| LEADER |
04557nam a22003377a 4500 |
| 001 |
1505468 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 534416
|a محسن، محمد خيرالله
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Content – Based Image Retrieval Using Gabor Filter and DCT Method
|
| 246 |
|
|
|a نظام استرجاع الصور اعتمادا على المحتوى باستخدام طريقتي (Gabor Filter and DCT)
|
| 260 |
|
|
|a عمان
|c 2018
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 136
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة عمان العربية
|f كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية
|g الاردن
|o 0083
|
| 520 |
|
|
|a نظرا للتطورات الهائلة في مجال التكنلوجيا وخاصة في الأنظمة الرقمية والكاميرات، بالإضافة إلى التطور السريع للإنترنت الذي أدى إلى توافر كمية كبيرة من المعلومات التي تصف محتويات الصورة، مما أدى بدوره إلى الحاجة لإنشاء نظام استرجاع سريع وفعال لهذه الصور في مختلف المجالات يعتمد على المحتوى العام للصورة ولا يعتمد على الاسم. وبالرغم من وجود الكثير من التقنيات والخوارزميات التي تعمل على استرجاع الصور اعتمادا على محتواها، إلا أن البحث العلمي يستمر في هذا المجال لغايات تحسين النتائج. لذلك فهذه الرسالة تقترح تطوير نظام استرجاع الصور اعتمادا على صفات الصورة اللونية ومحتواها، حيث تم الدمج ما بين خوارزميتين معروفتين هما Gabor Filter وDCT وسميت الخوارزمية الجديدة باسم (GDCT) الهدف من الخوارزمية المقترحة هو تحسين دقة النتائج في عملية استرجاع الصور اعتمادا على محتواها. حيث تم استخدام كل من (Mean Square Error وEuclidean Distance) لقياس التشابه أو المسافة بين صور قاعدة البيانات وصور الاستعلام. لاختيار الخوارزمية المقترحة GDCT، فقد تم استخدام اثنان من قواعد البيانات القياسية والمستخدمة في هذا المجال وهما: WANGوWANGZ، حيث تحتوي الأولى على 1000 صورة، بينما تحتوي الثانية على 10000 صورة من مختلف الأنواع والأحجام. ولقياس نتائج أداء الخوارزمية المقترحة، فقد تم استخدام كل من: PrecisionوRecall إضافة إلى مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها بشكل فردي لكل منGabor Filter وDCT. وقد أظهرت التجارب أن DCT حسنت على Precision وRecall بمعدل 25% و33% على التوالي عندما تم تطبيقهم على قاعدة البيانات WANG، بينما معدل التحسين على Gabor Filter كان 25% وكذلك 14%. أما عند إجراء التجارب على WANGZ، فقد أظهرت النتائج أن معدل تحسين على DCT كان 25% و14% لكل من Precision وRecall على التوالي، بينما كانت أفضل النتائج من خلال زيادة تحسين الدقة فيGabor Filter إذ كان معدل Precision هو 67% ولكن معدل التحسين ال Recall كان 14% فقط.
|
| 653 |
|
|
|a نظام استرجاع الصور
|a الأنظمة الرقمية والكاميرات
|a خوارزمية DCT
|a خوارزمية Gabor Filter
|a قواعد البيانات
|
| 700 |
|
|
|a عطير، محمد عبدالله عارف
|g Otair, Mohammed A.
|e مشرف
|9 276042
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0083-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 990697
|d 990697
|
