Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 309

نظام مراقبة الفيديو لاكتشاف الحرائق بالاعتماد على التحويلات اللونية == Video Monitoring System for Fire Detection Based on Color Transformation

Author name: احمد فاخر مطر
Supervisor name: حازم كاطع دواي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تقنية مصادقة HCI المقترحة المستندة على الشبكة العصبية الخلوية - المضببة == Proposed HCI Authentication Technique Based on fuzzy - cellular neural network

Author name: احمد عبد علي عبد الكاظم
Supervisor name: حيدر كاظم حمود
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - Faculty Of Education
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تمييز المشاعر للمتكلم باللغة العربية في الوقت الحقيقي == Real - Time System for Arabic Speech Emotion Recognition

Author name: احمد عامر عبد الكريم
Supervisor name: بشاز مكي نعمة
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تشابه النصوص بالاعتماد على تقنية التحليل الدلالي المستتر == Text Similarity Based On Latent Semantic Analysis Technique

Author name: خضير جاسم كاظم
Supervisor name: احمد طارق صادق العبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: Arabic
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ان اغلب التطبيقات الالية التي تستخدم في معالجة للغات الطبيعية ومساحات العمل التي ترتبط بتعدين النصوص مثل استرجاع المعلومات, تجميع الملفات, تلخيص النصوص, الترجمة الالية وغيرها من التطبيقات, جميع هذه التطبيقات تعتمد على اساس رئيسي واحد هو حساب مقدار التشابه بين نصيين او اكثر. هذه الرسالة تقترح منهجيين يركزان على مشكلة قياس التشابه الدلالي بين النصوص المكتوبة باللغة الانكليزية . تحاول الرسالة تحسين عملية ايجاد درجة التشابه الدلالي بين النصوص وجعلها اكثر تكيفا لمعالجة كلا من الجمل القصيرة والنصوص الطويلة. الرسالة تستخدم تقنية التحليل الدلالي المستتر وهي واحدة من التقنيات الذكية لقياس التشابه بين النصوص التي تستند في عملها على مجموعة من النصوص وتشتق التشابه الدلالي من خلال سياقات الجمل. كلا من المنهجيين المقترحين يستعملان نفس الاسلوب المستخدم في التقنيات التي تعمد على المعرفة , حيث يتم اشتقاق العلاقة الدلالية على مستوى المصطلحات او الكلمات من خلال الفضاء الدلالي وبعدها يتم حساب درجة التشابه بين النصيين بالكامل. هذه الرسالة تحاول ان تعالج مشكلتين ,الاولى حساب مقدار التشابه الدلالي للنصوص من خلال الكلمات والمصطلحات المتكونة منها , مستفيدة من الخواص الرياضية لخوارزمية تفسخ القيم المفرد دون الحاجة لاستخدام مصدر خارجي ( قاموس مفردات) والثانية هي حجم متجه تمثيل النص يعتمد على طول النصين المقارنين (المطلوب ايجاد التشابه بينهما) بدلا من التمثيل الذي يعتمد على حجم المتجه بحجم الفضاء الدلالي. من خلال تقيم النتائج على ثلاثة مجموعات مختلفة فان النظام المقترح يعطي نتائج جيدة عند مقارنتها مع الحكم البشري تساوي 76% مقارنتا مع النتائج 65% و69 % على التولالي ,التي تم الحصول عليها من تقنية التحليل الدلالي المستتر القياسية دون تعديلات ونظام قياس تشابه النصوص مجاني على الانترنيت. تمكن النظام المقترح من التغلب على طرق قياس التشابه المستخدمة في مجال اكتشاف الانتحال او سرقة النصوص , حيث حصل على نتائج 92% مقارنتا مع نتائج 60% , 89% التي حصلت عليها الطرق الاخرى. | The most applications which are used in the automatic Natural Language Processing (NLP), such as Information Retriever (IR), clustering, text summarization, machine translation and other, all of them depended on the major process of how to find similarity distance between a pair or more of texts. This thesis proposes two approaches which are focus on the problem of text semantic similarity in English language. It's trying to enhance the process of finding the semantic similarity distance between texts and making it more adaptable for both long text and short text. Latent Semantic Analysis (LSA) is the technique which used in this thesis. It's one of corpus - based intelligent measures techniques. The two proposed approaches are using the same style that used in Knowledge - based measures, where derived semantic relationship on terms level from the semantic space, and thus calculate the similarity between the two texts fully. This thesis tries to address two problems, the first is calculate the semantic similarity for texts, which is benefited from the results of Singular Value Decomposition (SVD) in LSA without using external dictionary. The second the size of text vector which depends on length of comparative texts, instead of depending on size of vector space. Evaluation results on three different data sets show that the proposed system gives results comparison to human judgment equal to 76% compared with the results 65% and 69% which obtained from the standard LSA and other system of text similarity measure free online respectively, and outperforms on several competing methods which are used for detecting Plagiarism in texts, where the proposed system achieves 92% while the results are obtained 60%, 89% from these methods

تاثير الضوضاء على نتائج خوارزمية التجميع == Noise Effect on The Clustering Algorithm Results

Author name: هدى قاسم جبار
Supervisor name: جاسم طعمه سرسوح | كاظم مهدي هاشم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: lustering, which is partitioning data into groups of similar objects, has a wide range of applications. In many cases, unstructured data makes up a significant part of the input.Attempting to cluster such part of the data, which can be referred to as noise, can disturb the clustering on the remaining domain points. Despite the practical need for a framework of clustering that allows a portion of the data to remain unclustered, little research has been done so far in that direction. In this thesis, we take a step towards addressing the issue of clustering in the presence of noise.Clustering is being widely used in many applications including medical, financial, etc. Clustering may be applied on database using various approaches, based upon distance, density, hierarchy, and partition. The data item which is not relevant to data mining is called noise. Noise is a major problem in cluster analysis, which degrades the performance of various clustering algorithms in the term of efficiency and time.The objective of this thesis is to study the noise effect on the performance of various clustering algorithms. Propose a new clustering algorithm that the noise effect is very low compared with the other clustering algorithms.Our purpose is to study how a proposed algorithm is responsive to the noise in the efficiency. K - mean algorithm and our proposed clustering algorithm used based upon the partitioned or hierarchical clustering. Different types of noise add to selected database then measure the effect of that noise on the result of clustering algorithm (proposed algorithm and K - mean algorithm).The challenge of our proposed algorithm to the noise is study by computing the efficiency, the time and the obtained clusters number. Then the percentage of noise will be varied, the efficiency and the time required for clustering, will be calculated. The observation results will be used to compare the efficiency of algorithms and the processed time.The proposed clustering algorithm and other algorithms used in our study have been implemented using (MATLAB R2014b) programming language, and the programs work under windows 7 Ultimate service pack1 operating system type (32 - bit). The tests have been applied using a personal computer (Core i5, processor 2.60 GHz, RAM 6 G - byte).A real - world database containing 200 images has been constructed during thesis time. We do some experiments to demonstrate the power of the proposed algorithm.The results showed that the proposed clustering algorithm efficiency is not affected by the presence of noise but it efficiency is less if the noise ratio is increased.

وسيلة لاستراتيجية الاندماج الامثل في انظمة متعددة المقاييس الحيوية == An Approach to Optimal Fusion Strategy in Multibiometric Systems

Author name: نورة عمران علكم
Supervisor name: عامر صديق الملاح
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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 with the best and accurate method. Most Identification systems which depend on a Single biometric have many restrictions such as noisy information, non universality, spoof attack and inadmissible rate of error. These restrictions will be solved by deploying multimodal biometric systems that has been proposed in this thesis. The multimodal biometric systems utilize two or more individual modalities, such as Fingerprint, Iris, Retina and Face. In this thesis , two biometrics, Fingerprint and Iris, are used as multibiometrics. The system consists of three main parts : First is Identification by fingerprint , the second is Identification by the iris, the third is the Fusion between the fingerprint and iris in one of the levels. A matching score and decision levels has been selected in this thesis .Wavelet packets transform is used to reduce the image size without losing the important information and two activation function wavelet networks as a features extractor and for fusion, score level and decision level are employed after biometric results for each trait founded separately. The fingerprint and iris images that are used for testing the system have been obtained from the from CASIA website and palacky university for (35) person which consist of (350) images, (175) fingerprint images and (175) iris images. The Error rate is shown by the results after testing the system is 8.6%. Two researches are published from this thesis that titled (Fingerprint and Iris Fusion for Identification),(Iris Identification Using Two Activation Function Wavelet Networks).

تقييم دوال الفوضى الاحادية البعد في تشفير اشارة الكلام == Evaluation of One - Dimensional Chaotic Maps in Speech Encryption

Author name: نورا زيدان خلف
Supervisor name: سعد نجم باشخ السعد
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: تستخدم عدة انواع من الدوال الفوضى في تشفيرالمعلومات بدلا من التشفر التقليدي لامتلاكها ميزات مهمه.في هذه الرسالة تم تقييم ستة انواع من دوال الفوضى. ودوال الفوضى هي logistic map, tent map, circle map, Bernoulli map, ICMIC map وdyadic map.وتضمنت الرسالة : - اختبار توحيد العشوائية لجميع المتسلسلات المتولدة من دوال الفوضى. - تحويل المتسلسلات من النظام العشري الى نظام الثنائي باستخدام CCCBG(Cross Coupled Chaotic Bit Generation). - اختبار المتسلسلات الثنائية الناتجة باستخدام خمسة عشر اختبار صادره من المعهد التقني للمعايير والتكنولجيه NIST)).نتائج الاختبار لستة دوال الفوضى تشير ان logistic map, tent map, circle map, Bernoulli mapو map ICMIC نجحت خلال الاختبار بينما dyadic map لم تنجح. من خلال اختبار توحيد اظهرت النتائج ان tent map, circle mapو Bernoulli map هي موحدة بينما logistic map, ICMIC map وdyadic map غير موحده .تم تنفيذ الخوارزمية لتشفير الكلام باستخدام كل سلسله متولدة من دوال الفوضى. الخوارزمية المقترحة استخدمت سلسلة الدوال كمفتاح. تم الاستعانه بخمس انواع من المقاييس لتنفيذها على الكلام المشفرومقارنته مع الكلام الصريح. ان نظام التشفير يوفر كلام مشفر مع نسبة وضوح قليلة جدا, عندما استخدام دوال التي تمتلك العشوائية (نسبة الاشارة الى الضوضاء SNR ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي SNRseg ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي الطيفي SSNRseg تصل الى 28 - وقيمة معامل الارتباط تقترب من الصفر), بينما عندما استخدام الدوال التي لاتمتلك العشوائية (نسبة الاشارة الى الضوضاء SNR ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي SNRseg ونسبة الاشارة الى الضوضاء المقطعي الطيفي SSNRseg تصل الى 23 - وقيمة معامل الارتباط تقترب من الصفر) . نتائج الاختبار تشير ان العشوائية ليس لها تاثير على التشفير. نفذ العمل العملي لهذه الرسالة بلغة البرمجة الماتلاب. | Several types of chaotic maps have been used broadly in media encryption rather than the traditional encryption because of the important features the chaotic maps have. In the present thesis, an evaluation process has been done for six types of chaotic maps. The chaotic maps used are logistic map, tent map, circle map, Bernoulli map, ICMIC (Iterative Chaotic Map with Infinite Collapses) map and dyadic map. The sequences generated from each chaotic map are tested for uniformity and randomness. The relation between randomness, uniformity and highly security are studied. The fifteen tests of NIST (National Institute Standards and Technology) are implemented in binary randomness test while CCCBG (Cross Coupled Chaotic Bit Generation) is chosen for converting real numbers to binary. The results of testing six chaotic maps indicate that the logistic, circle, tent, ICMIC and Bernoulli are passed through NITS tests while dyadic is not. Circle map, tent map and Bernoulli map are a uniform distribution while Logistic map, ICMIC map and dyadic map are not uniform. Also, each sequence generated from the chaotic maps has been used for speech encryption. A proposed algorithm is proposed and implemented for this task using the chaotic sequences as a key. The encrypted speech is tested using five types of measurements. The results indicate that the encryption system provides encryption speech signal of very low residual intelligibility, when used chaotic have randomness (SNRseg and SSNRseg are very low up to - 28 and correlation closed to zero), while when used chaotic map do not have randomness (SNRseg and SSNRseg are very low up to - 23 and correlation closed to zero). The results show that the randomness does not have effect on speech encryption. The practical work of the thesis is implemented in Matlab programming language

تعديل شبكة العصبية ذاكرة ثنائية الاتجاه الترابطية (BAM) == A Modified Bidirectional Associative Memory

Author name: نسرين عبد الهادي جبر
Supervisor name: عماد عيسى عبد الكريم
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: شبكة العصبية الذاكرة ثنائية الاتجاه الترابطية (BAM) هي واحدة من الاكثر استخداما نماذج الشبكة العصبية لمغاير الجمعيات والتحسين المهام. وBAM لها عدة قيود مثل انماط محدودة المخزنة، مشاكل ادنى المحلية، نسبة الضوضاء المحدودة والتحول والمشاكل التحجيم. واقترحت هذه الاطروحة لتحسين شبكة الذاكرة العصبية ثنائية الاتجاه الترابطية (BAM) عن طريق تعديل في هيكلية الشبكة وعمليات التعلم والتقارب. هذا التعديل يؤدي الى زيادة اداء الشبكة العصبية الذاكرة ثنائية الاتجاه الترابطية (BAM) عن طريق تجنب معظم القيود. وبالاضافة الى ذلك تحسين كفائتها من خلال تقليل حجم الشبكة وحجم الوزن. ونتيجة ما ورد اعلاه، سيتم زيادة القدرة على الضوضاء، وكذلك تسريع عملية التعلم وتقاربه. اثبتت عملية التقييم ان شبكة (MBAM) يمكن ان تتعلم وتتعرف على (100) انماط ذات احجام مختلفة وبنسب مقبوله من الضوضاء والتغلب على معظم القيود BAM باستثناء المشاكل التحول والارتقاء. وفقا لمرحلة التعلم، وصلت MBAM سعة التخزين الى 100 انماط ومازالت تعمل بكفاءة. وبالاضافة الى ذلك، فان حجم المصفوفة الاوزان اصبح اصغر (اي اربعة مصفوفات)، ويتم تحديد حجم هيكل شبكة MBAM (اربعة الخلايا العصبية) مع اي حجم نمط (اي انها لن تعتمد على حجم نمط). في مرحلة التقارب، والتخلص من مشكلة الارتباط ومشكلة الحد الادنى المحلية. وبالاضافة الى ذلك، كانت نسبة الضوضاء مقبولة لخوارزمية التقليدية مع حجم نمط (32 * 32) بكسل والضوضاء وتتراوح ما بين (10٪ - 90٪). وكانت نتائج هذه التقييم من (100٪ - 36.66٪)، في حين كان من نتائجها خوارزمية عشوائية في مجموعة من (100٪ - 39.66٪)، ونتائج خوارزمية الربع في مجموعة من (100٪ - 36٪). | A Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network is one of the most commonly used neural network models for hetero - association and optimization tasks. The BAM has several limitations such as limited stored patterns, local minimum problems, limited noise ratio and shifting and scaling problems. This thesis will proposed to improve the Bidirectional Associative Memory neural network (BAM) via modification the network architecture, learning and convergence processes. This modification is to increases the performance of associative memory neural network via avoiding most of the (BAM) limitations. In addition improving its efficiency by decrease the network size and weight size. As a result of the above, the capability for noise will be increased as well as speed up its learning and convergence process. The evaluation process proved that the MBAM network can learn and recognize 100 patterns with different sizes in acceptable percentage noise overcoming most of BAM limitations except shifting and scaling problems. According to the learning phase, MBAM reached the storage capacity to 100 patterns and still working efficiently. In addition, the size of the weights matrix became smaller (i.e. Four matrices), and the structure size of the MBAM network will be fixed (Four neurons) with any pattern size (i.e. it will not depend on the size of the pattern). In the convergence phase, the correlation problem and local minimum problem were disposed. In addition, noise percentage was acceptable that for traditional algorithm with pattern size (32*32) pixel and the noise was ranging from (10% - 90%). The results of these evaluation was from (100% - 36.66%), while Random algorithm was resulted in range from (100% - 39.66%), and Quarter algorithm was resulted in range from (100% - 36%).

تصميم وتنفيذ منظومة محادثة باستخدام مفاهيم امنية الشبكات == Design and implementation of conversation system using network security concepts

Author name: ميساء عبد الخالق عطية
Supervisor name: بشار مكي نعمة العيساوي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: تصميم وتنفيذ منظومة محادثة باستخدام مفاهيم امنية الشبكات"اصبحت انظمة المحادثة والتواصل الاجتماعي امرا حيويا وفعالا لايمكن الاستغناء عنه في مختلف ميادين الحياة اليومية .تتميز هذه الانظمة بصفة رئيسية وهي ان المحادثة تكون بشكل اني بين المستخدمين.في الوقت الحاضر اصبحت هذه الانظمة تحتاج الى متطلبات معينة مثل تامين الحماية للمحادثة من اجل المحافظة على خصوصية الافراد.بالاضافة الى ذلك فان ادائية هذه الانظمة يجب ان تحافظ على مستوى مقبول من وجهة نظر المستخدم. في هذا البحث تم التطرق الى تصميم وبناء منظومة محادثة يدعم الوسائط الاساسية الثلاث للبيانات (نص ,صوت,فيديو).هذا النظام يتكون من جزئين رئيسيين : محادثة خاصة (بين شخصين فقط( ومحادثة عامة (بين شخصين فما فوق). بناء المنظومة تم تنفيذه باستخدام بروتوكولات الشبكات المعروفة بال(TCP, UDP , RTP) لنقل المحادثة اما تامين فقد تم تحقيقه خليط من خوارزميات الحماية المعروفة بال (RSA, AES, SHA512 ,ECCDiffieHellman).هذه الخوارزميات تم استخدامها من اجل تحقيق ثلاثة اهداف وهي الخصوصية والموثوقية وسلامة البيانات لمختلف العمليات التي تحدث في النظام مثل تسجيل الدخول وتبادل المفاتيح وغيرها من العمليات.ايضا هناك العديد من الاختبارات التي تم اجراؤها على النظام وباستخدام العديد من الادوات وذلك للتحقق من فعالية نظام الحماية المقترح .ايضا تم اجراء اختبارات اخرى لقياس الوقت المستغرق من قبل العمليات المختلفة بعد تطبيق نظام الحماية لمعرفة تاثيرها على كفاءة النظام ككل قبل وبعد تطبيق نظام الحماية. عملية التصميم والتنفيذ للنظام المقترح انجزت من خلال مفاهيم تصميم كائني المنحى، والحزمة البرمجية باستخدام Visual Studio 2010، لتحقيق الهدف الاساس للمنظومة المقترحة

تشفير الصور الملونة اعتماد h على الدوال الفوضوية == Color Image Encryption Based on Chaotic Maps

Author name: مصطفى عبد الرزاق حسين النعيمي
Supervisor name: سعد نجم باشخ السعد
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: 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. One of the efficient techniques to achieve the multimedia data security is encryption, which prevents the unauthorized entities from accessing confidential data.In this thesis, a system is proposed to encrypt and decrypt a colored image based on chaotic maps without losing any data.The length of the secret key used to encrypt and decrypt the image is 20 numerical digits divided into four parts; these parts represent the initial conditions and the control parameters for two chaotic maps. The output of these two chaotic maps is processed to generate ten Random Ergodic Matrices (REMs) and eight Random Bit Matrices (RBMs) used for permutation and substitution purposes.The principle of the proposed system work is to convert the colored image from its three color components into two dimensional gray scale one. The gray scale image is decomposed into eight binary images. Then permutation and substitution processes are achieved through REMs and RBMs respectively. Finally, a stage for combining the eight binary matrices to one matrix and then converting it back to the three color components is implemented to form the final colored encrypted image.Several criteria to measure the encryption quality of the proposed system have been used. The results point to high robustness and resist strongly against the most known attacks with exception of differential attack. An enhancement step is added to the proposed system focusing on blending and integrating plain image data with the secret key to make it strong enough against the most known attacks especially the differential attack.The encryption quality of the proposed system is measured again using the same criteria used before the enhancement, and the results point to good robustness and strong enough against the most known attacks including the differential attack.

نظام استرجاع الصور المشفرة بالاعتماد على تحليل الخصائص == Retrieval System of Encrypted Images based on Features Analysis

Author name: فادية فؤاد حنتوش
Supervisor name: ميثاق طالب كاطع
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: To search in image collections based on visual content is potentially a very powerful technique. Content - based search provides an important tool for users to consume the ever - growing digital media repositories. However, since communication between digital products takes place in a public network, the necessity of security for digital images becomes vital. Hence, the design of Secure Content Based Image Retrieval (SCBIR) system is becoming an increasingly demanding task as never before.This thesis, presents a mechanism that addresses the SCBIR as a novel improvement and application for the image retrieval. The proposed system consists of six phases briefly described as follows : first, feature extraction phase, which produces the low - level quantitative description of the image (color and texture) that allows the computation of similarity measures, the definition of the ordering of the images, and the indexing of the search processes. Second, indexing phase, Hash table and Bloom filter were employed for classification. Third, feature encryption phase, where content protection is performed using Chaotic Logistic Map (CLM) and logical operations. Fourth, image encryption phase, as a security mechanism for CBIR, two research fields in computer science was combined, CBIR and image cryptography, which grow up to meet the trends of security and speed in current computer sciences, CLM and Rivest cipher 4 algorithms were applied. Fifth, retrieval phase, which provides a subset of images answering the query based on the similarity between images computed over the feature vector extracted from each image. Finally, Relevance feedback phase, a technique that attempts to capture the user’s needs through iterative feedback. Although the system proved its efficiency in security strength, computational complexity, and search performance with 88% of average precision, it does not mean the optimal system was designed, since some weakness points still can be found that are suggested to be improved as a future work.

نظام الوقت الحقيقي للتعرف على لوحة ترخيص المركبات العراقية لتتبعها == Real Time System to Recognition of Iraqi License Plate for Vehicle Tracking

Author name: عماد محمد عبود
Supervisor name: بشار مكي نعمة العيساوي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: النمو السريع للسكان واحتياجات الانسان لاستخدام المركبات اخذ يزداد في الوقت الحالي. مراقبة هذة المركبات من الناحية الامنية ومن وجهة النظر المرورية تعد مشكلة كبيرة يجب ان يفكر الباحثين في حلها من خلال الاستغلال الامثل للتطور التكنولوجي السريع في مجال معالجة الصور لغرض التعرف على لوحة ترخيص المركبات. الكشف التلقائي عن لوحة المركبة والتعرف عليها يعد مفتاح التقنية التي تعتمد عليها معظم تطبيقات مديريات المرور, مثل البحث عن السيارات المسروقة, مراقبة حركة المرور على الطريق, رصد سيارة محددة, التعرف التلقائي على مالك المركبة وبعض المعلومات عن المركبة, مراقبة وقوف السيارات, مراقبة عبور الحدود, مراقبة دخول الحدود, الحد الاقصى للسرعة وغيرها من التطبيقات الامنية.تهدف رسالة الماجستير هذه الى بناء وتطوير نظام مقترح للتعرف على لوحات ترخيص السيارات العراقية, والتي تعتمد على تقنيات معالجة الصور ووتميز الانماط، وكذلك يحقق النظام المقترح منظومة تتبع امني من خلال بناء منظومة تحديد المواقع الجغرافية (GPS) , يقوم نظام تحديد المواقع المقترح بقراءة واستقبال الاشارات والمعلومات من الاقمار الاصطناعية المتوفرة ضمن منطقة تواجد الكاميرات الملحقة مع النظام بالاعتماد على جهاز GPS.تم استخدام تقنيات التعرف البصري (OCR) او الـ (Optical Character Recognition) لتميز رقم المركبة من صورة اللوحة ليتم استخدام ذلك الرقم وتدقيقه في قاعدة بيانات المركبات المطلوبة. خصائص لوحة المركبات العراقية الحديثة التي يشيع تسميتها ب (الالماني) درست في هذا العمل، وتم بذل جهد كبير ومعقد لتحديد الخصائص الفنية والعتبة المناسبة لتلك اللوحات. في هذا العمل (217) صورة اخذت ضمن ظروف بيئية مختلفة (نهار - ليل - ظل - غبار) وغيرها تم التطرق اليها في البحث.في هذه الرسالة تم اضافة انجازا مهما لمواجهة مشكلة الوقت الحقيقي وكيفية التقاط الصورة للمركبة في الوقت المناسب، ذلك الانجاز كان باستخدام تقنية ال(Embedded system) بالاعتماد على (ARDUINO Microcontroller .النتائج والاختبارات للنظام المقترح بكافة تفاصيله ومراحله نوقشت بعمق واظهرت النتائج نسب عالية للتمييز والتتبع وصلت الى (85%) لمرحلة تحديد اللوحة و(94%) لمرحلة استخراج الاحرف والتميز بطريقة العزوم المقترحة كانت (92%) مع التدريب و(78%) بدون تدريب ، الطريقة الثانية للتميز MCA كانت (89%) مع التنحيف و(74%) بدون التنحيف. نسبة السيارات التي تم تميزها بصورة صحيحة في النظام المقترح بلغت (80%)، ونفذ النظام المقترح خلال وقت قياسي يحقق اهداف انظمة الوقت الحقيقي بمعدل (3) ثانية لكافة مراحل النظام المقترح. | Rapid population growth and human needs for the use of vehicles increasingly at the present time. Monitoring of these vehicles from a security standpoint and from the point of view of traffic is a big problem that must be solved by researchers, through optimal use of rapid technological development in the field of image processing and computer vision for the purpose of recognizing the license plate(LP) of vehicles. The auto - detection of the LP and its recognition is the key technical, which most applications traffic directorates rely on it such as searching for stolen vehicles, monitor the traffic on the road, vehicle - specific monitoring, and automatic identification of the owner of the vehicle and some information about the vehicle, parking control, control of the border crossing, the border control entry, the speed limit and other security applications. This work aims at developing recognize Iraqi vehicle LP system, which relies on image processing and pattern recognition technology ,it also achieves a tracking system security based on a geographical positioning system (GPS); The proposed tracking system reads and receives signals and information from satellites which are available within the interested area based on GPS devices. The technology of Optical Character Recognition(OCR) has been used to recognize the identity of LP from LP image so as to use identity to audited in vehicles required database. The characteristics of the recent Iraqi vehicles LP that are commonly called (German) version studied in this work, and then determine technical prosperities and thresholds for this LP. In this work a (217) image was taken under different environmental conditions ; during the day and night and with the existence of shadow and dust and others conditions have been addressed in the research. In this thesis added an important achievement has been worked out to face real - time problem and to capture the image of the vehicle in the appropriate time ; That achievement includes using an embedded system based on ARDUINO Microcontroller.The results and the tests of all the details of the proposed system and the stages were discussed in depth and the results showed high accuracy of recognition and the tracking reached (85%) of localization stage, (94%) of the segmentation stage and the recognition stage by using moments were (92%) with training and (78%) without training. The second method of recognition is MCA achieved (89%) with thinning and (74%) without thinning. Ratio of vehicles that have been correctly recognition them by the LPR proposed system were (80%). The proposed system was implemented in a real time, which achieve the objectives of real - time systems at the average (3) second of all stages of the proposed LPR system.

طريقه هجينه بالاعتماد على مقطع العين الاساسيه لتحديد الشخص من خلال الوجه == Hybrid Approach Based on Master Eye Block for Face Identification

Author name: سمر اميل يوسف
Supervisor name: ضياء عبد الحسين جمعة الزبيدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

مقترح خوارزمية استبدال متعددة المستويات للذاكرة الوسيطة == A Proposed Multilevel Replacement Algorithm for Cache Memory

Author name: سلام اياد حسين
Supervisor name: سفانة حيدر عباس
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ان عملية التخزين المؤقت لديها مشكلة رئيسية تكمن في " اي من البيانات يتم اخراجها من الذاكرة الوسيطة في حالة عدم وجود البيانات المطلوبة" لكي تكون الذاكرة قابلة للاستخدام من جديد.هنالك جهد متواصل من الابحاث والدراسات التي اجريت لحل هذه المشكلة من اجل سد الفجوة الزمنية بين وحدة المعالجة المركزية عالية السرعة والذاكرة الرئيسية واطئة السرعة.هذا العمل اقترح خوارزمية استبدال جديدة للذاكرة الوسيطة عن طريق جمع الافكار وافضل المميزات لخوارزميات الاستبدال للاقل حداثة والاقل تكرارا مع هيكل جديد للذاكرة (مثلث ثنائي الابعاد) مع حد عتبة يتناسب مع حجم ذاكرة التخزين المؤقت.ونتيجة لذلك, هذه الدراسة اثبتت ان الخوارزمية المقترحة حصلت على نسبة وجود للبيانات اعلى مقارنة مع خوارزمية الاقل حداثة بنسبة (87.50%) ومع خوارزمية الاقل تكرارا بنسبة (96.00%) وازالت العديد من المساوئ التي كانت الخوارزميات السابقة تعاني منها.واخيرا, هذا العمل استنتج بان الموازنة بين "الحداثة" و"التكرار" مع الهيكل المقترح للذاكرة يوفر العديد من المميزات لم تكن جميعها موجودة في اي من الخوارزميات السابقة. واقترحت استخدام معامل ثالث مثل "مجموعة العمل" من اجل دقة اضافية في قرارات الحذف. | Caching has a major problem in making the decision of ''which blocks to evict from cache memory in case of a cache - miss occurs'' so that the memory can be reused. An ongoing effort of researches and studies have been carried out to solve this problem to bridge the cycle time gap between high speed Central Processing Unit (CPU) and low speed Main Memory (M.M).This work proposes a new cache replacement algorithm by combining ideas and best features from Least Recently Used (LRU) and Least Frequently Used (LFU) algorithms with the new structure (Two - dimensional Triangle) with a threshold that commensurate with the size of cache size. As a result, this study proves that the proposed algorithm has obtained higher hit ratio comparing to (LRU) with a percentage of (87.50%) and comparing to (LFU) with a percentage of (96.00%) and eliminates many disadvantages that the previous algorithms had Experienced. Finally, this thesis concludes that balancing between the 'Recency' and 'Frequency' with the proposed cache structure provides many advantages not all exist with any other previously known algorithm. And suggested to use a third factor such as the Working Set (WS) for additional accuracy in eviction decisions.

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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer
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#.
1 ... 7 8 9 10 11 ... 13