Hand image verification method based on PCA eigenvectors

Other Title(s)

طريقة للتحقق من صور اليد تعتمد المتجهات الذاتية لتحويلة المركبات الأساسية

Joint Authors

Ali, Salih Mahdi
Hamid, Husni Abd Allah

Source

Journal of Kufa-Physics

Issue

Vol. 3, Issue 1 (30 Jun. 2011), pp.1-15, 15 p.

Publisher

University of Kufa Faculty of Science Department of Physics

Publication Date

2011-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

15

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Abstract AR

تم في هذا البحث استخدام تحويله المركبات الأساسية (صور اليد الذاتية) للتحقق من الأشخاص بواسطة صور أيديهم.

تم الاستعاضة عن استخدام صور ثلاثية الأبعاد بصور ثنائية الأبعاد في عمليات التحقق و التميز لغرض اختزال كمية الخصائص اللازمة في وصف الصور .تم الإشارة إلى تلك الخواص بالأيدي- الذاتية بسبب تمثيلها بواسطة المتجهات الذاتية لمجموعة الصور المجربة و الصور المختبرة.

عملية التحقق بين الصور المجربة و المختبرة تم إجرائها باستخدام معيار المعدل- الأصغر-للمسافة.

تم إضافة كميات مختلفة من الضوضاء المتنوعة (كاوسية، منتظمة، ملحية-بهاراتية) إضافة لعمليات تدوير و إعادة تحجيم و إزاحة الصور المختبرة للتأكد من استقرارية نتائج الاختبارات المجربة بواسطة البرنامج المصمم في بحثنا هذا.

Abstract EN

In this research, the Principal Component Analysis (PCA) based method (namely Eigenhand), is used to verify persons from their hand’s image.

Our approach treats the hand recognition / verification problem as an essentially 2D-problem rather than requiring recovery of 3D geometry, taking advantage of the fact that hand’s images can be described by a small set of 2D characteristics features.

Here, the features are referred as “Eigenhands” because they represent the eigenvectors of the set of the trained and tested hands.

The verification operation between the trained hand’s images (i.e.

preserved in the Database) and the input “unknown” hand image is performed by utilizing the Minimum-Mean-Distance “MMD” criterion.

Several amounts of different noises (i.e.

Gaussian, Uniform, Salt-and-pepper) have been added to the test hand to measure the reliability of our presented verification system in the presence of the noise.

Invariant tests against image rotation, resizing, shifting have also been carried.

American Psychological Association (APA)

Ali, Salih Mahdi& Hamid, Husni Abd Allah. 2011. Hand image verification method based on PCA eigenvectors. Journal of Kufa-Physics،Vol. 3, no. 1, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-315556

Modern Language Association (MLA)

Ali, Salih Mahdi& Hamid, Husni Abd Allah. Hand image verification method based on PCA eigenvectors. Journal of Kufa-Physics Vol. 3, no. 1 (2011), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-315556

American Medical Association (AMA)

Ali, Salih Mahdi& Hamid, Husni Abd Allah. Hand image verification method based on PCA eigenvectors. Journal of Kufa-Physics. 2011. Vol. 3, no. 1, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-315556

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 15

Record ID

BIM-315556