يجب تسجيل الدخول أولا
نظام ذكاء اصطناعى هجينى لتصنيف الجنس البشرى
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
|---|---|
| الناشر: | جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |
| المؤلف الرئيسي: | Al Zoubaidy, Laheeb M. (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Mohmmad, Susan H. (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | ع 17 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2010
|
| الصفحات: | 155 - 168 |
| ISSN: |
1680-855X |
| رقم MD: | 421113 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
104
| المستخلص: |
يقدم البحث تصنيفا تلقائيا للجنس البشري (ذكر أو أنثى) بالاعتماد على صور الموجات فوق الصوتية باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية لتصنيف الجنس البشري. يتكون النظام من ثلاث وحدات: معالجات أولية لصور الموجات فوق الصوتية (إزالة الضوضاء تقطيع الصور وتسويتها)، استخلاص الخواص وتصنيف الجنس البشري . بعد المعالجة الأولية للصور تم استخلاص الخواص باستخدام تحليل مركبة النواة الأساسية (kernel PCA). وقد استخدمت شبكة عصبية اصطناعية خطية لتصنيف وتدريب واختبار الصور. النظام يقدم نتائج موثوقة لتصنيف الجنس البشري . This paper introduces an automatic human gender classification (male or female ) depending on ultrasound images using artificial neural network to classify the gender . This system consists of three units : preprocessing the ultrasound images of human gender (noise removed , normalization and segmentation ), Feature extraction and gender classification. After preprocessing the ultrasound images then extracting the features by Kernel principal component analysis (kernel PCA) after that, linear neural network used to a classify training and testing these gender images . The system produces promising results for gender classification . |
|---|---|
| وصف العنصر: |
ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية |
| ISSN: |
1680-855X |
عناصر مشابهة
-
تمييز الاشخاص باستخدام طبعة اليد بالاعتماد على التحويل الكنتولى فى استخلاص الخواص واستخدام الشبكات العصبية ذات الانتشار خلفا فى عملية التصنيف
بواسطة: Al Zoubiady, Laheeb M. منشور: (2011) -
Improving Image Classification Accuracy by Combining Maximum Likelihood Classifier and Artificial Neural Networks
بواسطة: Al Shaikh, Ahmad H. منشور: (1999) -
Arabic printed/Handwritten Character Recognition using artificial neural network
بواسطة: Al Zubaidy, Laheeb Mohamed Ibrahim منشور: (2002) -
تصنيف نوعية المياة الجوفية نوع بلاسبى باستخدام شبكة كوهين العصبية
بواسطة: طه، حذيفة حازم منشور: (2011) -
استعادة الصورة الرقمية باستخدام الشبكات العصبية
بواسطة: عبدالله، خالد حامد بلال منشور: (2009)
