ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Comparison between SURF and...>الوصف

A Comparison between SURF and SIFT Methods for Biometric Feature Extraction

العنوان بلغة أخرى: المقارنة بين الميزات القوية (SIFT) و (SURF) لاستخراج الميزات البيومترية
المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Abdul Ameer, Noor Hayder (Author)
المجلد/العدد: ع5
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 1 - 20
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 1236725
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
المعلومات البيومترية | الخصائص الفسيولوجية | الهوية الفردية | الأنظمة البيومترية
كلمات المؤلف المفتاحية:
K-Mean Segmentation | Speeded up Robust Features (SURF) | Scale Invariant Feature Transformation (SIFT)
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
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. (بصمة إصبع والوجه وقزحية العين إلخ...). 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. في هذا البحث نخلص إلى أن SURF هو وسيلة قوية للحصول على نتائج دقيقة بنسبة 93% وسريعة.

The definition of biometric information can be presented as the usage of a certain trait, both physiological and biological, to calculate a person’s identity. One thing to note about biometric information is that it remains the same for one’s entire lifetime, and is different for each person (for example the iris, fingerprint etc...). 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. In this paper, we conclude that SURF is a powerful way to obtain accurate results at 93% and speed.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.