Cash Currencies Recognition Using KNN Classifier
| العنوان بلغة أخرى: |
تمييز العملات النقدية باستخدام مميز KNN |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al Khiat, Abrar (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Hamami, Alaa Hussein (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2014
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 79 |
| رقم MD: | 637202 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة عمان العربية |
| الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
39
| المستخلص: |
التطور التكنولوجي يشهد اتساع بساحة المعرفة في الآونة الأخيرة وهذا ناتج عن تطبيق الأفكار النظرية للباحثين، فلم يقتصر التطور على الجوانب العلمية فقط بل اتسع ليشمل الجوانب الإنسانية أيضا بالإضافة إلى الجوانب المشتركة فيما بينهما. وهذا التطور له جانبان: الأول هو الإيجابي الذي يتمثل بتطوير الأجهزة وسرعة الحصول على النتائج التي تكون مماثلة للواقع واستغلال هذه الأجهزة بالشكل الصحيح الذي يعود بالفائدة على جميع المستخدمين، أما الجانب الثاني وهو السلبي والذي يتمثل بالاستخدام الغير صحيح للأجهزة الناتجة عن التطور. أن إصدار العملات هو جزء من هذا التطور ويتأثر بشكل مباشر، حيث يتم استغلالهُ هنا في شكل غير صحيح عن طريق نسخ العملة بطريقة مشابهة للواقع، لذلك، أصبح من الضروري تقديم مقترح ليكون الحل المناسب ولا يتعارض مع اختلاف الثقافات والزمان والمكان، للتقليل من خطر هذه المشكلة التي تتمثل في التمييز بين العملة الحقيقية والوهمية، من خلال إضافة علامات مائية داخل العملة، والتي يصعب نسخها. في نفس الوقت، قد تكون هذه العلامات المائية مرئية للعين المجردة بحيث يمكن الاستدلال عليها بسهولة أو تكون غير مرئية، ولكن أجهزة التصوير عالية الدقة بإمكانها نسخ هذه الإضافات. هذه الأطروحة اقترحت نموذج لتمييز العملات بواسطة برنامج يعمل على تقديمه للاستدلال على العلامات المائية من خلال استخلاص الصفات لتحديد نوع العملة وهل هي صحيحة ام لا، بالإضافة إلى استخدام خوارزمية (k-NN)لتحديد فئة العملة، الاستفادة من ذلك هو الحد قدر الإمكان من انتشار العملة المزيفة وهذا النموذج يمكن استخدامه من قبل أي مستخدم يريد التأكد من العملة هل هي صحيحة أو وهمية. وقد تم تطبيق النموذج المقترح على (100) عملة نقدية وكانت نسبة النجاح (91%) ونسبة الفشل (9%). |
|---|
عناصر مشابهة
-
Arabic handwriting recognition using character segmentation
بواسطة: Al Zubaidi, Tareq منشور: (2014) -
Virtual Currency Systems
بواسطة: Al Ghamdi, Saleh Abd Alqader منشور: (2012) -
A model for handwriting recognition using wavelet function and genetic algorithm
بواسطة: Al Alusi, Ali Ibrahim منشور: (2013) -
THREE ESSAYS ON CURRENCY EXPOSURE
بواسطة: Al Harbi, Saleh Hamed منشور: (2004) -
Logo Recognition Using Shape Descriptors And Fusion Of Multiple Classifiers
بواسطة: عبدالمنعم، مثيل عماد الدين منشور: (2015)
