research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Retina Identification Algorithm Based on Bifurcation Points and SURF Descriptor
خوارزمية تحديد شبكية العين استنادا الى نقاط التشعب والواصف SURF

Author: Matheel Emaduldeen Abdulmuim
Journal: AL-yarmouk Journall مجلة كلية اليرموك الجامعة ISSN: 20752954 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 9 Pages: 172-179
Publisher: College Yarmouk University كلية اليرموك الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The recent advanced developments in the research have enabled the industries to find more complex methodologies for personal authentication. Biometric authentication has become more important because of the increasing activities of terrorists and hackers. Retina biometric security system is one of the more authoritative security systems, because no two people have the same retinal pattern. This research proposed an idea for human identification model instituted on retinal images. Despite the images of digital retina constantly sustain from distortion, the Speed Up Robust Features (SURF), that is famed for its disparateness and invariability for gauge and turn over that is inserted to retinal instituted consistency. To fix the hurdle, a new pre-processing technique instituted on detecting the Bifurcation Points (BP) that are detected with the help of structure process. By this BP, it is allocate the important points that are used in SURF descriptor for more similarity transformation. In accordance with more transference by the repeated of locative substance sleek technique, the issue of not useful SURF key points is reduced significantly. Experiments display the results of the proposed model is around 98% exact so it became outstanding to a mighty range against former systems.

لقد مكنت التطورات الأخيرة في البحث الى إيجاد منهجيات أكثر تعقيدا من أجل التوثيق الشخصي. وأصبحت المصادقة البيومترية أكثر أهمية بسبب تزايد أنشطة الإرهابيين والقراصنة. نظام الأمن لشبكية العين هي واحدة من أنظمة الأمن الأكثر موثوقية، لأنه لا يوجد شخصين لديهم نفس نمط الشبكية. اقترح هذا البحث فكرة عن نموذج تحديد الهوية البشرية على صور الشبكية. على الرغم من الصور من ان الشبكية الرقمية تتعرض للتشويه باستمرار، فان سرعة ميزات (SURF)، التي تشتهر بتباينها للقياس و التسليم، التي يتم إدراجها إلى الشبكية. لإصلاح هذه العقبة، اقترحت تقنية جديدة قبل المعالجة التي تكشف عن نقاط التشعب (BP) والتي بينت نتائجها تلك الفائدة. بواسطة هذا BP ، فإنه يتم تخصيص النقاط الهامة التي تستخدم في وصف (SURF) لمزيد من التشابه. وفقا لنتائج هذه التقنية، يتم تقليل مسألة النقاط الرئيسية غير المفيدة في (SURF) بشكل ملحوظ. التجارب عرضت نتائج النموذج المقترح والتي هي حوالي 98٪ لذلك أصبح تتقدم على مجموعة قوية من النظم السابقة.


Article
Enabling a Secure Match over Private Image Collections

Authors: Hameed Abdul-kareem Younis --- Hesham Saleh Ridha --- Ayad Ibrahim Abdulsada
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2016 Volume: 3 Issue: 2 Pages: 25-36
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Image matching techniques play an essential role in many real world applications such as content based image retrieval (CBIR), computer vision, and near duplicate images. The state of the art methods are generally assumed that the content of images is not private. This reduces the utilization of these methods to work within only environments where images are publicly access. Essentially, this assumption limits more practical applications, e.g., image matching between two security agencies, where images are confidential. This paper addresses the problem of privacy-preserving image matching between two parties where images should not be revealed to each other. The descriptor set of the queried party needs to be generated and encrypted properly using a secret key at the queried party side before being transferred to the other party. We have developed a secure scheme to measure the cosine similarity between two descriptor sets without decryption. Several experiments are conducted to investigate the performance of the proposed scheme.

تلعب تقنيات مطابقة الصور دورا أساسيا في العديد من التطبيقات اليومية كاسترجاع الصور المعتمد على المحتوى, رؤية الحاسوب,واكتشاف تكرار الصور القريبة. تفترض الطرق التقليدية أن محتوى الصور يكون غير خاص. وهذا ما يقلل من مدى الاستفادة منتلك الطرق ليكون ملائما فقط للعمل للبيئات التي تكون فيها الصور عامة الوصول. بصورة أساسية, هذا الافتراض يحدد الكثير منالتطبيقات العملية, مثلا مطابقة الصور بين وكالتي امن حيث تكون الصور سرية. في هذا البحث قمنا بالأخذ بعين الاعتبار مسالةالتطابق الحافظ للخصوصية للصور بين طرفين بحيث لا تكشف الصور للطرف الأخر. في البداية قمنا باستخلاص مجموعةالواصفات لكل صورة. يتم تشفير مجموعة واصفات الصورة المدخلة قبل كشفها إلى الطرف الآخر. قمنا بتطوير أسلوب امن لقياسالتشابه ألجيبي بين مجاميع الواصفات بدون الحاجة إلى فك الشفرة. قمنا بإجراء عدة تجارب لتقييم انجازيه الأسلوب المقترح .


Article
A Comparison between Multiple Features Extraction Method for Iraq Currency Image
المقارنة بين طريقة استخراج الميزات المتعددة لصورة العملة العراقية البيومترية

Authors: Mohammed Gheni Alwan محمد غني علوان --- Dr. Shaimaa Hameed Shaker د. شيماء حميد شاكر
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 108-119
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

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.

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 و دوران ثابت للكشف عن نقطة الفائدة والوصف. انها 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 الاشياء، لإعادة بناء مشاهد 3D، لتتبع الأجسام واستخراج النقاط المثيرة للاهتمام.


Article
Object Tracking and matching in a Video Stream based on SURF and Wavelet Transform
تتبع ومطابقة الجسم في سلسلة الفيديو بأستخدام "سيرف" وتحويل المويجة

Authors: Ekhlas Falih Nasser أخلاص فالح ناص --- Abdul Alameer Abdulla Karim عبدلأمير عبدالله كريم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 2B Pages: 939-950
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In computer vision, visual object tracking is a significant task for monitoring applications. Tracking of object type is a matching trouble. In object tracking, one main difficulty is to select features and build models which are convenient for distinguishing and tracing the target. The suggested system for continuous features descriptor and matching in video has three steps. Firstly, apply wavelet transform on image using Haar filter. Secondly interest points were detected from wavelet image using features from accelerated segment test (FAST) corner detection. Thirdly those points were descripted using Speeded Up Robust Features (SURF). The algorithm of Speeded Up Robust Features (SURF) has been employed and implemented for object in video stream tracking and matching. The descriptor of feature in SURF can be operated by minimizing the space of search for potential points of interest inside the scale space image pyramid. The tracked interest points that are resulted are more recurrence and pother free. For dealing with images that contain blurring and rotation, SURF is best. Fast corner detector can be employed along SURF method to build integral images .The integral images can be used to enhance the speed of image matching. The features that are extracted from video images are matched using Manhattan distance measure. Apply the algorithm of FAST corner detection along SURF descriptor of feature; tracking and matching adequacy is better, fast and more efficient than Scale Invariant Feature Transform SIFT descriptor. The experimental outcomes displayed that the time that SURF could be taken for matching is less than the time that SIFT could be taken ,the SURF accuracy depends on number of key-points which are extracted from each frame. SURF key-points are less than SIFT key-points; therefore, SURF key-points could be considered optimal in the process of matching accuracy

في الرؤيةِ بالحاسوبِ، يكون تتبع الجسمِ بصريِاً عمل مهم لمراقبة التطبيقاتِ. مشكلةً المطابقه تكون بتتبع نوعِ الجسمِ. الصعوبه الرئيسيه في تتبع الجسم هو اختيار الصفات وبناء النماذج المناسبه لتمييز وتتبع الهدف.النظام المقترح لوصف الصفات ومطابقتها بأستمرار على الفيديو يتكون من ثلاث خطوات. اولا يتم تطبيق تحويل المويجه على الصوره بأستخدام Haar فلتر.ثانياً يتم أكتشاف النقاط المهمه في الصورة المضغوطه (wavelet) بأستخدام كاشف زاوية الصفات لأختبار المقطع السريع (FAST) .ثالثاً يتم وصف تلك النقاط المهمه بأستخدام الواصف تسريع الصفات القوي (SURF) . أستخدمت خوارزمية (SURF) ونفذت لغرض تتبع الجسم ومطابقته على السلسله الفيديويه.واصف الصفه (SURF) يستطيع العمل عن طريق تقليل فضاء البحث عن النقاط المهمه المحتمله داخل هرم فضاء الصوره. النقاط المتتبعه المهمه الناتجه كانت خاليه من الضوضاء والتكرار.عند التعامل مع الصور التي تحوي على تشويه وتدوير, يكون (SURF) هو الأفضل.كاشف الزاويه السريع نستطيع استخدامه على طول طريقة (SURF) لبناء الصور التكامليه.يتم استخدام الصور التكامليه لتحسين سرعة مطابقة الصوره.يتم مطابقة الصور المستخرجه من الفيديو باستخدام مقياس المسافه (Manhattan). عند تطبيق خوارزمية كاشف الزاويه السريع مع واصف الصفه (SURF) ; فان كفاءة التتبع والمطابقه تكون الأفضل ,سريعه واكثر كفاءه مقارنة مع واصف الصفه ذات مقياس التحويل الثابت(SIFT). أظهرت النتائج التجريبية أن الوقت الذي يمكن ان تأخذه (SURF) للمطابقة أقل من الوقت الذي يمكن ان تأخذه (SIFT)، وتتوقف دقة (SURF) على عدد النقاط الرئيسية المستخرجة من كل (Frame) . نقاط مفتاح (SURF) أقل من نقاط مفتاح (SIFT).لذلك يمكن اعتبار نقاط مفتاح(SURF) مثالية في عملية مطابقة الدقة.


Article
Image Retrieval from Video Streams Databases using Similarity of Clustering Histogra
أسترجاع الصوره من قواعد بيانات السلاسل الفيديويه بأستخدام تشابه المخطط العنقودي

Authors: Abdulameer A. Karim عبدالأميرعبدالله كريم --- Ekhlas F. Nasser أخلاص فالح ناصر
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 1-22
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

The recent system for image retrieval based on histogram of clustering idea which considers the likeness among database of images is suggested. Firstly, the space of image's feature is compressed using Haar transform. Secondly points of interest were detected from wavelet image, and then those points of interest was descriptor using SURF descriptor Thirdly, the clustering algorithm of moving k-means is employed for features cluster that resulted from SURF descriptor and then a histogram was built from the cluster's values. The suggested procedure is experimented on different database. The outcome of experimental shows that suggested procedure is reliable, fast and active for retrieving of an image from database based on histogram than FAST detection of corner that depend on image features.

ان النظام الحديت لأسترجاع الصوره مستند على فكرة مدرج احصائي عنقودي (clustering) والمقترح للتشابه بين الصور في قاعدة البيانات.اولا يتم ضغط فضاء صفات الصوره بأستخدام تحويل Haar .ثانياً يتم أكتشاف النقاط المهمه في الصورة المضغوطه (wavelet) وبعد ذلك يتم وصف تلك النقاط المهمه بأستخدام الواصف (SURF) .ثالثاً خوارزمية (k-means) المتحركه تستخدم لتجميع صفات الواصف (SURF) بشكل عناقيد (clusters) وبعد ذلك يبنى مدرج أحصائي من قيم العنقود (cluster).تم تجربة الأجراء المقترح على قواعد بيانات مختلفه.تبين من النتيجه التجريبيه بأن الأجراء المقترح نشيط وسريع وموثوق لأسترجاع صوره من القاعده البيانيه بالأعتماد على المخطط الأحصائي مقارنة مع كاشف الزاويه بأستخدام ((FAST والذي يعتمد على صفات الصوره.


Article
English Character Recognition from Video Stream based on Bag of Visual Words (BOVW)
تمييز الحرف الأنكليزي من سلسلة الفيديو بالأعتماد على حقيبة من الكلمات المرئية

Authors: Ekhlas Falih Nasser م.أخلاص فالح ناصر --- Dr.Abdulameer A. Karim أ.م. د.عبدالأميرعبدالله كريم
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 12-29
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Numerous digital images are available for printing the documents. The discussions are continuing for arriving to best algorithm for identifying the English letters. The suggested method has four steps. Firstly, apply wavelet transform on images of letters using Haar filter. Secondly interest points were detected using features from accelerated segment test (FAST) corner detection. Thirdly those points were descripted using Speeded up Robust Features (SURF). Fourthly, the clustering algorithm of moving k-means is employed to obtain bag of visual words (BOVW) and then build vocabulary and a histogram from visual words.The features of each visual word for video images and test image are matched using Manhattan distance measure. The suggested system was tested on three types of English letters font's databases (Time New Roman, Arial Black and Calibri) .Experimental outcomes show that the suggested method is more efficient and fast for matching and recognizing a letter than seven moment's method. The recognition time for BOVW is less than the seven moment's time and the BOVW accuracy depends on number of correct character recognition. BOVW have optimal accuracy in the process of recognition of letters.

هنالك الكثير من الصور الرقمية المتوفره للوثائق المطبوعة والبحث مازال مستمر للوصول الى افضل خوارزميه للتعرف على الحروف الأنكليزية. الطريقه المقترحه تتكون من أربع خطوات. اولا يتم تطبيق تحويل المويجه على الصورالحرفيه بأستخدام Haar فلتر. ثانياً يتم أكتشاف النقاط المهمه بأستخدام كاشف زاوية الصفات لأختبار المقطع السريع (FAST). ثالثاً يتم وصف تلك النقاط المهمه بأستخدام الواصف تسريع الصفات القوي (SURF) .رابعاً خوارزمية k-means moving تستخدم لتجميع الصفات بشكل عناقيد(clusters) للحصول على حقيبه من الكلمات المرئيه وبعدها يتم بناء المعجم و مخطط للكلمات المرئيه.صفات كل كلمه مرئيه في صور الفيديو والصوره المختبره يتم مطابقتها باستخدام مقياس المسافه منهاتن. تم اختبار النظام المقترح على ثلاثة أنواع من قواعد بيانات الحروف الإنجليزية (تايم نيو رومان، أريال بلاك و كالبري). تبين النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة هي أكثر كفاءة وسرعة لمطابقة وتمييز الحرف مقارنة مع استخدام طريقة العزوم السبعه.الوقت الذي تأخذه حقيبة الكلمات المرئيه لتمييز الحرف يكون اقل من الوقت الذي تاخذه العزوم السبعه, دقة حقيبة الكلمات المرئيه يعتمد على عدد تمييز الحروف بصوره صحيحه. لذا تعتبر حقيبة الكلمات المرئيه ذات الدقه الأمثل الدقة المثلى في عملية تمييز الحروف.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (2)

2017 (2)

2016 (1)