Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet 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 (engelsk)Inngår i: Informatica, ISSN 0350-5596, E-ISSN 1854-3871, Vol. 37, nr 3, s. 279-284Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert) 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.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2013. Vol. 37, nr 3, s. 279-284
HSV kategori
Forskningsprogram
Data och Systemvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-9602Lokal ID: 83fc5b0b-905d-46ff-842e-2951f375f3bbOAI: oai:DiVA.org:ltu-9602DiVA, id: diva2:982540
Merknad
Validerad; 2013; 20131012 (ismawa)Tilgjengelig fra: 2016-09-29 Laget: 2016-09-29 Sist oppdatert: 2018-03-09bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltekst(2339 kB)36 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 2339 kBChecksum SHA-512
720f4d1ae4e3495c569532e87328409f1312ff72ecb1a2ac30892eb0baabd6f33aa331bf4e4364d2596146f170920bb35ac0f776d9afea695bd60153e512d959
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

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

Personposter BETA

Awad, Ali Ismail

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Awad, Ali Ismail
Av organisasjonen
I samme tidsskrift
Informatica

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 36 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 74 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

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