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Image classification using hybrid method

Ielaf O. abdl-majjed al dahl · University of Mosul, College of Education for Pure Science · 2012

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Autor / Verantwortliche
Ielaf O. abdl-majjed al dahl
Verlag
University of Mosul, College of Education for Pure Science
Jahr
2012
ISSN
1812-125X
ISSN
1812-125X
Sprache
Inglés
Fortlaufende Publikation

A Comparative Study Between Lipid A Extracted from Salmonella typhi and Pseudomonas Aeruginosa to Demonstrate the Extent of its Stimulation of Immune System

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Abstract <br /> This paper find a method depending on combining both classic and artificial methods to classify (recognition) an image.k-means method is used to find the main characteristics of the images. Then these images are classified using Hamming and Maxnet Artificial Neural Networks (ANNs). The proposed method is compared with the artificial one only. Three parameters are used for this comparison, number of iteration, second Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and third correlation. The results reveal that the used method is better than artificial method. correlation for proposed method is equal (0.5360), while it is (0.4610) for artificial method applying the same input JPEG image. This software is applied on JPEG and BMP gray images type. MATLAB 7.6.0 is utilized for the implementation of this software.

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dahl, I. O. A. M. A. (2012). Image classification using hybrid method. https://doi.org/10.33899/edusj.2012.59160

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dahl, Ielaf O. abdl-majjed al. "Image classification using hybrid method." 2012. https://doi.org/10.33899/edusj.2012.59160.

Chicago

dahl, Ielaf O. abdl-majjed al. 2012. "Image classification using hybrid method.". https://doi.org/10.33899/edusj.2012.59160.

Harvard

dahl, I. O. A. M. A. 2012, Image classification using hybrid method, University of Mosul, College of Education for Pure Science, available at: https://doi.org/10.33899/edusj.2012.59160 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titel
Image classification using hybrid method
Autor / Mitwirkende
Ielaf O. abdl-majjed al dahl
Verlag
University of Mosul, College of Education for Pure Science
Erscheinungsjahr
2012
ISSN
1812-125X
ISSN
1812-125X
Sprache
Inglés

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image classification; hybrid method; noise ratio (psnr)
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