![](/images/graphics-bg.png)
Muzzle classification using neural networks
المؤلفون المشاركون
al-Bakri, Hazim
al-Haddad, Hajir
al-Hinnawi, Ibrahim M.
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 14، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2017)، ص ص. 464-472، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There are multiple techniques used in image classification such as Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), Genetic Algorithms (GA), Fuzzy measures, and Fuzzy Support Vector Machines (FSVM).
Classification of muzzle depending on one of this artificial technique has become widely known for guaranteeing the safety of cattle products and assisting in veterinary disease supervision and control.
The aim of this paper is to focus on using neural network technique for image classification.
First the area of interest in the captured image of muzzle is detected then pre-processing operations such as histogram equalization and morphological filtering have been used for increasing the contrast and removing noise of the image.
Then, using box-counting algorithm to extract the texture feature of each muzzle.
This feature is used for learning and testing stage of the neural network for muzzle classification.
The experimental result shows that after 15 input cases for each image in neural training step, the testing result is true and gives us the correct muzzle detection.
Therefore, neural networks can be applied in classification of bovines for breeding and marketing systems registration.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hinnawi, Ibrahim M.& al-Bakri, Hazim& al-Haddad, Hajir. 2017. Muzzle classification using neural networks. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 14, no. 4, pp.464-472.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902707
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hinnawi, Ibrahim M.…[et al.]. Muzzle classification using neural networks. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 14, no. 4 (Jul. 2017), pp.464-472.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902707
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hinnawi, Ibrahim M.& al-Bakri, Hazim& al-Haddad, Hajir. Muzzle classification using neural networks. The International Arab Journal of Information Technology. 2017. Vol. 14, no. 4, pp.464-472.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-902707
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 471-472
رقم السجل
BIM-902707
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)