@Article{, title={A Comparison Between SURF and SIFT Methods For Biometric Feature Extraction المقارنة بين الميزات القوية (SIFT) و (SURF) لاستخراج الميزات البيومترية}, author={Noor Hayder Abdul Ameer نور حيدر عبد الامير}, journal={Journal of College of Education مجلة كلية التربية}, volume={}, number={5}, pages={1-20}, year={2018}, abstract={The definition of biometric information can be presented as the usage of a certain trait, both physiological and biological, to calculate a person’s identity. One thing to note about biometric information is that it remains the same for one’s entire lifetime, and is different for each person (for example the iris, fingerprint etc...). 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. In this paper, we conclude that SURF is a powerful way to obtain accurate results at 93% and speed

المعلومات البيومترية تعني استخدام الخصائص الفسيولوجية أو البيولوجية لقياس هوية الفرد. الميزات البيومترية هي فريدة من نوعها لكل فرد وتبقى دون تغيير حياة الفرد. (بصمة اصبع والوجه وقزحية العين الخ ...). 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. في هذا البحث نخلص إلى أن SURF هو وسيلة قوية للحصول على نتائج دقيقة بنسبة 93% وسريعة.} }