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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Object Recognition Using Fuzzy Classifier

verfasst von : Seema A. Atole, Shamli V. Jagzap, Lalita A. Palange, Akshay A. Jadhav

Erschienen in: Techno-Societal 2020

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, object recognition is proposed using combined DRLBP and SIFT features for high efficient signal transfer system applications. The aim of this research is to develop a non-real-life application of a security lock system employing object recognition methodology. DRLBP is chosen for the object recognition algorithmic program. Arduino microcontroller is employed to represent the response to object identification. USB serial communication is employed to inter-object between the MATLAB and Arduino UNO Microcontroller. First, the image of the individual is captured then the captured image is then transferred to the information developed in MATLAB during this stage, the captured image compares to the training image within the database to see the individual standing. If the system acknowledges the individual as an authentication person or un-authentication person, the result is sent to the Arduino UNO microcontroller.

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Metadaten
Titel
Object Recognition Using Fuzzy Classifier
verfasst von
Seema A. Atole
Shamli V. Jagzap
Lalita A. Palange
Akshay A. Jadhav
Copyright-Jahr
2021
Buch
Techno-Societal 2020

Print ISBN: 978-3-030-69920-8

Electronic ISBN: 978-3-030-69921-5

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-69921-5_62

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