Fingerprints identification using contour let transform

المؤلفون المشاركون

al-Azzawi, M. K. M.
Salman, T. M.

المصدر

Engineering and Technology Journal

العدد

المجلد 35، العدد 3A (31 مارس/آذار 2017)، ص ص. 282-288، 7ص.

الناشر

الجامعة التكنولوجية

تاريخ النشر

2017-03-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

7

التخصصات الرئيسية

العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)

الملخص EN

This paper suggests the use of contourlet transform for efficient feature extraction of fingerprints for identification purposes.

Back propagated neural network is then used as a classifier.

Two fingerprints databases are used to test the system.

These include fingerprints images with different positions, rotations and scales to test the robustness of the system.

Computer simulation results show that the proposed contourlet transform outperforms the classical wavelet method.

Where an identification rate of 94.4% was obtained using contourlet transform compare with 87% using wavelet transform for standard FVC2002 database.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Salman, T. M.& al-Azzawi, M. K. M.. 2017. Fingerprints identification using contour let transform. Engineering and Technology Journal،Vol. 35, no. 3A, pp.282-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-770536

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Salman, T. M.& al-Azzawi, M. K. M.. Fingerprints identification using contour let transform. Engineering and Technology Journal Vol. 35, no. 3A (2017), pp.282-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-770536

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Salman, T. M.& al-Azzawi, M. K. M.. Fingerprints identification using contour let transform. Engineering and Technology Journal. 2017. Vol. 35, no. 3A, pp.282-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-770536

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 287

رقم السجل

BIM-770536