ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Comparison between Multiple...>الوصف

A Comparison between Multiple Features Extraction Method for Iraq Currency Image

العنوان بلغة أخرى: المقارنة بين طريقة استخراج الميزات المتعددة لصورة العملة العراقية البيومترية
المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: علوان، محمد غني (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Alwan, Mohammed Gheni
مؤلفين آخرين: شاكر، شيماء حميد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 108 - 119
DOI: 10.34279/0923-009-004-009
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 1030323
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
المعلومات البيومترية | العملة العراقية | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
Speeded Up Robust Features "SURF" | Scale Invariant Feature Transformation "SIFT"
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
المستخلص: المعلومات البيومترية تعني استخدام الخصائص الفسيولوجية أو البيولوجية لقياس هوية الفرد. الميزات البيومترية هي فريدة من نوعها لكل فرد وتبقى دون تغيير حياة الفرد.. لذلك، في هذه الورقة، اقترحنا خوارزمية للكشف عن واستخراج الميزات باستخدام SURF (تسريع ميزات قوية) لديه الأداء على نطاق ودوران ثابت للكشف عن نقطة الفائدة والوصف. أنها تقارب أو حتى يتفوق المخططات المقترحة سابقا (SIFT) فيما يتعلق بالتكرار، والتميز، والمتانة، ولكن يمكن حسابها ومقارنتها أسرع بكثير. ويتحقق ذلك من خلال الاعتماد على صور متكاملة. من خلال الاعتماد على نقاط القوة في أجهزة الكشف والوصف القائمة الرئيسية )باستخدام مقياس قائم على المصفوفة هسيان للكاشف، ووصف قائم على التوزيع(؛ وقد تم استخدم صفات SURF لتحديد والتميز الأشياء، لإعادة بناء مشاهد 3D ، لتتبع الأجسام واستخراج النقاط المثيرة للاهتمام.

The definition of biometric data can be displayed as the utilization of a specific quality, both physiological and biological, to calculate currency identity. In this paper, we have established an algorithm which uses the SURF (Sped-up Robust Features) in order to detect and extract data and has performance-scale- and rotation-invariant interest point detection and description. With this method it becomes possible to compute and make comparisons much faster, yet still is able to compete with, or even produce better results than previously proposed schemes SIFT (Scale Invariant Feature Transformation) concerning ease of repetition, uniqueness, as well as robustness. For this result to be gained, certain images are relied upon in order to undergo the convulsion process of the images. By identifying the areas of strength amongst the world’s best detectors and descriptors, (which is done with a Hessian matrix-based measure for the detector, and a distribution-based descriptor); SURF descriptors have been applied to object recognition and location, the recognition of people or faces, to reconstruct 3D scenes, to track objects and to extract points of interest.
ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.