Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   13 ,  No.   2 ,  F eb r uar y   201 9 , pp.  825 ~ 830   IS S N: 25 02 - 4752, DO I: 10 .11 591/ijeecs .v1 3 .i 2 .pp 825 - 830       825       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   A multi - instanc e mu lti - samp le palm print id entific ation s ystem       Thul fiqa r  H.  Mandeel , Mu ha mm ad Imr an   Ah m ad, S ai d A mi rul  Anw ar   School  of  Com p ute r and  Com m unic a ti on  Engi ne e ring,   Univ ersit i   Malay s ia Perl is ,   Malay s ia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Oct   1,   2018   Re vised  N ov   27 , 2 018   Accepte d  Dec   1 2,  2018       The   m ult ib iome tri c  r ec ogn it ion   s y stem  consid e red   m ore   re li ab le   th an  th e   unimodal  biometric  re cogni t io n  s y stem  due  t o  the   addi t ion  of  an  ex tra  informati on   that   inc re ase s  the  dis cri m ina t ion  b e tw ee n   the  cl asses.   I n  th is  pap er,  a  m ult i - sam ple   m ult i - insta n ce   bi om et ric   re cogni t ion  s y stem  is  pr oposed.   Th e   ai m   of   th e   propo sed  s y s te m   is   to   inc re ase   the  rob ustness  of  the  id ent ifica ti on .   The  proposed  s y stem  al so   addr esses  the  over fi tt ing   to   th e  tra i n  sa m ple s   proble m   of  a  f ea tur e  ext ra ct io n  al gor it hm ,   n a m ed  2 - Dim ensiona l  Li ne ar   Discriminant   an aly s is  (2D - LDA).  Th e  sam ple s  i n  the  proposed  m et hod  are  bootstra pped   an d  the  2D - LDA  per form ed  on   e a ch  group   during   the  off li n e   phase .   W hile  in   the   onl ine   ph ase ,   th e  t este d  cl a ss   will   be  tr ansform ed  into   subs pac es  using  diffe ren t  e ige nv e ct ors  th at   ob ta in ed  from   diff ere nt   sam pli ngs,   and  the   result s  m at che d  with   tem pla te s  in  th e  c orre sponding  subs pac e.  T o   eva lu at e   the  prop osed  m et hod,   tw o  pal m print   d at a base s  are   used   whi ch  ar e  II T   Delhi   Touc h le ss   Palmprint   Dat aba se   and   Pol yU  pal m print  da ta base ,   and   diffe ren t  r ank - level  fusion   al gor it hm s  are   inve st iga t ed.   The  res ult s  of  th e   proposed  m et ho d  show   improvem ent   in the   ide n t ifi c at ion   ra te .   Ke yw or d s :   Bi om e tric s r ec ogniti on   Fu sio n   Pal m pr int   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Muh am m ad  Im ran  A hm ad,     Un i ver sit i M al ay sia  Per li s,   Kam pu s Pa uh  Pu tra , 026 00 Arau , P e rlis, Ma la ysi a.   Em a il :  m . i m ra n@u nim ap. edu.m y       1.   INTROD U CTION   Hu m an’ s  physi cal  an d be ha vio ral c har act e risti cs d iffe r  f r om an i nd i vidual t o  a no t her   w hich give  us   t he   abili ty   to  disti nguis h  a   per s on  from   ano the r.  Nev e rtheless ,  t his  natu ral  a nd  accu rate  hu m an  s kill   is  af fect ed  by  m e m or y  lim i ts  wh ic h  m ean  it s  ina pp li cable   to   m e m or iz e  a  la rg e   data base  of   disti nctive   bi om et ric  featur es   from   palm pr int  or  iris  f or   e xam ple.  A uto m at ic   bio m et ric  recogn it io n  syst em s  are  de vised   to  ove rco m e  su c h    pro blem   [1 ] ,  [ 2] .  T he   m os t  c omm on   hum an  cha racteri sti cs   that   can   be   use d  i n  bi om et ric   re c ogniti on   syst e m s   are  physi cal   c har act erist ic s   s uch  as   the   fac e ,  Ir is,   fi nger pri nt,   palm pr int   an d  ha nd   ge om et ry,  or  be ha viora l   char act e risti cs  su ch  as  sp e e ch,   gait,  keyst roke,  a nd  sig na ture.   Furthe r m or e,  these  char act erist ic s  var y  in  diff e re nt  as pec ts:   acc uracy ,  unive rsali ty ,  dis ti nctiveness ,  pe rm anen ce,  c ol le ct abili ty ,  and  acce pta bili ty .  Am on g  these c har act er ist ic s,  palm pr int s how hig h d ist incti ven ess a nd f ai r  acce ptabili ty   [1] .   Howe ver,  the  i m ple m entat io n  of  sin gle  bi om et ric  char act erist ic s  in  a  un im od al   syst e m   (e.g .  sin gl e   sam ple,  sing le   fin ge rprint)   ha s  a  li m it a ti on   in   the   rec ogni ti on   acc ur acy   due   to   the   li m it ed  a m ou nt   of  the   extracte d  in for m at ion   w hich   aff ec t  th e  syst e m   per form ance  [ 3] ,  [ 4] .  Mult i bio m et ric  recogn it io n  syst em s  ha ve   been  em erg ed  to  s olv e  t his  is su e  i n  the   uni m od al   syst e m s .  Mult im od al   syst e m s  can  be   form ed  us in g  m ul ti ple  sens or s ,  m ulti ple  sam ples,  m ulti ple  instances ,  or  m ulti ple  al gorithm s  [3] .  T he  in f or m at ion   from   these  s our ces   can   be   fu se d  at   dif fer e nt   sta ges   of   the   biom et ric  recog niti on  syst em .  The   f us io n  can   be   do ne  be for e  the   m at ching :  at   sensor - le vel  [ 5] ,  [6]   or  at   featu re - le vel  [ 7] - [ 9] ,  or  after  t he  m at c hing:  at   scor e - l evel  [ 10 ] - [12] ,  rank - le vel  [ 13 ] - [ 15 ]   or  at   decisi on - le vel  [ 16 ] - [ 19 ] .   Ne ve rtheless,   the  us e  of  m ulti ple  sens or s   s yst e m   raises  th e  cost  of   the  bio m et ric  recogn it io n  s yst e m   [4] .  The  m ul ti - al go rith m s   app r oac h  is  propose d  to  obta in  extra  in for m at ion  from   the  sam e  bio m et ric  data   [20 ] ,  [21]   w hich  el im inate   the  need  for  t he  e xt ra  ac quisi ti on   e qu i pm ent.  H oweve r,  this  ap proac h  c on s um es  su bs t antia l  tim e  becau se  diff e re nt  f eat ur e  e xtracti on   al gorithm s  need  to  be  a pp l ie d  first   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   2 ,  F e bru ary   20 19   :   8 25   –   830   826   and  differe nt  t ype  of  cl assifi ers  m ay   be   nee ded  depen ding   on   the   natu re  of  the   e xtracte d  featu res.  T o  fix   this   issue,  Yan  et   al .  [4]   propose d  extracti ng  the   sam e  featur e  ( i.e.  SIFT  feat ure)  from   m ult i ple  sam ples  of  palm   vein  im ages  an d  f us es   them   at  the  feat ur e - le ve l  durin g  the   offli ne  phase  for  r obus t  i den ti f ic at ion .  Le ng  e t.  al .   [22]   m erg ed  2D - DCT  feat ur e s  from   le ft  and   righ t  palm   at  fe at ur e - le vel.  Wh il e  at   the  sc or e - le vel,  C he ng   et   al .   [23]   f us e d  the  scor e   of  m at ch ing  f ro m   the  re peated   s ca n  of  fin gerpr i nts  (i. e.,  m ulti - sa m ple)  durin g  the   onli ne   ph a se.  K um ar  and  S he kh a r  [ 14 ]   a r gu e d  tha t  the  rank - le ve l  fusio n  is   pref erab le   over   oth er   f us io n  le ve ls  f or   m ul ti bio m e tric  identific at ion   du e  t o   first ly ,  el i m inati on   of   featur e  or  sco r e  norm al iz a ti on ,   sec ond ly ,  pr ov i de   dev ic e   an d  al gorithm s  ind e pe nd e ncy,  t hir d ly ,  the   act ual  ide ntific at ion   m ay   fall   in  seco nd  or  thir d  ran k  es pecial ly  in lar ge data ba se due t o  li m it a ti on  in  the   feat ur e  ex tract i on  al gorithm  o r/and cl assifi er e f fici ency.    Ther e   are  t wo  com m on   al gorithm s  fo r  fe at ure  extracti on,  nam ed  Linear   D isc ri m inant  A na ly sis  (LDA )   and   Pr i ncipal  Com po ne nt  A naly sis  (P CA ).  The se  al gorithm s  req uire  t he   i m age  to  be  in  1 - dim ensional   fo rm   befor e   bein g  fe ed  i nto  the   PC A  or  the   L D A,  w hich   is  m e m or y  e xpe ns ive.   Th ese  al gorith m s  al so   pro ne  to  th e   sm a ll   sa m ple  s i ze  (S SS )  pr ob l e m ,  wh ic h  m eans  m any  sa m pl es  require d  to  e xtract  reli able  r epr ese ntati on.  Yang   et   al .  [ 24]   an d  Li  &  Y uan  [25]   pro po se d  us i ng  the   ori gi nal  im ages  without  c onver ti ng  them   into  one   vecto r,  wh ic h  is  m or e  eff ic ie nt.  An oth e r  ap proac h  was  pro pose d  to  ov e rco m e  the  SSS  pro bl e m   and   reduc e  the  ov e rf it ti ng   t o  the  trai ni ng   set   by  N gu ye n  et   al .  [26]   an d  W a ng   &  Tan g  [27] .  These  al gorit hm s  pr opos e  se le ct ing  the  sig nifica nt  ei genvect or s   and  ra ndom ly   sel ect   ot he r  le ss  im po rtant  e igen vecto rs  t o  m ake  sever al   wea k  cl assifi ers  an d  com bin e  them   to  m ake  bette r  cl assifi er.  T he  ei genvecto rs  th at   cor res po nd   t o  bi g  ei ge nv al ue s  are  sel ect ed  beca use   they   are  bette r  in  discrim in at ing   the  cl ass es ,   in  the  LD A   al gorithm ,   or   be tt er  in  repres enting  the  data ,  in  t he   PCA   al gorith m .  Ho wev e r,   t he  ra ndom   sel e ct ion   of  ei ge nv ect or s  m ay   le a d  to  the  i nclusi on   of   a   no ise  or in sig ni ficant data  w hi ch  res ult i n de gr a de d per for m ance  [ 28 ] .    In   t he  pro po se d  m et ho d  t he  e igen vecto rs  will   be  sel ect ed  a ccordin g  t o  the ir  sig nificance   instea d  of  th e   rand om   sel ect i on.  Mo re ov e r,  to  av oid  ove rf i tt ing ,  the   sam ples  are  bootstr app e d,  an d  t he   2D - L D A  a pp l ie d  to  the  diff e re nt  form at ion s  of  t ra ining  sam ples  and  diff e re nt  e igen vecto rs  ext racted   f ro m   each  f or m at ion .  Lat er,   these  ei ge nvec tors  will   be  us e d  to   tra ns f or m   ano t her  sam ple  that  de dicat ed  f or  te sti ng  int o  dif fer e nt  s ubs paces   to  gen e rate  te m pla te s  an d  sa ve  t hem   in  the   syst em   data ba se  durin g  offli ne  phase.   Wh il e  in   the   on li ne   phase ,  these  dif fer e nt  ei genvecto rs   w il l  al so   be  us e d  to   tra ns f or m   the  te ste d  palm pr i nt  im age  into  dif fer e nt  s ub sp ace s   and  m at ch   the  resu lt s   with   th e  cl asses  i n  t he   co rr es pondin g  subs pace s .   T he   res ults  f r om   t h ese  m at ches  will   be   fu se d  to   fi nd  t he  final   palm pr int  i den ti ty   at   rank - le vel.   Th e  ge ne ral  ou tl i ne  of  t he  pro pose d  m et ho d  presente d  in Figu re   1.         Figure  1 .  Th e   pro po se d  m et ho d       The  rest  of  the  pap e r  is  orga nized  as  fo ll ow:  s ect ion s  2   re pre sent  the  pro pos ed  m et ho d;  sec ti on   3   s hows   the  re su lt   a nd  t he  e xperim ent  set up  w hile  sec ti on   4   re pr ese nt s  the  c oncl us i on.  It’s   sho uld  be  m entione d  t hat  the   Ma xim u m   Ra n k  Me th od  a nd  the  m ajo rity   vot ing   schem e  isn’t  im ple m ented  due  to   the  ge ne rati on  of  ti es  wh i c h  rand om l y br ok en  to  pr oduce t he  te ste d cl ass  identit y  [13] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       A  m ulti - insta nc e mult i - sample  palm pr int i de ntif ic ation  sy ste m   ( Mu ham m ad  Im r an A hma d )   827   2.   THE   PR OPO SED  METHO D   The first  ste p  i n  t he pr o po se d  m et ho d i s  div i ding t he  cl asse s’  sam ples  1   , … ,     into tw o g rou ps : t he  trai n  gr oup    an d  the  te st  gro up ,  the  trai n  gro up   has    cl asses   and    sa m ples,  , ,  w hile  the  te st  gro up  has  o ne  sam pl e  , 1 .  D ur i n g  t he  offli ne  ph ase ,  the  2D - L D A  a pp li ed   on    to  extract  the  ei ge nv ect or s  an d  these  ei ge nv ec tors  us ed  t o  re du ce  t he  dim e ns io nalit y  of       and   ge ner at e  th e  tem plate s.  The  sel ect ion   of  the  sam ples  to  be  inclu ded  in    and      will   var y  to   ge ner at e    dif fer e nt  f or m at ion s,  ,   and  , 1 ,  as  show n  i n  Figure  2.            Figure  2 .   The   Diff e re nt F or m at ion s  of    and   ,    he re is  7       The pr opose d  m et ho d  is  r e presented  m at he m at ic ally as   fol low:     = ∑ ∑ ( , − ) ( , − ) , ∈ = 1   (1)     wh e re     is  scat te r  m at rix  with in  cl asses ,    is   the  m ean  f or  each  cl as s,   ,   is  2 - dim ension al   palm pr int   i m age.    is t he nu m ber   of  t he  sam ples  f or each  class  in  .     =   1 ∑ , ,   (2)     = ∑ = 1 ( − ) ( − )   (3)     wh e re    is  the   sc at te r  m at rix  between  cl asses     is  the   ove rall   m ean,   an d    and     a re  the   m ean  an d  siz e o f  the  res pe ct ive cla ss  . T he final  scatt er  m at rix  is eval ua te d  as i n  the  e qu at io n:     =   − 1   (4)     Finall y, the ei ge nv ect or an d  ei genvalue  are  c al culat ed  as     =   (5)     Wh e re    is  1 ×   ei ge nv ect or  an d    is  the  ei ge nval ue .  To   create   t he   ne w  s ubsp ac e,  ℎ   ei genvecto r s  with  c orrespo ndin g  hi gh  ei ge nv al ues  a re  sel ect ed   1 , … , ℎ .  a nd   eac h  vecto r  is  m ultip li ed  with  ori gi nal  i m ages  from   the test  g r oup  t o form  a f eat ur e  vecto r.     = ∗ , 1   , = 1 , … , ℎ   (6)     The  te m plate s ar e c on st ru ct e d from  the acqui red featu re  vec tors  a s:      = [ 1 , … , ]   (7)     In  the   onli ne  ph a se,  t he  te st ed  cl ass   tra ns f or m ed  into   s ubspa ce  us in g  t he    to  ge ner at e  featu re   m at rices    .  To   determ ine  the  te ste d  cl ass  i de ntit y,  the  E uclidean   dista nce  i s  cal culat ed  be tween  t he     and   .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   2 ,  F e bru ary   20 19   :   8 25   –   830   828   (  ,  ) = √ ∑ (  −  ) 2 = 1   (8)     Last ly , d iffe re nt fusio n sche m es can be im plem ented  us in g    to  ob ta in  acc ur at e cla ss  ide ntit y.       3.   RESU LT S  AND E X PE RI MENT  SET U P   To  e valuate  th e  pro po se d  m et hod,   t he  ex pe r i m ents  condu ct ed  on  t wo   pal m pr int  databa s es  w hich  a re   the  IIT  Del hi  To uch le ss  Palm pr int  Databa se  an d   P olyU  palm pr int  d at abase.   Dif fer e nt  nu m ber   of   sa m ples  of  palm pr int  im a ges  i nclu ded  in     as   avail able   in  th e  c orres pond i ng  database .  T he  vo te s   are   obta ine d  by  orde r   the  val ues  of    ∀     in  asce ndin g  fa sh io n .  IIT  Delhi  T ou c hless  P alm pr int  Data ba se  inclu des  i m ages  f ro m   le ft  and  rig ht  hand s  that   gat her e d  from   460  pa l m s   in  a   pe g  f ree  f or m .  Th e  re gion   of   in te rest   (R OI)   c rop pe d  autom at ic ally  and  incl uded   i n  t he   data base   w hich   has   the   siz e  of  150* 1 50  pix el s   [ 29] .  F or  eac h  pal m ,   fo ur  sam ples  ou t   of   fi ve  us e d   to   f or m   fou r  f or m at ion s.   T he   noi se  that   pr ese nt s   in   II T   Delhi   p al m pr int  data base   in  the  form   of   distor ti on  an d  tra nsl at ion   co ns ide red   as  a  facto r   that  de gr a des   th e  recogn it io n  r at e  if  a  sing le   s a m ple   sing le - i ns ta nce   is  us ed .  Po ly U  palm pr int  database  incl ud es   7,7 52   palm pr int  i m ages  belo ngs  to  386  palm s  wh i c h  gathe red   us in g  charge - c ouple d  de vice  (C C D )  cam era - based  dev ic e  with  th e  help  of   pe gs   to  fix  palm   po sit ion  wh ic h  m ini m izes   the  sp at ia l  di stortion   betwe en  the  im ages   that  belo ngs  to   the  sam e   pal m .  The  i m ages   ha ve   been   c ollec te d  thr ough  out  tw o  sessi on s .  T o  m i m ic   the  real - w or l d - sce na rio,   the se  tw o   se ssion s  sepa rate d  by  arou nd   t wo   m on t hs .  In   t hese   two  sessi ons,   m os t  of   the  subj ect s  pro vid e  arou nd   te n   im a ges  f or  le ft  an d  ri gh t   palm s  separ at el y  [30] .   To   ke ep  the   unif orm ity  between  the  cl asses,  t he   palm pr ints  that  ha ve  at   le s s  sev e n   sam ple s  incl u de d  in   our  e xp e rim ent  wh ic h  can  be  s umm e d   to   37 8  dif fere nt  palm s.  The se  palm s  are  di vide d  rand om l y i nto  two  cate go ries to r e pr ese nt th e left  an d rig ht  palm s b y wh ic h  each cate gor y has 18 9  palm s . The   ROIs f or  t his  da ta base  ob ta ine d usin g  t he  m eth od  pro pose d i n  [31] .   The  f us io n  at   s cor e - le vel  is   not  a pp li cable   f or  le ft  a nd  rig ht   palm pr ints  fusion  bec ause   pa l m pr ints  for  the  rig ht  a nd  l eft  palm s  that  belo ng   to   t he  s a m e   subj ect   ar e  not  i de ntica l.  He nce   it   is  i na pp li cable   to   f us e   th e   m at ching   sco re   f ro m   corres pond i ng  palm s  without  f orm er  knowle dge   of  t he   co rr el at io n  be tween   them .  Xu  ET .  al .  [32]   show e d  a  co rr el at io n  betwee n  the  pri ncipal  li nes  of  the  le ft  an d  r igh t  palm s  that  belo ngs  to  the   sa m e   per s on.  Nev e rt heless,  thei r  ex per im en t  sh ow ed  the  best   res u lt s  w hen   as sign i ng   a  sm all  weig ht  f or   the  fu s e d  scor e s fr om  cro ss  palm s ( ≤ 0 . 1 ) .   The a lg ori thm s   that  i m ple m ented i n t his  pa pe r f or   ra nk   fusio n  are   B orda  C ount  a nd  Buc klin  Ma jority   Vo ti ng,   bo t h  w it h  dif fe ren t  ra nk  le vels.   In  th e  Bo rd a   Co unt  Me thod,  sco res   are   assig ne d  t o  e ver y   ide ntit y  that  pro du ce d  by  each  cl assifi er.  T he  ide ntit y  at   t he  first  rank  r e cei ves   hi gh est   po i nts,  w hile  id entit ie s  at   lower   ra nk s   receive   lo wer  po i nts  acc ordi ng  t o  t heir   le ve l.  Lat er ,  t hese   po i nts  a re   s umm ed  a nd  the   i de ntit y  with   the   highest  po i nts  will   be   consi der e d   as  genuine   ide ntit y  [13] .  I n  B uc klin  Ma jority   Vo ti ng,   the   fi r st  ra nk  will   be   us e d  to  extract t he  ide ntit y vo te s  and  the cla ss  with  the m ajo rity   of  vo te s  is  declar ed  as  the  g e nuine i den ti ty . If  t her e  i s   no   m ajorit y  produce d,   the vo te s  from   oth er  ranks  will   be  inclu ded   i n  a  st eps  fa sh i on  d e pend  on   t he  m entione d  conditi on.  Ta bl e   1  an d  Ta ble   2  sho w  the  id entifi cat ion   r at e,  the  ave ra ge  identific at ion   r at e  is  ob ta ine d  from   aver a ging   the   r esults  from   the  unim od al   m od el   at   dif fer e nt   sam ples  f or m at ion s,   these   re su lt s  ob ta ine d  us in g  2D - L DA  [ 25 ] .  T he   num ber   of   the  us ed   ra nks   is  betwe en  pa r entheses ,  wh il e   the  nu m ber   of  ranks  has a   pos it iv e   i m pact  on   the   identific at ion  r at e  (for   bo t h  pa l m s)  of   P olyU  data base  it   has  the  opposi te   on   t he  I IT  Delhi  database .  T he  r easo n  f or  s uch   eff ect   is  th at   IIT  Delhi  cl ass es   ha ve  a  cl ear   int raclass   va riat io n  in   f or m   of   ro t at ion ,   per s pecti ve,  or  distance  from   t he  cam era ,  w hich  re duce  the  di scri m inati on   powe r  a nd   res ult  in  scat te red  ge nu i ne   identit ie s  al ong  the  di ff e ren t  ra nk s .  Also ,   the  i nclusi on   of  m or e  ra nks  ca n  de gr a de   the   pe rfo rm ance  and   i nc rease  the con fu si on in  the  f i nal d eci sion.       Table  1 .   Re c og niti on  Rat e  (R R) for I IT Del hi  d at abase     Nu m b e r  o f  tr ain   i m ag es   Av erage of   lef t pal m   RR  ( %)   Av erage of   righ t pal m   RR  ( %)   Bo rda  Co u n t/lef t  p al m s   RR  (% )   Bo rda  Co u n t/righ t  p al m s   RR  (%)   Bo rda  Co u n t/b o th   p al m s   RR  ( % )   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   lef t  p al m s   RR  (%)   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   tig h t pal m s   RR  ( %)   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   b o th   p al m s   RR  (%)   2   5 5 .9   6 1 .7               2 (1)       6 5 .6   6 8 .6   86         2 (3)       5 4 .7   5 8 .6   76 .5         2 (6)       5 2 .1   5 6 .9   7 5 .2   5 9 .5   6 4 .7   80   3   5 6 .9   6 2 .8               3 (1)       6 6 .5   6 7 .3   8 4 .7         3 (3)       5 6 .9   6 2 .1   7 9 .5         3 (6)       5 5 .2   6 0 .8   7 7 .3   6 1 .3   6 5 .21   8 2 .1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       A  m ulti - insta nc e mult i - sample  palm pr int i de ntif ic ation  sy ste m   ( Mu ham m ad  Im r an A hma d )   829   Table  2.  Rec og niti on  Rat e  (R R) for   P olyU  pa l m pr int data ba se   Nu m b e r  o f  tr ain   i m ag es   Av erage  o f  lef t  pa l m  RR  (%)   Av erage  o f  r ig h t  p al m  RR  (%)   Bo rda  Co u n t/lef t  p al m s   RR  (%)   Bo rda  Co u n t/righ t  p al m s   RR  (%)   Bo rda  Co u n t/b o th   p al m s   RR  (%)   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   lef t  p al m s   RR  (%)   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   righ t pal m s  RR  ( %)   Bu ck lin   Majorit y   Vo tin g /   b o th  pal m s  RR  (%)   2   9 5 .2   9 5 .4               2 (1)       9 7 .8   9 7 .3   9 8 .4         2 (3)       9 7 .8   9 7 .3   100         2 (6)       9 6 .8   9 7 .3   100   9 7 .3   9 7 .8   9 8 .9   3   9 5 .1   9 5 .2               3 (1)       9 7 .8   9 7 .3   9 8 .4         3 (3)       9 7 .3   9 6 .2   100         3 (6)       9 6 .8   9 6 .2   100   9 8 .4   9 7 .3   9 8 .9   4   9 5 .3   9 5 .1               4 (1)       9 6 .2   9 7 .8   9 8 .9         4 (3)       9 5 .2   9 5 .2   100         4 (6)       9 4 .1   9 4 .1   100   9 6 .8   9 6 .8   9 9 .4   5   9 5 .2   9 4 .8               5 (1)       9 5 .2   9 6 .8   9 8 .9         5 (3)       9 3 .1   9 4 .7   100         5 (6)       9 3 .1   9 5 .7   100   9 4 .7   9 5 .2   9 9 .4       4.   CONCL US I O N   In  this   pa pe r  a   new  m et ho d  pr opos e d  f or  a   m ulti - sam ple  m ulti - insta nce  pal m pr int  rec ogni ti on   syst e m .   In  t he  pro pose d  m et ho d ,   the  p al m pr int  i m a ges  sam ples  th at   us e d  f or  trai ning w ere   sel e ct ed  di ff e ren tl y  pr i or   t o  the trai ning  process.  T he pr opose d m et ho d   fixe d   tw o p rob lem s,   the   first   one   is t he   over fitt ing  t o  the  tr ai n dat a .  Wh il e  t he   sec ond  pr ob le m   is  the   li m it ed  di scri m inati on   i nfor m at ion   i n  the  un im od al   bio m et ric  recogn it io n  syst e m s .   The   r esults  in dicat e  that  the   risi ng   of  the   discrim i nation  i nfor m at ion   le a d  to   an   im pr ov em ent   in  th e   recog niti on  ac cur acy   an d   res trai ning  t he   no ise .  T hese   s olu ti ons  ac hieve d  with ou t   im pl e m entat ion   for   ext r a   al gorithm s o r  s ens or s.       ACKN OWLE DGME NTS   This  resea rch  i s  s upporte d  pa rtia ll y  by  gr a duat e  as sist ant   ( GA)   f und  f r om  U niv e rsiti   Ma la ysi a  Perlis  (UniM AP)  with  ref e ren ce   num ber :  Un iM A P/PPPI / 1 - 18/JI d.   2.   T his  res earch   is  s uppo rted  by  Mi nist ry  of   Ed ucati on Mal ay sia  f inancial   unde r  the  F undam ental  Resea rch   Gr a nt Sc he m e (F RGS ) Gr ant No:  9003 - 0058 3       REFERE NCE S   [1]   A.  K.   Ja in ,  et  al . ,  " An  In troductio n  t o   B iometri c   R ec ogni ti on, "   I EEE  Tr ans.   Circuit s  Syst.  Vi d eo   Tec hnol. ,   vo l.  14 ,   pp .   4 – 20,   2004 .   [2]   J.  W a y m an ,   et al . ,  " An Int roduc tion to  B iometric  Authent i ca t ion  S y stems , "   B iometr ic   Syst . ,   pp.   1 – 2 0,   2005 .   [3]   L.  M.   Dinc a   and   G.   P.   Han cke,   " The  Fall  of   One ,   th e   Rise   of   Man y :   A   Surve y   on   Multi - Biom et ri c   Fus ion  Methods, "   IEE E   Acce ss ,   vo l.   5 ,   pp .   6247 – 62 89,   2017 .   [4]   X.  Yan ,   et  a l. ,  " Palm  vei n   r ec og nit ion   base d   on   m ult i - sam pli ng  a nd  fe at ur e - le v el  fusion, "   N euroc omputing ,   vol .   1 51,   pp.   798 – 807 ,   20 15.   [5]   S.  Shah ,  e t  a l. ,  " Fingerpri nt   Mos ai c ing  using   Th i n  Plate   Spline s, "   Proc .   Bi ometri c s  Consor t.   Conf .   BCC  2005 ,   pp .   1 – 2,   2005 .   [6]   G.  P.  Kus um a  a nd  C.   S.  Chu a,  " PC A - base d  image  re combinat io n  for  m ult imoda l  2D  +  3D  f ace  r ec ogni ti on, "   Ima ge   Vi s.  Comput . ,   vo l.   29 ,   pp .   306 – 31 6,   2011 .   [7]   G.  U.  Bok ade  a nd  A.  M.   Sapka l ,   " Fea ture   Le v el  Fus ion  of  Palm   and  Fa ce  for  Se cur e  R ec ogn it io n, "   Int .   J.  Comput.   El e ct r.   Eng. ,   vo l .   4 ,   pp .   157 – 160 ,   2012.   [8]   M.  S.  Alm ohamm ad,   e t  al . ,  " Hum an  Ide nti f icat ion  S y st em  Bas ed  on  Fe at ur e  L eve l   Fus ion  usi ng  Face  and   Ga it   Biom et ric s, "   En g.   Techno l. ,   pp .   2 – 6,   2012 .   [9]   U.  Gawande,  et  al. ,  " A  Novel   Al gorit hm   for  Fe ature  L evel  Fus io n  Us ing  SV M  Cla ss ifi er   for  Mul ti biometrics - Bas ed  Person Ide nti f ica ti on, "   Appl.  Com put.   In te l l. Sof t   Comput. ,   vo l. 20 13,   pp .   1 – 11 ,   20 13.   [10]   M.  Hanm andl u ,   et  al . ,  " Score   le v el  fusion   of   m ultim odal   b iometrics  using   tr ia ngul ar  no rm s, "   Patte rn  Recogni t .   Let t . ,  vol.   32 ,   pp .   1843 – 1850,   2011 .   [11]   H.  F.   Li au   and   D.  Isa ,   " Feat ur e   sele c ti on   for   sup port  v ector   m achine - base d   f ace - iri s  m ultim odal  biometri c   s y s tem , "   Ex pert   Syst .   App l. ,   vol .   38 ,   pp .   11 105 – 11111,   201 1.   [12]   S.  Ao y ama,  et  al . ,  " Sim il arit y   m e asure   using  local   phase   feature s   a nd  i ts  appl i catio n  to   b iometric   re cogni ti on , "   IEEE   Comput.   Soc .   Co nf.   Comput .   Vi s.   Pat te rn   Recogni t .   Wo rk . ,   pp.   180 – 187,   2013 .   [13]   A.  Kum ar,  " Ran k  L eve l - Fus ion, "   in   Enc y cl op edi a   of   Bi ometri cs ,   S .   Z.  Li ,   A.   Jain,  Eds.   Boston ,   MA :  Springer ,   200 9 ,   pp.   607 – 611 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   13 , N o.   2 ,  F e bru ary   20 19   :   8 25   –   830   830   [14]   A.  Kum ar  and   S.  Shekh ar,  " Personal  ide nt ifica t i on  using  m ult ib i om et ric s  r ank - level  fusion , "   I EE E  Tr ans.  Syst .   M an   Cybe rn. Part  C   Appl .   R ev . ,   vo l.  41,   pp .   743 – 752 ,   2011.   [15]   A.  Abaz a   and  A.   Ross ,   " Quali t y   base d  ran k - le ve l   fusion  in  m ult ib iometri c  s y stems , "   IEEE  3rd  Int .   Conf.   B iomet ri cs   Theory,   App l. Sys t.   BTAS   2009 ,   p p.   1 – 6 ,   2009 .   [16]   X.  Ren ,   et  a l. ,  " Multi - fingerprin t  info rm at ion   fu sion  for   per sona l  id entificat ion   b ase d  on   improve d  demps te r - shaf er   evi den ce t heor y , "   Proc. I nt .   Conf .   E lectron. Comput.   Te chnol. ,   pp .   281 – 285 ,   2009 .   [17]   A.  Kum ar,   et   al . ,  " Dec ision  l evel   biometri c  fusio n  using  ant   co lo n y   opt imization, "   Image  Proce ss . ,   pp .   3105 – 310 8,   2010.   [18]   P.  P.  Pau l,  et  al . ,  " Dec ision  Fus i on  for  Mult imodal  B iometri c s   Us ing  Social  Ne t work  Anal y s is , "   IEEE  Tr ans.  S y st.   Man  Cybe rn .   Sy st. ,   vo l. 44 ,   pp.   1 522 – 1533,   2014 .   [19]   M.  Abdolahi,   e t   al. ,  " Multi m o dal  Biom et ri c  s y s tem   Fus ion  Us ing  Fingerpri nt   and  I ris  with  Fuz z y   L ogic , "   Int.  J .   So ft   Comput.   Eng . ,   v ol.   2 ,   pp .   504 – 51 0,   2013 .   [20]   J.  Yang  and  X.   Z hang,   " Fe at ure - l eve l   fusion  of   gl obal   and  loc a l  f e at ure s  for   fing er - vei n  r ec ogni ti on , "   Int.  Conf.  Sign al  Pr oce ss .   Pro ce e dings,  ICSP ,   pp .   1702 – 1715,   201 0.   [21]   X.  Qian,   et   a l. ,  " Finger - vei n  r ec o gnit ion  b ase d  on   the   scor e  l eve l   m om ent   inva riants  fusion, "   Pro c.   -   2009   Int.  Co nf.   Comput.   Int el l .   S oft w.   Eng. Ci S E 2009 ,   pp .   3 – 6 ,   2 009.   [22]   L.  L eng,  e t   al. ,  " Dual - sour ce  di scriminat ion   po wer  an aly sis   for   m ult i - insta nc e   cont a ct l ess  pa lmprint   rec ogn it ion , "   Mult imed .   Tools   Appl . ,   vo l. 76,   p p.   333 – 354 ,   201 7.   [23]   X.  Ch eng,  et  al . ,  " Multi ple - sam pl e  fusion   of   m a tc h ing  scor es  in   bio m et ric  s y st ems , "   IEE E   Comput .   S oc.  Conf .   Comp ut.  Vi s. Pattern R ecognit. W ork. ,   20 11.   [24]   J.  Yang ,   et  al . ,  " Two - Dim ensiona l   PC A:  A  New  Approac h   to   Appea r ance - Based  Fa ce  R epr ese nt at ion   a nd  Rec ognition, "   IE EE   Tr ans.  Pa ttern A nal .   Ma ch. I n te ll. ,   vol .   26 ,   pp .   131 – 137,   2004 .   [25]   M.  Li   and  B.   Yuan,   " 2D - LDA:  A  stat isti ca l   li n e ar  discri m in ant   ana l y sis  for  image  m at rix , "   Patt ern  Recogni t .   Le tt . ,  vol.   26 ,   pp .   527 – 532,   2005 .   [26]   N.  Ngu y en,  e t  al . ,  " Random Subs pac e   Two - Dim e nsional   PC A for   Face   R ec ogni ti o n, "   Compute ,   pp .   655 – 664,   2007.   [27]   X.  W ang   and   X.   T ang,  " Random  sam pli ng   LDA  for  fa ce  re cognit ion, "   in  Proceed ings  of   th e  2004   IE EE  Computer   Soci e ty   Con fe re nce   on   Compute r V ision  and   Pa t te rn R ec ogni ti on ,   2004 .   CV PR 20 04. ,   2004,   vol. 2, pp. 259 – 265.   [28]   A.  M.  Marti n ez   and  A.  C.   Kak,   " PC A  ver sus   LD A, "   IEE E  Tr ans.   Pat t ern  Anal.  Mac h.   In te l l. ,   vo l.   23 ,   pp.   228 – 2 33,   2001.   [29]   A.  Kum ar  and  D.  Zh ang,   " Person al   Re cogni t ion  Us ing  Hand  Shape  and  Te xtur e, "   IEE E   Tr ans.  Image  Proce ss . ,   vo l.  15,   pp .   2454 – 24 61,   2006 .   [30]   D.  Zha ng ,   et   al . ,  " Online   p al m pri nt  ide n ti fi cati on, "   IEE E   Tr ans.  P att ern  Ana l.  Ma ch.   In te l l. ,   vol .   2 5 ,   pp.   1041 – 105 0,   2003.   [31]   T.   H .   Mande el,  et   a l. ,  " Palmprin t  Reg ion  of  Inte r est  Cropping   Ba sed  on  Moore - N ei ghbor  Traci ng  Algorit hm , "   Sen s.   Imaging ,   vol .   19 ,   pp .   1 – 14 ,   2018 .   [32]   Y.  Xu,   e t  al . ,  " Com bini n g  le ft   and  right  pa lmprint  imag es  for  m ore   ac cur ate  p ersona l  ide nt ifi c at ion , "   IEEE  Tr ans.  Image  Proc ess. ,   vol.   24 ,   pp .   549 – 559,   2015 .       BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS       Thul fiq ar  Hus sei n  Mande el  is   a   P h. D.   student a t   Unive rsiti  Ma lay si a  Per li s (UniMA P),  School   o f  Com pute r  and   C om m unic at ion  E ngine er ing   sin ce  Dec ember   2015.   Studie d   his  M . Sc .   at   UniMA P ,   Malay s ia ,   from   2014  unti l  2015 .   His  m ai n  rese ar ch  intere sts  are   pat t ern   rec ogn it i on  and  image  proc essing.             Muham m ad  Imra n  Ahm ad  re c ei ved   his  Ph . D .   in   Com pute r   Engi n ee ring   fr om   Newca stle   Univer sit y ,   th e  Unite d   Kingdom   in  2014 .   Curr en tly ,   he   is a seni or   lectur e r  a t  Scho ol  of  Com pute r   and  Com m unic at ion  Engi ne ering,  Univer si ti   Malay s ia   Per li s.   His  rese ar ch  i nte rests  in cl ud e   biometri c s ,   sign al   ana l y sis   and i m age   pro c essing.             Said  Am irul   Anw ar  Ab.  Ham id  r ec e ive d  h is  Ph . D.   in  Com pute r   En gine er ing  from   Univer siti   Sa ins  Malay s ia  in   201 4.   Cur ren t l y ,   he   is  a   sen ior   lectur er  at  School   of   Com pute r  and   C om m unic at io n   Engi ne eri ng,   Univer siti   Malay si a  Perli s .   His  re sea rch   int er ests  inc lud e  image   p roc essing  and   pat t ern   r ec ogni tion.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.