Abstract:
يهدف البحث إلي تحديد السمات والملامح المميزة، لأنماط سلاسل الأرقام الثنائية للصورة وللصوت وللنص ، وبهذه السمات نستطيع توصيف تلك الأنماط من السلاسل . ويهدف البحث كذلك إلي تصميم نموذج، يمكننا من التَّعَرُّف على هوية هذه الأنماط، ومن ثم تصنيفها إلي صنف الصورة أو صنف الصوت أو صنف النص .
في هذا البحث تمت دراسة أساليب وتقنيات معالجة الأنماط ، واستعملت هذه الأساليب لتحليل أنماط من سلاسل الأرقام الثنائية للصور وللصوت وللنص . واستخدمت عدد من أساليب تحليل النسيج، لاستخلاص سمات وملامح تلك الأنماط . ثم استخدم نموذج (Linear Discriminant Analysis) لانتقاء أفضل السمات المميزة بين الأصناف الثلاثة : صنف سلاسل الأرقام الثنائية للصور، وصنف سلاسل الأرقام الثنائية للصوت، وصنف سلاسل الأرقام الثنائية للنصوص، و تم تطبيق معيار (Mahalanobis distance) لقياس الاختلافات بين هذه الأصناف، و تمت عملية البحث عن أهم، وأفضل السمات المميزة باستعمال طريقة البحث المتدرج(stepwise). ومن هذه السمات المميزة التي تم اختيارها، تم تكوين دوال للتمييز بين الأصناف، بناءً على معيار Fisher، واختبرت هذه الدوال، لقياس مدي قدرتها على التصنيف، والتعرف على الأنماط .
من أهم النتائج التي أنجزت في هذا البحث، أن هنالك فرق واضح، ومعتبر بين أصناف سلاسل الأرقام الثنائية للصورة وللصوت وللنص . و كذلك تم التوصل إلى إمكانية تصنيف نسبة 81.3% من عينات التدريب، و التعرف على نسبة 73.7% من عينات الاختبار .
