I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   10 ,   No .   2 ,  May   201 8 ,   p p .   578 ~5 8 6   I SS N:  2502 - 4752 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 1 0 . i2 . p p 578 - 5 8 6          578       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Pal m  Vein  P a t ter n Visua l Int erpre tatio n Using  La pl a cia n and   Frang i - Ba sed Fil t er       Z a ri na   M o hd   No h * 1 ,  Abdu l R a h m a n Ra m li 2 ,  M a rsy it a   H a na f i 3 ,  M   I qb a l Sa ripa n 4 ,  Ridza   Azr i R a m lee 5   1, 2, 3, 4   De p a rt m e n t   of   Co m p u ter an d   Co m m u n ica ti o n   S y ste m s E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,     Un iv e rsiti   P u tra M a lay sia ,   4 3 4 0 0   UP M   S e rd a n g ,   S e lan g o r,   M a lay sia   1, 5   F a k u lt i   Ke ju ru tera a n   El e k tro n i k   d a n   Ke ju ru tera a n   Ko m p u ter,  U n iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e la k a   (U T e M ),     Ha n g   T u a h   Ja y a ,   7 5 4 5 0   Du ria n   T u n g g a l,   M e lak a ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   15 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   2 1 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   F eb   11 ,   2 0 1 8       De tec ti o n   o f   p a lm   v e in   p a tt e rn   th ro u g h   im a g e   p ro c e ss in g   tec h n iq u e s  is  a n   o p e n   p ro b lem   a s  p e rf o r m a n c e   o f   e a c h   tec h n iq u e   is  c lo se ly   re l a ted   to   th e   sa m p le  i m a g e   g a th e re d   f o r  th e   p ro c e ss in g .   T h e   d e tec ted   p a l m   v e in   p a tt e rn   is   u se f u l  f o r  f u rth e r  a n a ly sis  in   b io m e tri c s  a p p li c a ti o n   a n d   m e d ica l  p u r p o se .   T h is  p a p e r  a im s  to   in v e stig a te  th e   a p p li c a ti o n   o f   L a p lac ian   f il ter  a n d   F ra n g i - b a se d   f il ter  in   d e tec ti n g   v e in   p a tt e rn   c o n tain e d   in   a   n e a r  in f ra re d   i ll u m in a ted   p a lm   i m a g e .   Bo th   f il terin g   tec h n iq u e s  a re   a p p li e d   in d e p e n d e n tl y   to   tw o   p a l m   im a g e   d a tab a se s  to   c o m p a re   th e i r  p e rf o rm a n c e   in   tran sla ti n g   v e in   p a tt e rn   i n   th e   im a g e   v isu a ll y .   T h ro u g h   e m p iri c a l  stu d y ,   it   is  o b se rv e d   th a t   L a p lac ian   f il ter  c a n   tran sla te  th e   v e in   p a tt e rn   in   th e   im a g e   e ff e c ti v e l y .   Bu t  p re - p ro c e ss in g s  in v o lv e d   b e f o re   th e   a p p li c a ti o n   o f   L a p lac ian   f il ter  n e e d   to   b e   p e rf o r m e d   to   a c c u ra tel y   tran sla t e   th e   v e in   p a tt e rn .   T h e   i m p le m e n tatio n   o f   F ra n g i - b a se d   f il ter,  w h il e   si m p li fy in g   th e   d e tec ti o n   p ro c e ss   w it h o u t  th e   n e e d   o f   e x tra   p re - p ro c e ss in g ,   re su lt e d   in   o n ly   c e rt a in   v e in   p a tt e rn   d e tec ted .   Us in g   p ix e l - by - p ix e l  o b jec ti v e   a ss e s s m e n t,   t h e   ra te  f o r  L a p lac ian   f il ter  in   d e tec ti n g   v e in   p a tt e rn   a re   g e n e ra ll y   m o re   th a n   8 5 %   c o m p a re d   to   F ra n g i - b a se d   f il ter;   w h e re   it   ra n g e s   f ro m   6 0 %   to   1 0 0 % .   K ey w o r d s :   Fra n g i - b ased   f ilter   Im ag e  p r o ce s s i n g   L ap lacia n   f il ter   Nea r   in f r ar ed   p al m   i m ag e   P alm   v ei n   p atter n   d etec tio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Z ar in a  Mo h d   No h ,    Fak u lti Ke j u r u ter aa n   E le k tr o n i k   d an   Kej u r u ter aa n   Ko m p u ter ,     Un i v er s iti T ek n ik al  Ma la y s ia  Me lak a  ( UT eM ) ,     Han g   T u ah   J a y a,   7 5 4 5 0   Du r ian   T u n g g al,   Me la k a,   Ma la y s ia .   E m ail: z ar i n a. n o h @ u te m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   P alm   i m ag e  ca p t u r ed   b y   t h e  h elp   o f   n ea r   i n f r ar ed   ( NI R )   illu m in a tio n   co n tai n ed   p al m   v e in   p atter n   in f o r m atio n   w h ic h   i s   u n s ee n   th r o u g h   d ir ec t  h u m a n   v i s u a l izatio n .   T h e  v ei n   p atter n   ca n   b e  u n v eiled   u s in g   v ar io u s   co m b i n atio n   o f   i m a g e  p r o ce s s in g   tec h n iq u es  [ 1 ] ,   d ep en d in g   o n   r eq u ir e m en t s   o f   th e  ex tr ac tio n   p r o ce s s .   Dir ec t  tr an s latio n   o f   p al m   v ein   p atter n   f r o m   a   NI R   p al m   i m a g e  is   u s ef u l  e s p ec iall y   i n   b io m etr ic s   a n d   m ed ical  ap p licatio n .   I n   b io m etr ics,  p al m   v ei n   p atter n   f o r   ea ch   p er s o n   h ad   b ee n   p r o v en   to   h a v e  h i g h   d is tin ct io n   m a k i n g   it  o n e  o f   f av o u r ab le  m o d alit y   f o r   id en ti f icatio n   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   I n   m ed ica l,  v i s u aliza tio n   o f   v ei n   p atter n   is   u s ef u l  f o r   ea s e  o f   v e n ip u n ct u r e  p r o ce s s   an d   ed u ca t io n al  p u r p o s e  [ 4 ] ,   [ 5 ] .   P r ev io u s   w o r k s   o n   v ei n   p att er n   m o s tl y   co v er ed   th e  e x tr a ctio n   o f   v e in   p atter n   ac q u ir ed   f r o m   th e   b ac k - of - h a n d   [ 6 ] ,   [ 7 ] ,   f in g er s   an d   w r is t  ar ea   [ 8 ] ,   f o r   b io m etr ic  m atc h i n g   p er f o r m a n c e  b u t  n o t  f o r   v ei n   v is u aliza t io n   p u r p o s e.   I n   t h e  c ase  o f   b ac k - of - h a n d   v ei n   p att er n   ex tr ac tio n ,   a   g r o u p   o f   i m a g e  p r o ce s s i n g s   h ad   b ee n   d o n e  to   d etec t  t h e  v ei n   p atter n   w h ic h   ar e   g r a y   le v el   n o r m aliza tio n ,   Ga u s s ian   an d   m e d ian   f i lter i n g   ( n o i s e   r ed u ctio n ) ,   NiB lack   m et h o d   ( s eg m e n tatio n )   an d   t h in n i n g   [ 6 ] .   I n   o th er   w o r k s ,   2 - D  Gau s s ian   f ilter   h ad   b ee n   u s ed   f o r   n o i s e  r ed u ctio n ,   i n   ad d itio n   to   i m a g e  n o r m aliz atio n ,   lo ca l  ad ap ti v e  t h r es h o ld in g   an d   th i n n i n g   alg o r ith m   f o r   b ac k - of - h a n d   v e in   p atter n   e x tr ac tio n   [ 9 ] .   Gau s s ian   an d   m ed ia n   f ilter i n g   h ad   also   b ee n   r ep o r ted   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P a lm  V ein   P a tter n   V is u a l I n terp r eta tio n   Usi n g   La p la cia n   a n d   F r a n g i - B a s ed   F ilter   ( Za r in a   Mo h d   N o h )   579   to   b e  u s ed   f o r   b ac k - of - h a n d   v ein   ex tr ac tio n   in   o th er   w o r k s ,   in   ad d itio n   to   s eg m e n tatio n   an d   s k eleto n izatio n   alg o r ith m   [ 1 0 ] .   I n   f i n g er   a n d   w r is t   v ei n   ex tr ac tio n ,   t h r ee   d if f er e n t  s eg m e n tatio n   ap p r o ac h   t h at   ar e  ac ti v e   co n to u r s ,   Ot s u   th r e s h o ld i n g   a n d   Fra n g i - b ased   f ilter   h ad   b e en   tes ted   in   a  w o r k   t h at  co m p ar es  th e  b io m etr i c   m atc h in g   p er f o r m an ce   [ 8 ] .   I n   w r i s t  v ein   ex tr ac tio n ,   a  g r o u p   o f   i m ag e  p r e - p r o ce s s in g s   h ad   b ee n   i m p le m e n ted   to   d etec t   th e  v ein   p atter n   u s i n g   ad ap tiv e  n o n - lo ca l  m ea n s ,   n o n lin ea r   d if f u s io n   alg o r it h m   ( n o is e  r ed u ctio n   a n d   ed g e  en h a n ce m en t) ,   a n d   Fra n g i - b ased   f ilter   [ 1 1 ] .   No n e  o f   th e  m e n tio n ed   w o r k s   ad d r ess ed   th e  v ei n   p atter n   v is u al  i n ter p r etatio n   d ir ec tl y   a s   th e  h ig h li g h t i n   th e  w o r k   i s   o n   th e  b io m e tr ic  m atc h i n g   p er f o r m a n ce .   A lt h o u g h   th er e  ar e  n u m er o u s   f ilter s   a n d   tech n iq u es  a v ailab l e  f o r   v ein   p atter n   ex tr ac tio n ,   t h is   p ap er   co m p ar es   o n l y   t w o   o f   t h e  f il ter in g   m e th o d s   t h at   ca n   v i s u all y   e x tr ac t  p al m   v ei n   p atter n   f r o m   a  NI R   p al m   i m a g e.   T h e  t w o   f ilter i n g   m et h o d s   ar e  L ap lacia n   f il ter   [ 1 2 ]   an d   Fra n g i - b ased   f ilter   [ 1 3 ] .   T h e  t w o   f il ter s   ar e  ch o s en   b ased   o n   t h eir   d if f er e n ce   in   o p er atio n ,   i n   w h ich   th e   f ir s t  o n e  ai m s   to   d etec t  ed g es   i n   an   i m ag e,   w h ile   th e  latter   h ad   b ee n   s p ec i f icall y   d ev el o p ed   to   d etec t  v ein   p atter n   in   m ed ical - r elate d   i m a g e s .   T h ese  t w o   f ilter s   ar e  co m p ar ed   b ec au s e  o f   its   ea s e  o f   i m p le m e n tatio n   i n   e x tr ac tin g   v ein   p atter n ,   b esid e s   its   s tr aig h t - f o r w ar d   o p er atio n   in   ex tr ac tin g   li n e  an d   ed g es  in   an   i m a g e.   W ith   t h e  ai m   to   ex tr ac t   p al m   v ein   p atter n   v is u all y ,   th e   ap p r o ac h   in   ex ec u t in g   b o th   f ilt er in g   tec h n iq u es o n   NI R   p al m   i m ag e s   w ill   b e  d e m o n s tr ated   i n   th i s   p ap er .     1 . 1 .     L a pla cia n F ilte r   L ap lacia n   f ilter   is   o n e  o f   ed g e   d etec tio n   p r o ce s s in g   t h at  i s   c o m m o n l y   u s ed   f o r   i m ag e  s eg m en tatio n .   I t  d etec ts   ed g es  b y   f i n d i n g   s ec o n d - o r d er   d er iv atio n   o f   a n   i m a g e  f u n ctio n   [ 1 4 ] .   E d g es  i n   an   i m a g e  w i ll  b e  d etec ted   if   th er e  is   an y   ex tr e m e  s h i f ts   b et w ee n   t h e  n ei g h b o u r in g   p i x el  v al u es.  T h e  s ec o n d - o r d er   d er iv ativ e  f o r   L ap lacia n   f il ter   is   ca lcu lated   b y   eq u atio n   ( 1 )   as f o llo w s :     L I ( x , y ) = ∂ 2 I ∂ 2 x + ∂ 2 I ∂ 2 y   ( 1 )   W h e r e :   L I ( x , y )   =   L a p l a c i a n   v a l u e   o f   a   p i x e l   a t   l o c a t i o n   ( x , y )   i n   i mag e   I     I   =   I n p u t   i mag e       1 . 2 .     F r a ng i - ba s ed  F ilte r     Fra n g i - b ased   f ilter   o r   al s o   k n o w n   as  Fra n g i  v es s el n ess   f ilte r ,   is   o r ig i n all y   d esi g n ed   f o r   f il ter in g   v ei n   p atter n   in   t w o - d i m en s io n al  X - r a y   m ed ical  i m a g es  a n d   t h r ee - d i m en s io n a l  v o l u m e tr ic  m ag n etic  r e s o n a n ce   an g io g r ap h y   i m a g es   [ 1 5 ] .   I t   i s   d er iv ed   f r o m   ei g en v al u es  o f   Hess ia n   m a tr ix   an a l y s is   i n   m ea s u r in g   th e  lo ca l   o r ien tatio n   to   in ter p r et  v ascu l ar   g eo m e tr ic  p r o p e r ties   o f   an   i m a g e  as  in   eq u atio n   ( 2 )   [ 1 5 ] .   Fra n g i - b ased   f ilter   is   in itiall y   d ev elo p ed   f o r   v ei n   p atter n   t h at  ap p ea r   as  b r ig h t  s tr u ct u r e  in   d ar k   b ac k g r o u n d .   Deta ils   f o r   ea c h   p ar am eter   i n   eq u atio n   ( 2 )   ar e   as  d is cu s s ed   in   it s   i m p le m e n tatio n   f o r   f o r ea r m   v a s c u lar   p atter n   r ec o g n itio n   p u r p o s e  [ 1 3 ] .     F I ( s ) = { 0 , if   λ 2 < 0 e x p ( ℛ ℬ 2 2β 2 ) ( 1 − e x p ( − 2 2 c 2 ) ) , o t he r wi se   ( 2 )   W h e r e :   F I ( s)   =   F r a n g i - b a se d   me a s u r e   o f   v e ssel - l i k e   f e a t u r e s i n   i mag e   I     ℛ ℬ   =  λ 1 λ 2 ,   e i g e n v a l u e s /   b l o b n e ss me a su r e   i n   t w o - d i me n si o n a l   i mag e       =   se c o n d - o r d e r   st r u c t u r e n e ss o f   H e ssi a n   mat r i x   n o r m     β ,   c   =   t h r e sh o l d s fo r   f i l t e r   se n si t i v i t y   c o n t r o l       2.   I M AG E   F I L T E RIN G   I M P L E M E NT AT I O N   A   to tal  o f   2 4 0 0   NI R   p al m   i m ag es  ar e  u s ed   f o r   th e  f i lter in g   i m p le m en tatio n   e x ec u ted   b y   Op en C V - P y t h o n   e n v ir o n m en t  [ 1 6 ] .   B o t h   f ilter in g   p r o ce s s   ar e  i m p le m en ted   o n   t w o   NI R   p al m   i m ag e   d atab ases   th at  ar e   o b tain ed   f r o m   th e  C h in e s e  A c ad em y   o f   Scien ce s ’   I n s ti tu te  o f   A u to m atio n   ( C A SI A )   [ 1 7 ]   a n d   th e  Ho n g   Ko n g   P o ly tec h n ic  U n i v er s it y   ( P o l y U)   [ 1 8 ] .   T h e  t w o   d atab ases   i n f o r m at io n   ar e  as d etailed   in   T ab le  1 .         T ab le  1 .   Deta il o f   P alm   I m a g e   Data b ases   Used   f o r   Fil ter i n g   De m o n s tr atio n .   D a t a b a se   N u mb e r   o f   S u b j e c t s   H a n d / S e ssi o n   N u mb e r   o f   S a m p l e s   T o t a l   I mag e s   C A S I A   1 0 0   R i g h t - h a n d   6   6 0 0       L e f t - h a n d   6   6 0 0   P o l y U   1 0 0   F i r st - se ssi o n   6   6 0 0       S e c o n d - se ssi o n   6   6 0 0       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   2 ,  May   2018   :   5 7 8   –   5 8 6   580   L ap lacia n   f ilter in g   i s   p er f o r m ed   f o llo w i n g   t h e  ex ec u tio n   o f   a  s et   o f   i m a g e  p r e - p r o ce s s i n g s   as   illu s tr ated   in   Fi g u r e  1 .   T h is   i s   b ec au s e,   d ir ec t  i m p le m en tat io n   o f   L ap lacia n   f ilter   o n   r a w   p al m   i m a g es  w i ll   r ev ea l  ex tr a  in f o r m atio n   i n   t h e  i m a g e  s u c h   as  p al m   p r in t,  p al m   li n es   an d   p al m   cr ea s es   b esid es  t h e  p al m   v ei n   p atter n .   T h e  i m ag e   p r e - p r o ce s s i n g s   w i ll  e n s u r e  t h at   o n l y   p al m   v ei n   p atter n   w i ll  b e  h i g h lig h ted   i n   t h e  p al m   i m a g e.   T h e  i m a g e  p r e - p r o ce s s in g s   s h o w n   i n   F ig u r e  1   ar e  ex tr ac tio n   o f   R e g io n - of - I n ter est  ( R OI ) ,   C o n tr ast   L i m ited   A d ap ti v e  Hi s to g r a m   E q u aliza tio n   ( C L A HE ) ,   b ilat er al  f il ter   an d   m o r p h o lo g ical   d ilatio n   o p er atio n .   E ac h   o f   t h ese  p r e - p r o ce s s i n g   h as  it s   o w n   p ar a m eter s   th a t  r eq u ir es  ad j u s t m e n t  to   e n s u r e  its   ap p licab ilit y   i n   en h a n ci n g   t h e  i m a g e  co n tr ast  an d   r ed u cin g   n o is e  f o r   th e  i m p le m e n tatio n   o f   L ap lacia n   f ilter   later   o n .         Fig u r e  1 .   L ap lacia n   F ilter in g   I m p le m e n tat io n   Step s       On   t h e  o th er   h an d ,   Fra n g i - b ased   f ilter   i s   ex ec u ted   o n   r a w   p al m   i m ag e s   d ir ec tl y   a f te r   an   R OI   ex tr ac tio n   p r o ce s s   a s   s h o w n   in   Fig u r e  2 .   T h is   is   b ec a u s e,   ad d itio n al  i m a g e  p r e - p r o ce s s i n g s   as  in   Fi g u r e  1   w il l   d is to r t  th e  ex tr ac tio n   o f   v ei n   p atter n   b y   t h e  ap p licatio n   o f   Fra n g i - b ased   f ilter   later   o n .   B esid es,  d er iv atio n   o f   Fra n g i - b ased   f il ter   is   m o ti v at ed   b y   th e   i n ten t io n   to   e x tr ac t  v ein   p atter n   f r o m   m ed ical  i m ag es.  I t s   d er iv at io n   h ad   alr ea d y   in c lu d ed   th e  i m ag e  co n tr ast  a n d   n o i s e  r ed u ctio n   tec h n iq u es  in   t h e  f o r m u la.   He n ce ,   th e   i m p le m en ta tio n   s tep s   f o r   Fra n g i - b ased   f ilter   i n   e x tr ac tin g   p al m   v ei n   p atter n   h ad   b ee n   r ed u ce d   to   th e   p r o ce s s es  as  illu s tr ated   in   Fig u r e  2 .   I n   ter m s   o f   co m p u tatio n al  co s t,  Fra n g i - b a s ed   f ilter   is   ec o n o m ical  t h a n   L ap lacia n   f il ter   i m p le m en tatio n   as it d o es n o t r eq u ir e  ex tr a  i m ag e  p r e - p r o ce s s in g s .           Fig u r e  2 .   Fra n g i - b ased   Fil ter in g   I m p le m en tatio n   S tep s       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   Ou tco m e s   o f   t h e   i m ag e   f ilter i n g   ar e  as   d e m o n s tr ated   i n   Sec tio n   3 . 1 .   Sectio n   3 . 2   d is c u s s e s   th e   r es u lts   o f   f ilter i n g   i m p le m en ta tio n   b y   co m p ar in g   th e  r ate  o f   s i m ilar it y   th r o u g h   p ix el - by - p ix el  d et ec tio n   o f   p al m   v ei n   p atter n   d etec ted .     3 . 1 .   F ilte ring   Dem o n s t ra t io n   T h e  i m p le m e n tat io n   o f   f ilter i n g   p r o ce s s es  r es u lted   in   s a m p le  o u tco m e s   a s   co m p iled   i n   F ig u r e s   3 - 6 .   T h e  r a w   p al m   i m a g es  i n   b o t h   Fig u r es   3   an d   4   ar e  c h o s e n   f r o m   th e   s a m e  s u b j ec t  to   co m p ar e  th e  tr an s lated   v ein   p atter n   a f ter   th e  f il ter in g   p r o ce s s .   I t  ca n   b e  s ee n   t h at  b o th   f i lter in g   p r o ce s s   ar e  ab le  t o   d etec t  p alm   v ei n   p atter n   v is u all y   f r o m   t h e  C ASI A’ s   NI R   p al m   i m a g e,   b u t  th e  d if f er en ce   l ies  i n   th e  t y p es  o f   v ei n   p atter n   ex tr ac ted .   W h ile  m o s t  v ei n   p atter n   is   d etec ted   t h r o u g h   L a p lacia n   f ilter ,   Fra n g i - b ased   f i lter   m o s tl y   d etec t   lar g e - s ized   v ei n   p atter n   i n   th e  i m a g e.         R e g i o n - of - I n t e r e st   Ex t r a c t i o n   C o n t r a st   L i mi t e d   A d a p t i v e   H i st o g r a m  Eq u a l i z a t i o n     B i l a t e r a l   F i l t e r   M o r p h o l o g i c a l   D i l a t i o n   O p e r a t i o n   L a p l a c i a n   F i l t e r     R a w   p a l m  i mag e   f r o m d a t a b a se   P a l m v e i n   p a t t e r n   i mag e   ( t r a n sl a t e d   v i s u a l l y )   I mag e   p re - p r o c e ssi n g     R e g i o n - of - I n t e r e st   Ex t r a c t i o n   F r a n g i - b a se d   F i l t e r     R a w   p a l m  i mag e   f r o m d a t a b a se   P a l m v e i n   p a t t e r n   i mag e   ( t r a n sl a t e d   v i s u a l l y )   I mag e   p re - p r o c e ssi n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P a lm  V ein   P a tter n   V is u a l I n terp r eta tio n   Usi n g   La p la cia n   a n d   F r a n g i - B a s ed   F ilter   ( Za r in a   Mo h d   N o h )   581                             ( a)   R an d o m   Sa m p le  1     ( b )   R an d o m   Sa m p l e  2     ( c)   R an d o m   Sa m p le  3     ( d )   R an d o m   Sa m p le  4     Fig u r e  3 .  P alm   Im a g e  f r o m   C ASI A   Da tab ase  B ef o r e  an d   Af ter   th e  Im p le m en ta tio n   o f   L ap l ac ian   Fi lter                                       ( a)   R an d o m   S a m p le  1   ( b )   R an d o m   Sa m p le  2   ( c)   R an d o m   Sa m p le  3   ( d )   R an d o m   S a m p le  4           Fig u r e  4 .  P alm   I m a g e  f r o m   C ASI A   D a tab ase  B ef o r e  an d   A f ter   th e  I m p le m en ta tio n   o f   Fra n g i - b ased   F ilter       Ob s er v i n g   th e   tr an s lated   v ei n   p atter n   f r o m   P o l y U ’ s   NI R   p al m   i m ag e   i n   Fi g u r e   5   an d   6 ,   its   p er f o r m a n ce   i s   as  s p o tted   in   C A SI A   d ata b ase.   Mo s t   v ei n   p atter n   in   Fi g u r e  5   ca n   b e  d etec ted   v is u all y   b y   L ap lacia n   f ilter   i m p le m en ta tio n ,   w h ile  Fra n g i - b ased   f ilter   m o s tl y   d etec t  lar g e - s ized   v ein   p atter n   in   t h e  i m ag e   ( Fig u r e  6 ) .   B o th   Fig u r e s   5   an d   6   u s e  th e  s a m e  r a w   p al m   i m ag e  f r o m   P o l y U   d atab ase  to   co m p ar e  t h e  f ilter s ’   ab ilit y   i n   tr an s lati n g   t h e  v e in   p atter n   v i s u a ll y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   2 ,  May   2018   :   5 7 8   –   5 8 6   582                                   ( a)   R an d o m   Sa m p le  1   ( b )   R an d o m   Sa m p le  2   ( c)   R an d o m   Sa m p le  3   ( d )   R an d o m   Sa m p le  4           Fig u r e  5 .  P alm   Im a g e  f r o m   P o l y U  Da tab ase  B ef o r e  an d   A f te r   th e  I m p le m e n tat io n   o f   L ap la cian   Fi lter                                       ( a)   R an d o m   S a m p le  1   ( b )   R an d o m   Sa m p le  2   ( c)   R an d o m   Sa m p le  3   ( d )   R an d o m   Sa m p le  4           Fig u r e  6 .  P alm   I m a g e  f r o m   P o l y U  Data b ase  B ef o r e  an d   A f te r   th e  I m p le m e n tat io n   o f   Fra n g i - b ased   Fil ter       3 . 2 .     Dis cu s s io n a nd   Ana ly s i s     T o   f u r th er   ill u s tr ates  t h e  p er f o r m a n ce   o f   b o th   f ilter i n g   tech n iq u e s   in   d etec ti n g   p al m   v ei n   p atter n ,   a  p ix el - by - p i x el  co m p ar i s o n   o f   t h e  d etec ted   v ei n   p atter n   i s   d o n e  w i th   a  r e f er en ce   p al m   v ein   p atter n   i m ag e s .   T h e  p ix e l - by - p i x el   co m p ar is o n   i s   ch o s en   as   t h e  as s es s m e n t   m et h o d   to   ch ec k   if   t h e  s a m e   v ei n   p atter n   h ad   b ee n   ex tr ac ted   e v er y   ti m e  t h e  f il te r in g   tec h n iq u es   ar e  i m p le m e n ted   o n   t h e  v ei n   i m a g e.   T h e  r ef er en ce   p al m   v e in   p atter n   f o r   ea ch   s u b j ec t  ( 1 0 0   s u b j ec ts )   is   co n s tr u c ted   b y   a v er ag in g   th e  d etec ted   p al m   v ei n   p atter n   i m a g e  ( s i x   s a m p les  p er   s u b j ec t)   u s i n g   ea ch   f il ter in g   tech n iq u e.   T h e  co m p ar i s o n   r ate  ar e  as  p r esen ted   in   Fig u r es  7 - 1 0   f o r   th e  s ix   s a m p les   o f   ea c h   s u b j ec t.  W h ile  t h e  s i m ilar it y   r ate   f o r   v ei n   p atter n   e x tr ac ted   b y   L ap lacia n   f il ter   r an g es   ar o u n d   9 0 - 9 7 %  f o r   C A SI A   d atab ase  ( Fig u r e  7 ) ,   th e  s i m ila r it y   r ate  f o r   Fra n g i - b ased   f il t er ed   im a g e  r an g e s   ar o u n d   7 0 - 9 7 % ( Fig u r e  8 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P a lm  V ein   P a tter n   V is u a l I n terp r eta tio n   Usi n g   La p la cia n   a n d   F r a n g i - B a s ed   F ilter   ( Za r in a   Mo h d   N o h )   583           ( a)   ( b )       Fig u r e  7 .  R ate  o f   Si m ilar it y   f o r   P ix el - by - P ix el  Dete ct io n   o f   C A SI A   Data b ase  Af ter   I m p le m en tatio n   o f   L ap lacia n   Fil ter   f o r   ( a)   R ig h t - Han d   P al m ,   an d   ( b )   L ef t - Ha n d   P alm             ( a)   ( b )       Fig u r e  8 .  R ate  o f   Si m ilar it y   f o r   P ix el - by - P ix el  Dete ct io n   o f   C A SI A   Data b ase  Af ter   I m p le m en tatio n   o f   Fra n g i - B ased   Fi lter   f o r   ( a)   R ig h t - Han d   P al m ,   a n d   ( b )   L ef t - H an d   P alm       T h e  s i m ilar it y   r ate  f o r   P o l y U   d atab ase  r an g es  ar o u n d   8 5 - 9 5 %  f o r   L ap lacia n   f i lter ed   i m a g e  ( Fig u r e   9 ) ,   w h ile  f o r   Fra n g i - b ased   f il t er ed   im a g e;  th e  s i m ilar it y   r ate   is   ar o u n d   6 0 - 1 0 0 %  ( Fig u r e  1 0 ) .   I f   th e  av er ag e  o f   s i m ilar it y   r ate  is   o b s er v ed ,   th e   r esu lt  is   as  tab u lated   in   T ab le  2 .   Fro m   th e  av er a g e  s i m ilar it y   r ate  co m p iled   i n   T ab le  2 ,   th e  L ap lacia n   f i lter   h as  h i g h er   ab ilit y   to   ac cu r atel y   d etec t  th e  s a m e  v ei n   p atter n   th a n   Fra n g i - b a s ed   f ilter .   B u t  i n   tr an s lati n g   th e   v ein   p atter n   v is u all y ,   b o th   f ilte r in g   tec h n iq u es   ca n   d etec t  t h e   v ei n   p atter n   i n   th e   NI R   p al m   i m ag e  i n   it s   o w n   w a y .                 ( a)   ( b )       Fig u r e  9 .  R ate  o f   Si m ilar it y   f o r   P ix el - by - P ix el  Dete ct io n   o f   P o ly u   Data b ase  Af ter   I m p le m en tatio n   o f   L ap lacia n   Fil ter   f o r   ( a)   First - S ess io n   P al m ,   a n d   ( b )   Seco n d - S ess io n   P al m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   2 ,  May   2018   :   5 7 8   –   5 8 6   584         ( a)       ( b )       Fig u r e  10 .  R ate  o f   Si m ilar it y   f o r   P ix el - by - P i x el  Dete ctio n   o f   P o ly u   Da tab ase  A f ter   I m p le m en tatio n   o f   Fra n g i - B ased   Fil ter   f o r   ( a)   First - Se s s i o n   P alm ,   a n d   ( b )   Seco n d - Ses s i o n   P alm       T ab le  2 .   A v er ag e  R ate  o f   Si m i lar it y   P er ce n tag e  f o r   P ix el - by - P ix el  Dete ctio n   f o r   B o th   Fil ter in g   T ec h n iq u es   D a t a b a se   H a n d / S e ssi o n   F i l t e r i n g   Te c h n i q u e   A v e r a g e   R a t e   o f   S i mi l a r   D e t e c t i o n   ( % )   C A S I A   R i g h t - h a n d   L a p l a c i a n   F r a n g i - b a se d   95   89     L e f t - h a n d   L a p l a c i a n   F r a n g i - b a se d   96   89   P o l y U   F i r st - se ssi o n   L a p l a c i a n   F r a n g i - b a se d   90   80     S e c o n d - se ssi o n   L a p l a c i a n   F r a n g i - b a se d   91   80       4.   CO NCLU SI O N   B ased   o n   o u tco m e s   co m p iled   in   Sect io n   3 ,   b o th   f ilter i n g   tec h n iq u es  h a v e  t h e  ab ilit y   to   d e tect  p al m   v ein   p atter n   f r o m   a  NI R   p al m   i m a g e,   b u t   th e   d if f er en ce   lies   i n   t h e  t y p e  o f   v e in   p atte r n   d etec ted .   W h ile   L ap lacia n   f ilter   d etec t  v ei n   p a tter n   co n tr ib u ted   b y   a ll  v ei n   s izes,  Fra n g i - b ased   f ilter   d etec ts   o n l y   lar g e - s ized   v ein   a n d   h ig h l y   a f f ec ted   b y   t h e  ill u m in a tio n   er r o r   ac q u ir ed   in   th e  r a w   p al m   i m ag e.   E v en   s o ,   th e   i m p le m en ta tio n   o f   L ap lacia n   f ilter   r eq u ir ed   ad d itio n al  i m ag e   p r e - p r o ce s s in g s   to   b e  ex ec u te d   o n   th e  r a w   p al m   i m a g e.   W ith   th e   i m ag e  p r e - p r o ce s s in g s ,   o n l y   t h en   th e   L ap lacia n   f ilter   ca n   ac c u r atel y   d et ec ts   v e in   p atter n   i n   th e  i m ag e.   I n   co n tr ast,  Fra n g i - b ased   f i lter   i m p le m e n tatio n   d o es  n o t  n ee d   ad d itio n al  p r e - p r o ce s s in g s   to   d etec t  p al m   v ei n   p atter n   i n   a  NI R   p a l m   i m a g e.   B u t  th e  d etec tio n   o f   v ei n   p atter n   i n   Fra n g i - b ased   f ilter ed   i m a g e  ar e   af f ec ted   b y   i llu m i n atio n   r ad ia ted   d u r in g   t h e  ac q u is itio n   p r o ce s s .   U n ev e n   ill u m in at io n   i n   t h e  ac q u ir ed   i m a g e   w il l g i v e  i n ac cu r ate  e x tr ac tio n   o f   v ei n   p atter n   in   t h e  Fra n g i - b ased   f ilter ed   i m a g e.   Dep en d in g   o n   ap p licatio n ,   b o th   f i lter in g   tec h n iq u es   h a v e   th eir   o w n   s tr en g t h s   a n d   d is ad v an ta g es.   T r an s lated   v ein   p atter n   b y   L ap lacia n   f il ter   is   m o r e  f a v o u r ab le  f o r   b io m etr ic  ap p licatio n   s i n ce   it  is   r ich   i n   in f o r m atio n   t h at  ca n   b e  u s ed   as  m atc h i n g   f ea t u r es.  I n   ar ea s   w h er e  th e  v is u aliza tio n   o f   v e in   p atter n   is   m o r e   i m p o r tan t,  Fra n g i - b a s ed   f il ter ed   i m ag e   is   j u s t  as   s u f f ic ien t.  P er h ap s   th e  i m p le m en ta tio n   o f   Fra n g i - b ased   f ilte r   ca n   b e  f u r t h er   i m p r o v ed   s o   th at  th e  d etec ted   v ei n   p atter n   is   o f   th e  s a m e   s ize  as  its   o r ig i n al  v ei n   p atter n   lo ca lized   in   th e  r a w   p al m   i m a g e.   I m p r o v e m e n t  m a y   in c lu d e s   i m p le m en ta tio n   o f   n ec e s s ar y   p r e - p r o ce s s i n g   o r   p o s t - p r o ce s s in g   th at   ca n   p r es er v e  t h e  v ein   p atter n   s ize  d et ec ted   b y   t h e  f ilter i n g   tech n iq u e.   Ot h er   t h an   th a t,  i m a g e  a cq u i s itio n   d ev ice  a n d   its   p r o ce s s   ca n   b e  f u r t h er   en h a n ce d ,   s u ch   th at   it  ca n   ca p tu r e  v ei n   p atter n   in f o r m atio n   ac cu r atel y   w it h o u t  in ter f er en ce   f r o m   t h e  ill u m i n atio n   u s ed   o r   o th er   n o is es   d u r in g   t h e  ac q u i s itio n   p r o ce s s .   W ith   th at,   it  is   h o p ed   th at  th e  f in d in g s   p r esen ted   in   th i s   p ap er   ca n   g iv e  s o m e  g u id elin e s   an d   id ea s   f o r   r esear ch er s   w it h   t h e  s a m e  in ter ests   to   d ec id e  th e  ap p r o p r iate  f il ter in g   tec h n iq u es  f o r   t h eir   in ten d ed   v e in   p atter n   ap p licatio n .       ACK NO WL E D G E M E NT S   Ou r   d ee p est  ap p r ec iatio n   to   t h e  Mi n is tr y   o f   Hig h er   E d u ca t io n   Ma la y s ia,   U n i v er s iti  P u tr a  Ma la y s ia   ( UP M)   an d   Un iv er s iti  T ek n i k al  Ma la y s ia  Me la k a  ( UT eM )   f o r   all  th e  f ac ilit ies  an d   s u p p o r t  g iv e n   d u r in g   th e  d u r atio n   o f   t h is   s tu d y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       P a lm  V ein   P a tter n   V is u a l I n terp r eta tio n   Usi n g   La p la cia n   a n d   F r a n g i - B a s ed   F ilter   ( Za r in a   Mo h d   N o h )   585   RE F E R E NC E S   [1 ]   M .   A .   A h m e d ,   H.  M .  Eb ie d ,   E .   M .   El - H o rb a ty ,   A .   M .   S a lem ,   “ A n a l y sis  o f   P a lm   V e in   P a tt e r n   Re c o g n it i o n   A l g o rit h m s a n d   S y ste m s,”   J o u rn a l  o f   B io - M e d ica l   In f o rm a ti c s  a n d   E - He a lt h ,   v o l.   1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 – 1 4 ,   2 0 1 3 .   [2 ]   J. - C.   L e e ,   “ A   No v e l   Bio m e tri c   S y ste m   B a se d   o n   P a lm   V e in   Im a g e , ”   Pa tt e rn   Rec o g n i t io n   L e tt e rs ,   v o l.   3 3 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 5 2 0 – 1 5 2 8 ,   S e p .   2 0 1 2 .   [3 ]   R.   K.   M ,   G .   De e p ik a ,   M .   Krish n a n ,   B .   Ka rth ik e y a n ,   “ A n   Op e n   S o u rc e   Co n tac t - F re e   P a lm   V e in   Re c o g n it i o n   S y st e m , ”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e s in   A p p l ied   S c ie n c e s ( IJ AA S ),   v o l.   6 ,   n o .   4 ,   p p .   3 1 9 – 3 2 4 ,   2 0 1 7 .   [4 ]   S .   Ju ric,   B.   Zalik ,   “ A n   In n o v a ti v e   A p p ro a c h   to   Ne a r - In f ra re d   S p e c tro sc o p y   Us in g   a   S tan d a rd   M o b i le De v ic e   a n d   Its  Cli n ica l  A p p li c a ti o n   in   T h e   Re a l - T i m e   V isu a li z a ti o n   o f   P e ri p h e ra l  V e in s,”   BM C  M e d ica l   In f o rm a ti c s   a n d   De c is io n   M a k in g ,   v o l.   1 4 ,   n o .   1 0 0 ,   p p .   1 – 9 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   K.  I.   A h m e d ,   M .   H.  Ha b a e b i,   M .   R.   Isla m ,   “ En h a n c e d   V e i n   De tec ti o n   f ro m   V id e o   S e q u e n c e s , ”   In d o n e s ia n   J o u rn a l   o f  El e c tr ica l  En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE C S ) ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   4 2 0 – 4 2 7 ,   2 0 1 7 .   [6 ]   W .   W u _ a ,   F .   L u ,   G .   Ch e n g ,   C.   S h i,   “ A  Vei n   B a se d   Bi o me tric  Exp e rime n t  a n d   S o me   Ne w  De v e lo p me n ts,”   i n   2 0 1 2   T h ird   G lo b a l  Co n g re ss   o n   I n telli g e n t  S y ste m s,  2 0 1 2 ,   p p .   1 3 1 – 1 3 5 .   [7 ]   Z.   Ho n a rp is h e h ,   K.  F a e z ,   “ A n   E ff icie n t  Do rsa l  H a n d   V e in   Re c o g n it io n   b a se d   o n   F iref ly   A lg o rit h m , ”   In t e rn a ti o n a l   J o u rn a l  o f   El e c tr ica l  a n d   C o mp u t er   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   3 ,   n o .   1 ,   p p .   3 0 – 4 1 ,   2 0 1 3 .   [8 ]   A .   P f lu g ,   D.  Ha rtu n g ,   C.   Bu sc h ,   “ F e a tu re   Ex trac ti o n   F r o m   V e in   Im a g e s  Us in g   S p a ti a l  I n f o rm a ti o n   a n d   Ch a i n   Co d e s,”   In f o rm a ti o n   S e c u r ity   T e c h n ica l   Rep o rt ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 – 2 ,   p p .   2 6 – 3 5 ,   F e b .   2 0 1 2 .   [9 ]   L .   W a n g ,   G .   L e e d h a m ,   S. - Y.  Ch o ,   “ In f ra re d   Im a g in g   o f   H a n d   V e in   P a tt e r n s  f o r  Bio m e tri c   P u rp o se s,”   IET   Co mp u t er   V is io n ,   v o l.   1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 3 – 1 2 2 ,   De c .   2 0 0 7 .   [1 0 ]   M .   S o n i,   S .   G u p ta,  M .   S .   Ra o ,   P .   G u p ta,  “ An   Ef fi c ien t  Vei n   Pa tt e rn - Ba se d   Re c o g n it i o n   S y ste m, ”   2 0 1 0   F o u rt h   In t e rn a ti o n a l   C o n f e re n c e   o n   Em e r g in g   S e c u r ity   In f o r m a ti o n ,   S y st e m s a n d   T e c h n o l o g ies ,   p p .   2 3 4 – 2 3 9 ,   Ju l .   2 0 1 0 .   [1 1 ]   D.  Ha rtu n g ,   M .   A .   Olse n ,   H.  Xu ,   C.   Bu sc h ,   “ S p e c tra l  M in u ti a e   fo r  Vein   Pa tt e rn   Rec o g n it io n , ”   2 0 1 1   In t e rn a ti o n a l   J o in t   C o n f e re n c e   o n   Bi o m e tri c s   (I JCB ) ,   p p .   1 – 7 ,   Oc t.   2 0 1 1 .   [1 2 ]   R.   D.  P ra sa n n a ,   P .   Ne e lam e g a m ,   S .   S riram ,   N.  Ra ju ,   “ En h a n c e m e n t  o f   V e in   P a t tern s  in   Ha n d   Im a g e   f o r  Bio m e tri c   a n d   Bio m e d ica l  A p p li c a ti o n   u si n g   V a rio u s  Im a g e   En h a n c e m e n t  Tec h n iq u e s,”   Pro c e d ia   En g in e e rin g ,   v o l.   3 8 ,   p p .   1 1 7 4 – 1 1 8 5 ,   2 0 1 2 .   [1 3 ]   A .   S h a h z a d ,   C.   M .   G o h ,   N.  M .   S a a d ,   N.  Walter,  A .   S .   M a li k ,   F .   M e riau d e a u ,   “ S u b c u ta n e o u s  Vein s  De tec ti o n   a n d   Ba c k p ro jec ti o n   M e th o d   Us in g   Fr a n g i  Ves se ln e ss   Fi lt e r,”   in   2 0 1 5   IEE E  S y m p o siu m   o n   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s  &   In d u strial  E lec tro n ics   (IS CA IE) ,   2 0 1 5 ,   p p .   6 5 – 6 8 .   [1 4 ]   R.   L a g a n iere ,   Op e n CV   2   C o m p u t e r  V isio n   A p p li c a ti o n   P ro g ra m m i n g   Co o k b o o k .   P a c k t  P u b li s h in g ,   2 0 1 1 .   [1 5 ]   A .   F .   F ra n g i,   W .   J.  Nie ss e n ,   K.  L .   V in c k e n ,   M .   A .   V ierg e v e r,   “ M u lt isc a le  Ves se l  En h a n c e me n t  Fi lt e rin g , ”   In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   M e d ica l  Im a g e   Co m p u ti n g   &   Co m p u ter - A ss i ste d   In terv e n ti o n .   S p rin g e r  Be rli n   He id e lb e rg ,   p p .   1 3 0 – 1 3 7 ,   1 9 9 8 .   [1 6 ]   Op e n CV De v e lo p m e n t  T e a m ,   “ O p e n C V   Do c u m e n tatio n , ”   2 0 1 5 .   [On li n e ] .   A v a il a b le:  h tt p :/ / d o c s.o p e n c v . o rg /.   [1 7 ]   CA S I A ,   “ C A S I A - MS - P a lm p rin t V 1 , ”   2 0 1 4 .   [ O n li n e ] .   A v a il a b le:  h tt p :/ / b io m e tri c s.id e a lt e st.o rg .   [1 8 ]   P o ly U,  “ P o ly U  M u lt is p e c tral  P a lm p rin t  Da tab a se , ”   2 0 1 4 .   [ O n li n e ].   A v a il a b le:  h tt p : // ww w . c o m p . p o ly u . e d u . h k /~ b io m e tri c s/M u lt isp e c tral P a lm p rin t/ M S P . h tm .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  10 ,   No .   2 ,  May   2018   :   5 7 8   –   5 8 6   586   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Zarin a   M o h d   No h   re c e iv e d   h e r  M En g   d e g re e   in   e lec tri c a l  f ro m   th e   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a la y sia   (U T M )  in   2 0 0 9   a n d   sin c e   th e n   h a s  b e e n   a tt a c h e d   t o   t h e   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a   (U T e M ).   S h e   is  c u rre n tl y   a   P h . D  c a n d i d a te  a t  th e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   in   th e   Un iv e rsiti   P u tra  M a lay sia   (UP M ) .   He r  m a in   re se a rc h   in tere sts  a re   in   t h e   f ield   o f   c o m p u ter  a n d   e m b e d d e d   sy ste m   e n g in e e rin g .         A b d u l  R a h m a n   Ra m li   re c e i v e d   h is  P h . D  f ro m   th e   Un iv e rsity   o f  Bra d f o rd ,   UK   in   1 9 9 5 .   He   is   c u rre n tl y   a n   As so c iate   P ro f e ss o r  a t  th e   De p a rt m e n t  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   S y ste m s   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   P u tra  M a lay sia   (UP M ) .   He   w a s  th e   He a d   o f  In telli g e n t  S y ste m   a n d   Ro b o ti c   L a b o ra to ry   (IS R L )  a t  th e   In stit u te  o f   A d v a n c e d   T e c h n o lo g y ,   UP M   f ro m   2 0 0 2   t o   2 0 1 1 .   T o   d a te,   h e   h a s  m o re   th a n   2 0 0   jo u rn a ls  a n d   c o n f e re n c e   p a p e rs   p u b li sh e d .   His  re se a rc h   i n tere sts  in c lu d e   e m b e d d e d   a n d   re a l - ti m e   s y ste m ,   i m a g e   p ro c e ss in g   a n d   m u lt i m e d ia s y ste m .         M a rs y it a   Ha n a f i  re c e iv e d   h e r  P h . D  f ro m   th e   I m p e rial  Co ll e g e   Lo n d o n   i n   2 0 1 2 .   S h e   h a s  b e e n   e m p lo y e d   b y   th e   Un iv e rsiti   P u tra   M a la y sia   (UP M )  sin c e   2 0 0 0   a n d   is  c u rre n tl y   a   S e n io r  L e c tu re r   a t  th e   De p a rt m e n t  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   S y ste m s  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   U P M .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   d ig it a l  im a g e   p ro c e ss in g ,   p a tt e rn   re c o g n it i o n ,   se c u rit y   a n d   b io m e tri c .         M .   Iq b a l  S a rip a n   re c e iv e d   h is  P h . D   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   S u rre y ,   UK   in   th e   a re a   o f   i m a g e   p ro c e ss in g .   He   is  c u r re n tl y   a   P r o f e ss o r  a t  th e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   S y st e m s  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f  En g in e e rin g ,   U n iv e rsiti   P u tra  M a la y sia   (UP M ).   He   is  a ls o   a   m e m b e r  o f   th e   IEE E  a n d   th e   In st it u te  o f   P h y sic s  UK .   His  r e se a r c h   a re a   is  in   im a g e   p ro c e ss in g ,   p a rti c u larly   in   m e d ica l  i m a g in g .         R id z a   A z ri  Ra m lee   re c e iv e d   h is  M a ste r  (2 0 0 8 )  in   T e lec o m m u n ica ti o n   a n d   I n f o rm a ti o n   En g in e e rin g   f ro m   th e   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M A R A   (Ui T M )   a n d   BEn g   (2 0 0 0 )  in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   f ro m   th e   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A R A   (Ui T M ),   M a la y sia .   H e   is  a lso   a   c o o p e ra te  m e m b e r  o f   In stit u te  o f   En g i n e e r   M a lay sia   (IE M ) ,   g ra d u a te   m e m b e r  o f   IEE E  a n d   P r o f e ss io n a l  En g in e e r  g ra n ted   b y   Bo a rd   o f   En g in e e rin g   M a la y sia   (BEM )  i n   2 0 1 2 .   He   is  c u rre n tl y   p u rsu i n g   h is   P h . D  a t  th e   Un iv e rsiti   P u tra  M a la y sia   (UP M )   in   th e   f ield   o f   Co m m u n ica ti o n   a n d   Ne tw o rk   En g in e e rin g .   His  re se a r c h   in tere sts   a re   in   th e   a re a   o f   i m a g e   p r o c e ss in g ,   in d u strial  e lec tro n ic   in stru m e n tatio n   a n d   e lec tro n ic   e m b e d d e d   sy ste m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.