bayesian (MNB)). The outcome of implementing the proposed system showed that the accuracy of MNB classifier is generally higher than that of both TNB and ID3 classifiers for all feature sets. It has been found that accuracy of the ID3 model is approximately (98.5%), while the accuracy of the TNB model is about (63%) and the accuracy of the MNB model is (100%). The implementation of the proposal has been done using MS. Visual Studio C#.

نظام تصويت الكتروني امن باستخدام التشفير التماثلي == Secure E - Voting System Using Homomorphic Encryption

Author name: احسن جبار عبد الحسين
Supervisor name: سعد نجم باشخ السعد
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: Homomorphic encryption is a type of encryption that allows performing computation on ciphertext and returning an encrypted result. The decrypted of the result is equal to the same result when performing the same computation on plaintext. Homomorphic encryption has become more useful and more important in many different cryptographic applications such as voting protocols, cloud computing and private information retrieval.The main aim of thesis is to introduce the concepts of homomorphic encryption and how to exploit these concepts to solve open problems in cryptography field. A remote e - Voting system is designed and implemented using homomorphic encryption as an example of these problems. The homomorphic properties in ElGamal cryptosystem are exploited to achieve two important voting prerequisites : first, the security of device used for electronic voting by voter. Second, the voter has the ability to choose willfully and without force. The system achieves the privacy of voters. That mean no one can link the identity of the voter and his vote. The privacy is preserved by using homomorphic encryption which can count the results without revealing the individual votes. In addition to privacy, the system achieves the other general voting system requirements such as eligibility, accuracy, fairness, Receipt - freeness, coercion resistance, mobility, simplicity, individual verifiability, scalability and availability.The structure of the system consists of four stages : setup, registration, voting and tallying. The concepts of object oriented software engineering and unified modeling language are adopted in the stages of developing the system.Finally Java programming language (NetBeans IDE 8.0.2), MySQL (WampServer64 - phpMyAdmin) and Pacestar Unified Modeling Language (UML) Diagrammer V 6.38 are used as tools for implementation.

ضغط البيانات السعية باستخدام الطرق الهجينـة == Audio Compression Based on Hybrid Methods

Author name: زينـة صادق عبــد الجــبار
Supervisor name: ضياء عبد الحسين جمعة الزبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ان تقنيات ضغط البيانات لها اهمية كبيرة في العديد من التطبيقات. احد هذه التقنيات هو ضغط البيانات السمعية المستخدم على نطاق واسع في تطبيقات نقل وتخزين الصوت لذلك هناك العديد من تقنيات ضغط البيانات السمعية التي بحثت.ان الهدف من ضغط البيانات السمعية هو للحصول على تمثيل رقمي مدمج مع جوده عاليه لاشارة الصوت عالية الجوده دون التاثير على جودة الادراك الحسي لغرض نقل وتخزين فعاله.النقطة الرئيسية لهذه الرساله هو استغلال التشابه الكبير بين قناتي الصوت في النظام الصوتي المجسم (والذي هو صفه لعدد كبير من ملفات الصوت) وذلك يتم بعد العمل على الاشارة الرقمية المعتمدة على تحويل المويل (Slantlet Transform) مع استخدام العتبه من نوع متكييف لعزل ونقل المعاملات المهمة عن المعاملات الاقل اهمية. بعد ذلك يتم تكميم وترميز المعاملات المهمه عملية الترميز تكون عن طريق الترميز الحسابي (Arithmetic Coding) وترميز طول التشغيل (Run Length Encoding) .تعتبر الخوارزمية الجينية اداة مناسبة من طرق البحث او طرق تحقيق الامثلية لذلك استخدمت لتحسين اداء نظام الضغط وذلك عن طريق ايجاد عامل تكميم من نوع متكييف لكل ملف بدلا عن استخدام عامل تكميم يتم تحديده من قبل المستخدم. بعض مقاييس الجودة مثل مقياس نسبة قمة الاشارة للضوضاء (PSNR) وخطا المربع المتوسط (MSE) استخدمت لتقويم جودة الملف الصوتي المسترجع مقارنة مع جودة الملف الصوتي الاصلي. كذلك تاثيرات بعض عوامل السيطرة على اداء النظام قد تم اختبارها لمساعدة المستخدم لاختيار قيم عوامل النظام بشكل صحيح. تشير نتائج الاختبار الى ان استخدام الخوارزمية الجينية هو تحسين جدير بالاهتمام في نظام الضغط. مع التحسن الذي تحقق باستخدام الخوارزمية الجينية كان معدل كل من : نسبة الضغط19.52 , ونسبة قمة الاشارة للضوضاء 56.70 ديسبل ,زمن الترميز لثانية واحدة 0.30) ثانية( وزمن فتح الترميز لثانية واحدة 0.11) ثانية( . | Data compression techniques have a great importance in many applications; one of these compression techniques is audio compression which is widely used in applications such as audio transmission and storage so many forms of audio compression techniques have been investigated.Audio compression aims to obtain compact digital representation of high quality audio signal without comprising the perceptual quality.The central point of this thesis is to exploit the high similarity of two channels in stereo wave file (which is the property of large number of stereo audio files) after using digital signal processing techniques based on Slantlet transform with adaptive threshold to isolate the important coefficients from less important. The isolated coefficients are quantized and encoded using arithmetic coding and run length encoding.Genetic algorithm (GA) has become a suitable searching or optimization tool so it used to improve the performance of compression system by finding an adaptive quantization factor for each file instead of using quantization factor specifying by user. Some of the well known fidelity measures like peak signal to noise ratio (PSNR) and mean square error (MSE) have been used to assess and compare the quality of the reconstructed audio file with the original one, also the effects of some control parameters on the system performance have been investigated to assist user to correctly choose the values of system parameters. The test results indicate that GA is a worthwhile improvement in compression system, with the improvement achieved by GA the averages of : compression ratio of 19.52, PSNR of 56.70 dB, encoding time for one second 0.30 sec and decoding time for one second 0.11 sec.

تحديد هوية المتكلم باستخدام ) VQ ( و ) MFCC ) == Speaker Identification Using MFCC And VQ

Author name: يحيى عبد الامير محمد
Supervisor name: بشار مكي نعمة
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

نمذجة الصور الحرارية لتمييز حالات الثدي المسرطنه باستخدام تقنيات معالجة الصور == Thermal Images Modeling For Identify Breast Abnormalities Using Image Processing Techniques

Author name: ندى صبيح علي
Supervisor name: زياد محمد عبود
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تحليل الشفرات بالاعتماد على تقنيات الحوسبة المرنة المعدلة == Cryptanalysis Based On Modified Soft Computing Techniques

Author name: محمد حسين احمد
Supervisor name: سالم علي عباس
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

نظام التعرف على قزحية العين باستخدام الشبكات العصبية الاحتمالية ومصفوفة التكرارات الرمادية == Iris Recognition System Using PNN And Co-Occurrence Matrix

Author name: شيماء اكرم حنتوش
Supervisor name: ضياء عبد الحسين جمعة الزبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تصميم نظام مؤتمت لتلخيص النصوص العربية == Design An Arabic Automated Text Summaization System

Author name: سعاد عبد الوهاب اسماعيل
Supervisor name: احمد طارق صادق العبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تطويرات نظرية المجموعة الصارمة وخوارزمية ID3 لتحليل البيانات == Rough Set Theory And ID3 Algorithm Modifications For Data Analysis

Author name: سرى ناصر مريوش
Supervisor name: احمد طارق صادق العبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تشفير MPEG-4 بالاستناد الى RC6 و RC4 == MPEG-4 Encryption Based On RC6 And RC4

Author name: رفاه سامح شاكر
Supervisor name: عبد الوهاب سامي ابراهيم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

خوارزمية هجينة من خوارزمية طائر الوقواق وخوارزمية التغذية الرجعية مع تحديث معامل التعلم لتسريع عملية الالتقاء == A Hybrid Cuckoo Search And Back-Propagation Algorithm With Dynamic Learning Rate To Speed Up The Convergence Process

Author name: رشا ماجد حسون سعيد
Supervisor name: سفانة حيدر عباس
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

قارئ العلامة الضوئية بالاعتماد على تعديل معمارية الاتصال MMCA متعدد == Optical Mark Reader Based On Modified Multi-Connect Architecture MMCA

Author name: رسل حسين حسن
Supervisor name: عماد عيسى عبد الكريم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تمييز الوجه واسترجاعه باستخدام العلاقات الترابطية == Face Recognition And Retrieval Using Association Rules

Author name: رانية علي مصطفى
Supervisor name: عبد الوهاب سامي ابراهيم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

كشف الصورة المزيفة باستخدام ترميز الصورة والنحت == Image Forgery Detection Using Image Coding And Hashing

Author name: ثامر عبد الستار عبد الجبار
Supervisor name: حيدر كاظم حمود
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تمييز الحروف العربية المكتوبة يدويا باستخدام تحويل متعدد == Arabic Handwritten Characters Recognition Using Hybrid Transform

Author name: انعام سلمان عبود
Supervisor name: انمار عبد الوهاب رزاق
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
1 ... 7 8 9 10