@article { author = {Teimouri, M. and Hoseini, N.}, title = {Classification of Image Codecs in Telecommunication Networks}, journal = {TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING}, volume = {49}, number = {1}, pages = {79-87}, year = {2019}, publisher = {Faculty of Electrical & Computer Engineering}, issn = {2008-7799}, eissn = {2538-3051}, doi = {}, abstract = {Nowadays, with the spread of communication networks, the demand to transmit multimedia data has significantly increased. So, the knowledge about data type which is transmitted through the network is an important issue for monitoring communications and preventing transmission of malicious data. A typical identification system attempts to identify the type of transmitted coded data through classification within a predefined set. The classification is usually based on some relevant features extracted from the received bit stream. Most of the researches in this field consider a few kinds of image codec in their classification problem. In this paper, an efficient identification system is proposed for classification within ten different images codecs. The proposed system is based on combination and extension of existing methods. According to simulation results, image codecs are classified with average accuracy of 88.90%. Among various codecs, GIF and BMP have the highest accuracy of 99.3% and 92.5%, respectively. On the other hand, FLIF and WEBP have the lowest accuracy 83.3% and 83.6%, respectively.}, keywords = {Image codecs,classification,file type identification}, title_fa = {دسته‌بندی کدگذارهای تصویر در بستر شبکه‌های مخابراتی}, abstract_fa = {امروزه با گسترش شبکه‌های مخابراتی، درخواست ارسال داده‌های چندرسانه‌ای به‌طور محسوسی افزایش یافته است؛ بنابراین اطلاع از نوع داده ارسال‌شده به‌منظور کنترل ارتباطات و جلوگیری از انتقال داده‌های مخرب موضوع مهمی است. یک سیستم شناسایی نوعی برای شناسایی نوع داده کدشده ارسالی معمولاً از دسته‌بندی در میان مجموعه مشخصی از کدگذارها استفاده می‌کند. این نوع دسته‌بندی معمولاً بر اساس ویژگی‌های مرتبط استخراج‌شده از جریان بیتی دریافتی صورت می‌پذیرد. بیشتر پژوهش‌های موجود تعداد کمی کدگذار تصویر را در مسئلت دسته‌بندی خود وارد کرده‌اند. در این مقاله روشی کارا برای دسته‌بندی بین ده نوع کدگذار تصویر مختلف پیشنهاد شده است. این روش بر مبنای ترکیب و توسعه روش‌های موجود پیشنهاد شده است. بر طبق نتایج شبیه‌سازی، سیستم پیشنهادی ده نوع کدگذار تصویر مختلف را با متوسط صحت 88.90 درصد به‌درستی از یکدیگر تشخیص می‌دهد. در میان این کدک‌ها، GIF با دقت 99.3 درصد و BMP با دقت 92.5 درصد دارای بالاترین درصد تشخیص درست از دیگر کدگذارهای تصویری هستند. از طرف دیگر FLIF و WEBP به‌ترتیب با دقت 83.3 و 83.6 کمترین دقت تشخیص درست را دارند.}, keywords_fa = {کدگذارهای تصویر,دسته‌بندی,شناسایی نوع فایل}, url = {https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_8744.html}, eprint = {https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_8744_c9c652efb6cda076adb7985a8154f8eb.pdf} }