خلاصة:
في هذا البحث سوف يتم التعامل مع احد الطرائق العلمية في التمييز بين المجتمعات من خلال استخدام برذامج (Minitab) لتحويل الاصور الرقمية إلى صيغتها الرقمية بعد ذلك يتم التعامل مع الصور على أنها مجتمع مستقل ثم بعد ذلك يتم تحليلها ومقارنتة النتائج. إن أهمية هذا البحث تتمثل في استخدام دالة التمييز القانوني في تصنيف الصور الرقمية الذي يتيح أفاذاً جديدة في تسه يل البحث عن الصور الرقمية وذلك بعد تحويلها إلى صيغتها الرقمية اذا يتم الاعتماد على أعلى المتجهات الذائية التي تقابل أعلى القيم الذائية وذلك حسب عدد المجتمعات التي سيتم التعامل معها . افترضنا في هذا البحث أن لدينا أربعة مجتمعات وان كل مجتمع هو عبارة عن صورة رقمية تم تحويلها إلروبيانات وذلك باستخدام برنامج (Minitab) وتم ترميز كل مجتمع بالاعتماد على التمييز القانوني. واعتمدنا عدة برامج هي ( SPSS , Minitab ,S-Plus ا Minitab) للحصول على النتائج وافية وم الحصول على ثلاث أعلى قيم ذاتية والتي بدورها تقابل أعلى ثلاثة متجهات ذاتية لمصفوفة (A). والخطوة الأخيرة تمثلتفي الحصول على ثلاث دوال تمييز قانوني للتمييز بين الصور الرقمية الذي تمڈل المتجهات الذاتية لمصفوفة (۸) فكانت النتائج كما يأتي التمييز بين الصور الرقمية في دالة التمييز القانوني الأولى هي أفضل الحالاتء وفي المرتبة الثانية دالة التمييز القانوني الثانية وفي المرتبة الأخيرة هي دالة التمييز القانوني الثالثة.
In current research, one of scientific methods to discriminate between populations will
be treated. This can be done by using (Matlab) program to transfer digital photo to a digital
form, after that photo has been treated as an independent population, then we analyzed data
and compare the results. It is important to imitate them by using canonical discriminate
function to classify digital photos that will give us a new way of facilitation search.
However, after we transferred it to the digital form, we depend on a higher eigenvector who
is corresponding higher eigenvalue. This one according to the number of population we dial
with it. In this research, we considered four populations, and every population is digital
photo we transferred it to data by using (Matlab) program, symbolic every population
depending on the canonical discriminate. We depended on many program (SPSS, Minitab,
S-Plus, Matlab) to get the result of three higher eigenvalue which corresponding three
higher eigenvector for (A) Matrix. The final steps assimilation has been demonstrated to get
three canonical discriminate functions to discriminate between digital photos which
facilitate the eigenvector for (A) matrix, and the resulted as the flowing, discriminate
between digital photos in the first canonical discriminate function which is the best one.
The second rank is the second canonical discriminate function; in the last stage is the third
canonical discriminate function.