Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Fingerprint local invariant feature extraction on GPU with CUDA
Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik, Datavetenskap.ORCID-id: 0000-0002-3800-0757
2013 (Engelska)Ingår i: Informatica, ISSN 0350-5596, E-ISSN 1854-3871, Vol. 37, nr 3, s. 279-284Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

Driven from its uniqueness, immutability, acceptability, and low cost, fingerprint is in a forefront between biometric traits. Recently, the GPU has been considered as a promising parallel processing technology due to its high performance computing, commodity, and availability. Fingerprint authentication is keep growing, and includes the deployment of many image processing and computer vision algorithms. This paper introduces the fingerprint local invariant feature extraction using two dominant detectors, namely SIFT and SURF, which are running on the CPU and the GPU. The paper focuses on the consumed time as an important factor for fingerprint identification. The experimental results show that the GPU implementations produce promising behaviors for both SIFT and SURF compared to the CPU one. Moreover, the SURF feature detector provides shorter processing time compared to the SIFT CPU and GPU implementations.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2013. Vol. 37, nr 3, s. 279-284
Nationell ämneskategori
Systemvetenskap, informationssystem och informatik med samhällsvetenskaplig inriktning
Forskningsämne
Data och Systemvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-9602Lokalt ID: 83fc5b0b-905d-46ff-842e-2951f375f3bbOAI: oai:DiVA.org:ltu-9602DiVA, id: diva2:982540
Anmärkning
Validerad; 2013; 20131012 (ismawa)Tillgänglig från: 2016-09-29 Skapad: 2016-09-29 Senast uppdaterad: 2018-03-09Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(2339 kB)36 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 2339 kBChecksumma SHA-512
720f4d1ae4e3495c569532e87328409f1312ff72ecb1a2ac30892eb0baabd6f33aa331bf4e4364d2596146f170920bb35ac0f776d9afea695bd60153e512d959
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

http://www.informatica.si/vol37.htm#No3

Personposter BETA

Awad, Ali Ismail

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Awad, Ali Ismail
Av organisationen
Datavetenskap
I samma tidskrift
Informatica
Systemvetenskap, informationssystem och informatik med samhällsvetenskaplig inriktning

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 36 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 74 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf