I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7 ,   p p .   5 05 ~ 5 1 2   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 1 . p p 5 0 5 - 5 1 2           505       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   O pti m i zed  Active  Lea rning   for  Use r’s Beha v io r Mo delling   b a sed o n   No n - In t rusiv e S m a rtpho ne       I k a   K us u m a nin g   P utr i 1 ,  Der o n L ia ng 2 ,  Sh o leh H a di P ra m o no 3 ,   Ra h m a dw a t i 4   1 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   E n g in e e rin g ,   N a ti o n a l  Ce n t ra l  Un iv e rsity ,   Tai w a n   1, 2, 3, 4 De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Bra w ij a y a ,   M a lan g ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   15 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   No v   3 0 ,   2 0 1 6       In   o rd e r  to   p ro tec t  th e   d a ta  in   th e   sm a rtp h o n e ,   t h e re   is  so m e   p ro tec ti o n   m e c h a n is m   th a t  h a s  b e e n   u se d .   T h e   c u rre n t  a u th e n ti c a ti o n   u se s  P IN,   p a ss w o rd ,   a n d   b i o m e tri c - b a se d   m e th o d .   T h e se   a u th e n t ica ti o n   m e th o d s  a re   n o t   su f f icie n t  d u e   t o   c o n v e n i e n c e   a n d   se c u rit y   issu e .   No n - In tru siv e   a u th e n ti c a ti o n   is  m o re   c o m f o rtab le  b e c a u se   it   ju st  c o ll e c ts   u se r’s  b e h a v io r  to   a u th e n ti c a te  th e   u se r  t o   th e   sm a rt p h o n e .   S e v e ra l  n o n - in tr u siv e   a u th e n ti c a ti o n   m e c h a n is m s  w e re   p ro p o se d   b u t  t h e y   d o   n o t   c a re   a b o u t  t h e   train i n g   sa m p le  th a t  h a s  a   lo n g   d a ta  c o ll e c ti o n   ti m e .   T h is  p a p e r   p ro p o se   a   m e th o d   to   c o l lec t  d a ta  m o re   e ff icie n t  u sin g   Op ti m ize d   A c ti v e   L e a rn in g .   T h e   S u p p o rt  V e c to r   M a c h in e   (S V M )  u se d   t o   i d e n ti f y   th e   e ff e c t  o f   so m e   s m a ll   a m o u n t  o f   train in g   d a ta.  T h is  p ro p o se d   sy ste m   h a s  tw o   m a in   f u n c ti o n a li ti e s,  t o   re d u c e   th e   train in g   d a ta  u sin g   o p ti m ize d   sto p   r u le   a n d   m a in tain   th e   Err o r  Ra te  u sin g   m o d if ied   m o d e l  a n a l y sis  to   d e t e r m in e   th e   train in g   d a ta  th a t  f it   f o r  e a c h   u se r. F in a ll y ,   a f ter  w e   d o n e   th e   e x p e rime n t,   we   c o n c lu d e   th a t  o u r   p ro p o se d   s y ste m   is  b e tt e r  th a n   T h re sh o ld - b a se d   A c ti v e   Lea rn in g .   T h e   ti m e   r e q u ired   to   c o ll e c t  th e   d a ta  c a n   re d u c e d   to   4 1 %   f ro m   1 7   to   1 0   m in u tes   w it h   th e   sa m e   Err o r  Ra te.   K ey w o r d :   A cti v e  lear n in g   No n - i n tr u s i v e  au th e n ticat io n   Su p p o r t v ec to r   m ac h i n e   User   au t h en t icatio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 6   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 :   I k a  Ku s u m a n i n g   P u tr i ,    Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Un i v er s it y   o f   B r a w ij ay a,   J l.  Vete r an ,   Ma lan g   6 5 1 4 5 ,   E a s t J av a,   I n d o n esia.   E m ail:  i k ae m an g u k a @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   r ec en t   y ea r s ,   s m ar tp h o n e  ar e  u s ed   m o r e  f r eq u en t l y   f o r   v ar io u s   ap p licatio n s   o th er   th a n   telec o m m u n icatio n .   T h e  b u s i n ess   ac ti v it y   li k e  o n li n e  m o n e y   tr an s ac tio n   an d   a n y   o t h er   th i n g s   m ak e s   u s   s to r e  o u r   p er s o n al  d ata  o n   th e  s m a r tp h o n e.   T h at  p h e n o m e n o n   m ak es  u s   m o r e  co n ce r n ed   ab o u t  s ec u r i t y   is s u e s   i n   o u r   s m ar tp h o n es.  W e  n ee d   a  p r o tectio n   f o r   ac ce s s i n g   o u r   p er s o n al  s e n s i tiv e  d ata  o n   o u r   s m ar tp h o n es.   T h e  cu r r en t  p r o tectio n   m ec h a n is m s   o f   m o b ile  d ev ice s   ar e  u s u all y   b ased   o n   P I N  co d es  o r   p ass w o r d s ,   an d   b io m etr ic  b ased   m et h o d s .   F in g er p r in t   is   o n e  o f   th e   b io m etr ic  s y s te m s   t h at   h a v e  a  s t r o n g   f ea t u r es  w i t h   h ig h   p r ec is io n .   I t  ca n   b e  ap p lied   o n   d esk to p   a u th e n ticat io n   [ 1 ]   an d   m o b ile  au t h e n ticatio n   [ 2 ]   b y   u s i n g   th e   f i n g er p r in t  d e v ices  a n d   m o u n ted   f i n g er p r in t  i n   m o b ile  d ev ice.   Fi n g er p r in ts   a n d   p ass w o r d   en tr y   r eq u ir e  ex p licit  ac tio n   f r o m   t h e  u s er ,   w h ic h   is   n o t  co n v e n ie n t  i n   a  f r eq u en t  u s e.   T h e  p ass w o r d - b ased   au t h en ticatio n   m et h o d s   u s ed   o n   m o b ile  d ev i ce s   h av e  a  s u r f in g   is s u e,   p eo p le  ca n   u s e  s o cial  en g in ee r i n g   to   g et  th e  p ass w o r d .   So m e  cr ac k er s   al s o   ca n   u s e  th e  b r u te - f o r ce   m et h o d   to   g et  o u r   P I N  co d e.   A   b io m etr ic   m et h o d   lik e  f ac e   r ec o g n itio n   also   h a v e  s o m e  is s u es  w h en   p eo p le  in p u t o u r   f ac e  o n l y   t h r o u g h   o u r   p h o to .     A cc o r d in g   to   r ec e n t  s u r v e y s   [ 3 - 5 ] ,   6 0 % to   8 0 % o f   u s er s   c h o o s e  to   tu r n   t h e s e  v er if icat io n   f ea tu r es o f f   s i m p l y   b ec a u s e  o f   it s   i n co n v e n ien ce .   I n   o r d er   to   i m p r o v e   t h e  co n v e n ie n ce   a n d   s ec u r it y   o f   th e  m o b ile  d ev ice s ,   n o n - i n tr u s iv e  a u t h en ticatio n   m ec h a n i s m s   ar e  d e s ir ab le  [ 6 ] .   N o t  o n l y   f o r   m o b ile,   n o n - i n tr u s i v e  au th e n ticat io n   also   u s ed   f o r   d esk to p   s ec u r it y .   So m e  d esk to p   p r o tectio n   r esear ch   [ 7 ] ,   [ 8 ]   ex p lo its   m o u s e  d y n a m ics  t h at  is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7   :  5 05   –   512   506   ef f ec tiv e   f o r   co n tin u o u s   v er if i ca tio n   b ec au s e  it d o es  n o t  n ee d   s p ec ial  h ar d w ar e  to   co ll ec t b io m etr ic  d ata.   No n - in tr u s i v e  a u t h en tica tio n   d o es   n o t  n ee d   an   in ter f ac e  b ec a u s e   it  co llects   u s er 's  b e h av io r   i n   t h e  b ac k g r o u n d   t h en   co n tin u e  au t h e n ticati n g   to   p r o tect  d ata  o n   th e  s m ar tp h o n e. T h er e  ar e  s ev er al  m et h o d   No n - I n tr u s iv e   au th e n tica tio n   t h at  h as  b ee n   p r o p o s ed ,   s u ch   as  u s i n g   th e   o r ien tatio n   s e n s o r   o r   a  to u ch   s cr ee n   an d   u s i n g   B atc h   L ea r n i n g   [9 - 11]   an d   A ctiv e  L ea r n in g   [1 2 ]   m et h o d   to   co llect   th e  tr ain i n g   d ata  th at  co n s tr u c t  th e  No n - in tr u s i v e   au th e n tica tio n   m ec h a n i s m .   T h e y   u s e  s m ar tp h o n e s   as  s e n s o r s   to   id en tify   u s er   b eh av io r   w h ile  o p er atin g   t h e   s m ar tp h o n e.   T h eir   tr ain i n g   d a ta  co llected   f r o m   t h e  w a y   o f   u s er   u s e  t h eir   p h o n e.   T h ese  r esear ch   to o k   a  f lic k   to u ch   d ata  f r o m   th e  u s er   as  t h e  tr ain in g   d ata.   T h e  d ata  is   r etr iev ed   u s i n g   a  d is p la y   li s t  t h e n   an al y ze d   as  u s er   b eh av io r .   T h e  B atch   L ea r n i n g   an d   T h r esh o ld - b ased   Acti v e  L ea r n i n g   p r o v id e  n o n - in tr u s iv e  a u t h e n t icatio n   to   th e  s m ar tp h o n e,   alt h o u g h   ea ch   o f   t h e m   h a s   it s   w ea k n e s s . B at ch   p r o ce s s i n g   is   a  m o d el  o f   d a ta  p r o ce s s in g ,   w it h   co llectin g   d ata  f ir s t,  an d   o r g a n ize   clu s ter in g   d ata  in to   g r o u p s   ca lled   b atch es   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   T h e  B atch   L ea r n in g   Au t h en t icatio n   n ee d s   ab o u t  2 4 0   tr ain in g   d ata  f o r   ea ch   u s er   to   b u ild   th e  m o d el  th at  w il l  b e  u s ed   as  th e   au th e n tica tio n   to   ac h ie v e  h ig h   r ec o g n itio n   r ate.   Ho w ev er ,   to   g et  a  lo t  o f   d ata   ta k es  a   lo n g   t i m e  d ata  co llectio n   an d   it  is   n o t  ef f ic ien t  f o r   th e  u s er .   T h e  A ctiv e  L ea r n i n g   s el ec t  th e  d ata  f r o m   t h e  lear n i n g   p r o ce s s   to   im p r o v e   p er f o r m a n ce   w it h   le s s   tr ain i n g   d ata  [ 1 2 ] .   T h r esh o ld - b ased   A cti v e   L ea r n i n g   u s es   a  d i f f er e n t  w a y   o f   co llec t in g   d ata,   t h e  a m o u n t s   o f   tr ai n i n g   d ata  f o r   ea ch   u s er ,   v ar iet y   o f   p o s itio n s   a n d   t y p e  o f   f l ick   i s   d i f f er en t  ac co r d in g   to   ea ch   u s er ’ s   h ab it.  A cti v e  L ea r n in g   w i ll  co llect  tr ain i n g   d ata  in   s o m e  s ta g es  i f   t h e  v alid ati o n   ac cu r ac y   i n   t h e   p r ev io u s   s ta g e  d o es  n o t  ac h iev e   a  g o o d   r esu lt  y et.   T h e  d ata  co llectio n   o f   A cti v e  L e ar n in g   d ep en d s   o n   ac cu r ac y   i n   t h e  v alid atio n   p r o ce s s .   T h r esh o ld - b a s ed   A ctiv e   L ea r n in g   d ata  co llectio n   ti m e  f aster   t h a n   B atc h   L ea r n i n g   b ec au s e  it   j u s t  ta k es   th e  i m p o r ta n t  d ata  ac co r d in g   to   u s er   h ab it s .   Ho w e v er ,   th e  e r r o r   r ate  is   g r ea ter   th an   B atc h   L ea r n in g   w h ich   m ea n s   it  h a s   lo w er   r ec o g n itio n   r ate.   B o th   ex is ti n g   t y p es  o f   r esear ch   h av e  ea c h   o th er 's  w ea k n es s es,  B atch   L ea r n in g   h a s   a  lo n g   d ata  co llectio n   ti m e  a n d   T h r esh o ld - b ased   Activ e  L ea r n i n g   h a s   a  b ad   r ec o g n itio n   r ate.   T h e  v alu e  o f   E q u al  E r r o r   R ate   ( E E R )   an d   co llectio n   d ata  ti m e  o f   t h e  p r ev i o u s   r esear ch   s h o w n   in   Fig u r e  1 .   B atch   L ea r n i n g   h a v e  b est  E E R   t h an   t h e  o t h er   p o in ts   b u t  t h e  co llectio n   ti m e   ab o u t  2 0   m i n u tes  i s   n o t  ef f icien t  to   u s er   w h ile  co llec tin g   th e  d ata.   T h e  r ec tan g le   an d   tr ian g le   p o in t  i s   th eT h r e s h o ld - b ased   A ct iv e   L ea r n i n g   th a t  u s in g   9 0 %  an d   9 5 %  as  th e  th r es h o ld   to   s to p   th e  co llectin g   d ata. T h e  T h r e s h o ld - b ased   A cti v e   L ea r n i n g   ( T B A L )   h a v e  f aster - co llecti n g   d ata  t h an   th e   B atch   L ea r n i n g .   I t  i s   p o s s ib le  t o   co llect  d ata  f r o m   a   u s er   i n   th e  r e al  i m p le m e n tatio n .           Fig u r e  1 .   E E R   an d   Data   C o lle ctin g   T im e  o f   B atch   L ea r n i n g   an d   T h r esh o ld   B ased   A cti v e  L ea r n in g       Fig u r e  2   s h o w   t h at  T B AL   n o t   ef f ec ti v e  to   r ed u ce   th e  tr ain i n g   d ata.   Yello w   lin e  i n   th a t  f i g u r e  is   11  s tag e s   t h at  m ea n s   it   co llect  t h e  s a m e  tr ai n i n g   d ata  n u m b er   w it h   t h e  B atch   L ea r n i n g .   T h er e  ar e  1 9   o f   4 5   u s er s   th at  ca n n o t  ef f ec ti v el y   r ea c h   th e  s to p   r u le.   I t  s till   h a s   m o r e  tr ain i n g   d ata  t h an   th e   b atch   lear n i n g . T h e  m ai n   p u r p o s e  o f   th is   r esear ch   ar e   in cr ea s in g   th e  r ec o g n itio n   r ate  a n d   r ed u ce   th e  a m o u n t  o f   tr ai n i n g   d ata  s o   w e  j u s t   n ee d   less   t i m e  to   co llect  d ata.   T h e  ex p ec ted   er r o r   r ate  s h o u ld   b e  less   th a n   o r   eq u al  an d   th e  ti m e  ta k e n   ex p ec ted   to   b e  les s   t h a n   o r   eq u al  to   T B AL 9 5 %.   T o   d em o n s tr ate  th e   f ea s ib ilit y   o f   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   an   ap p   h as  b ee n   i m p le m en ted   o n   t h e  An d r o id   4 . 3   o p er atin g   s y s te m   to   co llect   t h e  b io m e tr ics  f r o m   th e   to u c h   s en s o r   o f   4 5   u s er s   w h e n   t h e y   o p er ate  th e  s m ar tp h o n es i n   th e ir   h an d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Op timiz ed   A ctive   Lea r n in g   fo r   User ’ s   B eh a vio r   Mo d ellin g   B a s ed   o n   …   ( I ka   K u s u ma n i n g   P u tr i )   507         Fig u r e  2 .  T h e   E f f ec ti v en e s s   o f   T h r esh o ld - b ased   A ct iv e  L ea r n in g       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   Fig u r e  3   s h o w s   th e  d esig n   s c en ar io   o f   th is   p r o p o s ed   r esear ch .   I n   th is   s ec tio n ,   t h e  d ata   co llectio n   s tag e s ,   s to p p in g   cr iter ia  to   co llect  u s er ’ s   tr ai n i n g   d ata  a n d   m o d el  an a l y s is   ar e  p r esen t ed   as  f o llo w s .   T h is   s y s te m   co llects   6 0   tr ain i n g   d ata  in   th e   f ir s t  s tag e   t h en   d o   th e  tr ai n i n g   u s i n g   SVM.   I f   t h e  SV M  v alid atio n   ac cu r ac y   m e t  t h e  cr iter ia   to   s to p ,   th en   t h e  s y s te m   w i ll  s to p   co llectin g   d ata   an d   s tar t  cr ea tin g   Mo d el  u s i n g   SVM.   B u t,  i f   t h e  S VM   v alid atio n   ac cu r ac y   d id n ’ t  m ee t  th e  s to p p in g   cr iter ia,   t h e  s y s te m   w il l  an a l y ze   th e   tr ain i n g   d ata  in   th at   s ta g e  to   k n o w   w h ic h   b e h av io r   t h at  f it  u s er .   1 8   tr ain i n g   d ata  w ill   b e  co llected   b ased   o n   b eh av io r   r atio   th at  alr ea d y   an a l y ze d   an d   s tar t tr ai n i n g   a g ain   u s i n g   all  s ta g e  tr ain in g   d ata.           Fig u r e  3 .  R esea r ch   De s ig n       2 . 1 .   Da t a   Co llect io n St a g es   T h e  u s er ’ s   o p er atio n al  b eh a v i o r   ca n   b e  d iv id ed   in to   s ix   ca teg o r ies  ac co r d in g   to   t h eir   p o s tu r e  a n d   f lic k   t y p e  as  s h o w n   in   Fi g u r e  4 .   E v er y   u s er   h as  a  d if f er e n t  r atio   f o r   ea ch   o p e r atio n al  b eh av io r   b ased   o n   th eir   h ab its .   T h e  T B A L   u s e  d if f er en t  a m o u n t  o f   d ata  r eq u ir ed   b et w ee n   th e  o p er atio n al  b eh a v io r s .   W e  d ec id ed   s itti n g   a n d   s tan d i n g   as  th e  p o s tu r e  t y p e  b ec au s e  t h ese  p o s t u r es  co m m o n   u s ed   b y   e v er y o n e  w h e n   o p er atin g   t h e   s m ar tp h o n e  th a n   l y in g ,   w alk i n g   o r   r u n n i n g   p o s tu r e.   W e  ar e  tr y i n g   to   b u ild   as  m u c h   as  p o s s ib le  f o r   b eh av io r   o p er atio n   to   g et   th e   s p ec i f ic  u s er ’ s   b eh a v io r   v ar iat io n .   T h er ef o r e  w e  d ec id ed   to   u s e  s h o r t,   m ed i u m   a n d   lo n g   f lic k   t y p e  f o r   u s er ’ s   b eh a v io r   o p er atio n   in s tead   o f   u s i n g   o n e   f lic k   t y p e  o r   j u s t lo n g   a n d   s h o r t a s   a  f lic k   t y p e.   I n   t h e  f ir s t  p h ase ,   t h e  s y s te m   to o k   th e   s a m e  a m o u n t  o f   d ata   f r o m   th e   6   t y p e s   o f   b eh a v io r ,   it  u s ed   to   d etec t  u s er ’ s   b eh a v io r   w h ile  o p er atin g   t h e  s m ar tp h o n e.   T h e  s ec o n d   p h ase  w i ll  ta k e  t h e  d at a  ac co r d in g   to   u s er   b eh av io r   at  th e  p r ev io u s   s ta g e.   T h ed ata  co llectio n   am o u n t  f o r   ea ch   d if f er e n t  b eh av io r   d ep en d s   o n   th e  r atio   o b tain ed   f r o m   t h e  a n al y s i s   o f   b eh av io r   S VM   m o d el  at   th e   p r ev io u s   s ta g e.   T h e  s y s te m   u s e s   ea c h   u s er   p r o f i le  to   in d icate   w h ic h   o p er atio n   w il l  b e  ca r r ied   o u t   to   cr ea te   a   m o d el.   As  s h o w n   i n   Fi g u r e  5 ,   th e  u s er   a s k ed   to   s tan d   u p   a n d   s cr o ll  t h e  s cr ee n   to   t h e  n u m b er s   1 5   an d   clic k   o n   it.  T h e  as k ed   n u m b er s   r ep r esen t  t h e  t y p e  o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7   :  5 05   –   512   508   f lic k   r eq u ir ed .   I n   th e  u s er   p r o f ile,   w e  m u s t  d eter m in e  t w o   th in g s ,   f ir s t  h o w   m u ch   d ata  s h o u ld   b e  o p e r ated   b y   th e  u s er   an d   th e  s ec o n d   p o s tu r e  an d   n u m b er   in d icati n g   f l ick   t y p e  o f   th e  u s er ’ s   o p er atio n al  b eh av io r .           Fig u r e  4 .  B eh av io r   Op er atio n       Fig u r e  5 .  Dis p la y   A p p licatio n       2 . 2 .   Sto pp ing   Crit er ia   So m e  p eo p le  h a v e  a  d i f f er e n t  r ate  to   r ea ch   t h eir   s tab ilit y   w h ile  u s in g   t h e  s m ar tp h o n e.   T h ey   ca n   s tab le  f r o m   th e  f ir s t  s e s s io n   o r   th e y   w i ll  s tab le  a f ter   s o m e  s tag e s   t h at  i n d icate d   b y   t h e  SVM  v a lid atio n   ac cu r ac y .   I f   th e y   r ea c h   t h e  h ig h e s t  v alid atio n   ac c u r ac y ,   th e  s y s te m   d o es  n o t  n ee d   to   co llect  o th er   d ata   an y m o r e.   B u t,  if   th e  v alid atio n   ac c u r ac y   is   s t ill  i m p r o v i n g ,   w e  n ee d   to   lo o k   a n o th er   s ta g e  u n t il   r ea ch e s   t h e   h ig h e s t  ac c u r ac y .   Mo s t   u s er s   h av e   th e   s a m e  p atter n   o n   t h e  SVM   v al id atio n   ac c u r ac y .   I f   t h e ir   v a lid atio n   ac cu r ac y   h i g h   a n d   w ill  n o t  r is e  ag ai n   s i g n if ican t l y ,   t h e  m o d el  o f   t h e  h i g h est  ac c u r ac y   th at   h as  b ee n   f o r m ed   i s   th e  b est  m o d el,   s o   w e  d o   n o t n ee d   to   ad d   m o r e  d ata  an d   it  w i ll r ed u ce   th e  co llecti n g   d ata  ti m e.   Fi g u r e  6   s h o w s   s o m e  u s er   th a t  h av e   SVM   v a lid atio n   ac c u r ac y   m o r e  t h a n   o r   eq u al  to   9 5 %  w i ll  s tab le  a n d   n o t   d ec r ea s e  o r   in cr ea s e  s ig n i f ica n tl y .   I n   t h i s   s tab le  co n d itio n ,   w e  ca n   m a k e   th e  d ata  co llectio n   s to p   ea r lie r   b ec au s e  th e   ea r l y   m o d el  alr ea d y   h as a   g o o d   m o d el  an d   d o   n o t n ee d   to   ad d   m o r e  d ata.           Fig u r e  6 .  Stab le  SVM  Valid ati o n   A cc u r ac y       W e  s et  th e  s to p p in g   cr iter ia  f o r   co llectin g   d ata  to   r ed u ce   t h e  n u m b er   o f   tr ain in g   d ata.   I f   th e  s ta g e   r ea ch es  t h e  cr iter ia,   th e   co llec tin g   d ata  w i ll  b e  s to p p ed .   I n   t h is   r esear ch ,   w e  s et   t h e  s to p p in g   cr iter ia  u n t il  t h e  SVM  v alid atio n   ac cu r ac y   o f   th e  p r ev io u s   s tag e  d o es  n o t  im p r o v e  an y m o r e  o r   s to p   u n ti l  SVM  v alid atio n   ac cu r ac y   r ea ch   m o r e  t h an   o r   eq u al  to   9 5 %  an d   s et  1 1   s ta g e s   as  a  m ax i m u m   n u m b er   o f   t h e  s tag e. W e  ch o o s e  11  s tag es  as  t h e  m a x i m u m   n u m b er   o f   s ta g es  ac co r d in g   to   t h e  n u m b er   o f   tr ai n i n g   d ata  i n   th e  b atch   lear n i n g   b ec au s e  b atch   lear n i n g   g i v es  t h e  b est  E E R   w i th   th e   s a m e  n u m b e r   o f   d ata  i n   th e  1 1 th   s tag e.   T ab le  1   s h o w s   t h e   s to p   r u le  p s eu d o co d e  b ef o r e  c o llectin g   th e  n ex t d ata   u s i n g   3   w i n d o w   s ta g e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Op timiz ed   A ctive   Lea r n in g   fo r   User ’ s   B eh a vio r   Mo d ellin g   B a s ed   o n   …   ( I ka   K u s u ma n i n g   P u tr i )   509     T ab le  1 .   P s eu d o co d e  o f   Data   C o llectio n   S to p   R u le   if   sta g e   n - 2   ≥ sta g e   n - 1   th e n   b e st   S V M   A c c u ra c y = sta g e   n - 2   e lse     th e n   b e st   S V M   A c c u ra c y   = sta g e   n - 1   e n d   if   th re sh o l d =   b e st   S VM  A c c u ra c y   *   1 %   if   (sta g e   n -   b e st   S V M   A c c u ra c y )  >   th re sh o l d   A ND   S V M   A c c u ra c y   <   9 5   th e n   g o   to   n e x t  sta g e   e lse     th e n   st o p   e n d   if       2 . 3 .   M o del A na ly s is   T h e  T B A L   u s e s   th e  m o d el  an al y s i s   to   d eter m i n e  t h e  n e x t  s t ag e  tr ain i n g   d ata.   I t  u s e s   SV M  class i f ier   in   t h e  p r ev io u s   s tag e  to   d eter m i n e  w h at  b eh a v io r   is   in cl u d ed   in   SVM   s u p p o r t  v ec to r .   T h en   th e  r atio   o f   ea ch   b eh av io r   o n   SVM  s u p p o r t  v ec to r   is   ca lcu lated   to   o b tain   th e  a m o u n t  o f   d ata  o n   i n d i v id u al  b e h av io r   as   ad d itio n al  d ata  in   th e  s ta g e. I n   th is   r esear ch ,   w e   u s e  t h e  SV M  class i f ier   u s in g   s o f t  m ar g in   to   s ep ar ate  th e  n o n - lin ea r   s ep ar ab le  class es.  T o   d e ter m i n e  w h ic h   b eh a v io r   th at  w il l  b e  u s ed   f o r   n ex t  s tag e,   we  an al y ze   t h e  clo s e s t   p o in t  to   th e  h y p er p la n e  b ec au s e  SV M  s u p p o r t  v ec to r   is   n o t  th e  m o s t  s en s iti v e  m e m b er s   o f   th e  cla s s   s i n ce   th er e  w er e  s til l  a n y   m e m b er s   th at  c lo s er   to   t h e   h y p er p lan e.   Sin ce   w e  u s e   t h e  clo s e s t   p o in t s   to   f i n d   t h e  f it test   u s er ’ s   b eh av io r ,   w e  j u s t   f i n d   1 8   clo s est p o i n ts   to   t h e  h y p er p l an e.   T h en   w e  a n al y ze   al l p o in t   to   g e t  n ex t s tag e ’ s   b eh av io r   tr ain i n g   d ata.     A lt h o u g h   t h e  o p ti m al   h y p er p lan e  co n s tr u cted   b y   s u p p o r t  v e cto r ,   th er e  ar e  s o m e  p o in t s   t h a t  clo s er   to   th e  h y p er p lan e  th a n   t h e  s u p p o r t  v ec to r .   B ec au s e  o f   t h eir   p o s itio n   clo s er   to   th e  h y p er p l an e,   th e y   ar e  m o r e   s en s iti v e  t h an   o t h er   an d   p o ten tiall y   m i s clas s i f ied .   Fi g u r e  7   s h o w s   t h e  s u p p o r t  v ec to r   an d   t h e  p o in t s   b et w ee n   th e  m ar g i n   a n d   h y p er p lan e  i n   t h e  SV M  s o f t  m ar g i n   t h at  h av e   m o r e  s e n s iti v e  e f f ec t   to   th e  cla s s i f icat io n .  T h er ef o r e,   w e  d ec id ed   to   ch o o s e  th e m   to   g et   m o r e  ac cu r ate  class i f icatio n .           Fig u r e  7 .  Su p p o r t V ec to r   an d   Mo r e  Sen s iti v e  P o in t in   SVM  So f t M ar g i n       3.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O N   T h e  n e w   m o d el  a n al y s is   ap p lied   to   all  u s er s   an d   w e  d id   n o t  li m it  t h e  n u m b er   o f   s ta g es  to   k n o w   t h e   i m p ac t  o f   th e  n e w   m o d el  a n a l y s i s   to   all  s ta g es.  W e  u s e  1 7   s tag e s   t h at  s a m e  w it h   t h e  m ax i m u m   n u m b er   o f   s tag e s   in   T h r esh o ld - b ased   A ct iv e  L ea r n i n g   to   an al y ze   th e  d if f er en ce   o f   SVM  v al id atio n   ac cu r ac y   w h e n   u s i n g   th e  d if f er en t  m o d el  an al y s i s .   Fig u r e  8   s h o w s   th at  t h e  av er ag e  o f   SVM  v al id atio n   ac cu r ac y   i n cr ea s i n g   t o   al m o s t  all  u s er s   w h e n   u s i n g   t h e  n e w   m o d el  an al y s i s   w h ich   u s es  t h e  clo s e s t  p o in t  to   d eter m in e  t h e  r atio   o f   ea ch   b eh av io r   o p er atio n .   W h en   w e   ap p l y   t h e  t h r es h o ld   b ased   s to p   r u le  to   t h is   n e w   m o d el  an al y s is ,   t h e  co llecti n g   d ata  w ill  b e   s to p p ed   ea r lier   th an   b ef o r e  b ec au s e  th e  v al u e  o f   SVM  v alid atio n   ac c u r ac y   h as  i m p r o v ed .   A s   s h o w n   i n     Fig u r e  9 ,   ab o u t  2 0   o f   4 5   u s er s   ca n   s to p   ea r lier   th an   u s i n g   th e  s u p p o r t  v ec to r   m o d el  an al y s i s .   T h e  av er ag e   n u m b er   o f   t h e  s tag e  th at  n ee d ed   f o r   all  u s er   w h e n   u s i n g   s u p p o r t  v ec to r   m o d el  a n al y s i s   is   a b o u t  9 . 5   s tag es  a n d   it  d ec r ea s es  to   6 . 5   s tag es  w h i le  u s i n g   t h e  clo s est  p o in t  m o d el  an al y s is .   T h e  av er ag e  o f   co llectin g   d ata  ti m e   ca n  r ed u ce   ab o u t  2 3 %  f r o m   1 7   m i n u tes  to   1 3   m i n u te s .   T h e  r esu lt s   r ev ea l  th at  r ed u ci n g   t h e  ti m e  o f   th e  m o d el   an al y s is   b ased   o n   clo s e s t p o in t s   to   th e  h y p er p lan e  is   s ig n i f ica n t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7   :  5 05   –   512   510       Fig u r e  8 .  SVM  Valid atio n   A c cu r ac y   C o m p ar is o n           Fig u r e  9 .  Stag es   R ed u ctio n       Af ter   k n o w in g   t h e   m o d el  a n al y s i s   e f f ec ti v en e s s ,   w e   ap p lied   th e  o p ti m ized   s to p   r u le  to   th e   s y s te m   to   li m it  t h e  n u m b er   o f   s tag e s . T o   d eter m i n e  w h et h er   th e  r es u lts   o f   th e  ex p er i m en t  is   s u cc ess f u l,  w e  d id   a  co m p ar is o n   o f   th e  ti m e  d ata  co llectio n   b et w ee n   th e  e x p er i m en tal  r esu lts   w it h   T B A L w h e n   it  r ea ch es  th e  s a m e   E E R .   Fro m   th i s   co m p ar is o n ,   as  s h o w n   in   Fi g u r e  1 0 ,   it  is   k n o w n   t h at  th er e  is   a  r ed u ce d   d ata  co llectio n   ti m e   f r o m   T h r es h o ld   B ased   A cti v e  L ea r n i n g   to   Op t i m ized   A cti v e   L ea r n i n g   as  m u c h   as   4 1 %.  Ap p ly i n g   n e w   m o d el   an al y s is   an d   o p ti m ized   s to p   r u le  to   t h e  s y s te m   g iv e s   f aster   au th e n tica tio n   t i m e   th a n   T B AL .   T h e  r es u lts   s h o w   th at  t h i s   ap p r o ac h   is   m o r e  f e asib le  f o r   a u th e n ticat io n   p u r p o s e   th a n   t h e  T B A L   b ec au s e   f aste r   au t h e n ticatio n   ti m e  g iv e s   m o r e  co m f o r tab le  to   th e  u s er s .           Fig u r e  10 .  E E R   an d   Data   C o ll ec tio n   T im e  C o m p ar is o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Op timiz ed   A ctive   Lea r n in g   fo r   User ’ s   B eh a vio r   Mo d ellin g   B a s ed   o n   …   ( I ka   K u s u ma n i n g   P u tr i )   511     4.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   r esear ch ,   w e  i m p r o v e  th e  co n ce p t  o f   A cti v e  L ea r n i n g   f o r   co llectin g   th e   tr ain in g   d ata  w it h   an al y z in g   ea c h   u s er   b eh a v io r   w h e n   th e y   o p er ate  th e  s m ar tp h o n e  to   s h o r ten   th e  d ata  tr ai n in g   an d   co llecti n g   d ata  ti m e  u n t il it c o u ld   b e  ac ce p tab le  to   th e  u s er . I n   o r d er   to   ac h iev e  th i s   g o al,   w e  d e v elo p   th e  A cti v e  L ea r n i n g   b y   c h an g i n g   t h e  s ev er al  p h as es  in cl u d in g   th e  m o d el  an al y s is ,   s to p p in g   cr iter ia  an d   co m b in i n g   it  w i th   t h e   T h r esh o ld - b ased   A ct iv e  L ea r n in g ’ s   s to p   r u le.   I n   th e  f ir s t  p h ase,   w e  c h an g i n g   t h e  s to p p in g   cr iter ia  o f   th e   co llectin g   d ata  w it h   c h ec k i n g   if   th e  ac c u r ac y   w il l  n o t  i m p r o v e  s ig n i f ica n tl y   is   t h e  b etter   s to p   r u le  to   g et  th e   o p tim a l  r es u lt.T h e  s ec o n d   p h ase,   w e  c h an g e  th e   m o d el  a n al y s i s   t h at  u s ed   to   d eter m i n e  th e   r atio   o f   ea c h   b eh av io r   w h e n   s e lecti n g   t h e  t r ain in g   d ata.   We   ch o o s e  th e  c lo s est  p o in t  to   t h e  SVM  h y p e r p lan e  to   ca lcu lat e   th e  b eh a v io r   r atio . T h is   s t u d y   s h o w s   t h at  4 3   o f   4 5   p er s o n 's  tr ain in g   d ata  ca n   r ed u ce   u s in g   t h e  n e w   A cti v e   L ea r n i n g   m et h o d .   T h e  Op ti m ized   A c tiv e  L ea r n i n g   h a s   less   co llecti n g   d at a  ti m e  t h a n   T h r esh o ld - b ased   L ea r n i n g   an d   B atch   L ea r n i n g .   W e  ca n   r ed u ce   th e  co llectin g   d ata  ti m e  u n til  4 1 %  f r o m   t h e  T h r esh o ld - b ased   A cti v e  L ea r n i n g .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   w o u ld   lik e   to   t h an k   Sall y   P an   an d   al l  m e m b er s   o f   I n te lli g en t   So f t w ar e  S y s te m s   L ab o r ato r y   o f   Natio n a l  C en tr al  Un iv er s it y   T ai w a n   f o r   i n s i g h t f u l   d is cu s s io n s   d u r i n g   t h is   r esear ch   a n d   al s o   r ev ie w er s   f o r   th eir   v al u ab le  co m m en t s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   R .  Ch o u h a n ,   A .  M ish ra   a n d   P .  Kh a n n a ,   “ F in g e rp ri n t  A u th e n ti c a ti o n   b y   Wav e l e t - b a se d   Dig it a l   W a ter m a rk in g ” ,   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   V o l .   2 ,   N o .   4 ,  p p .   5 2 3 ~ 5 2 8 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   J.   Ha n ,   “ F in g e rp ri n t  A u th e n ti c a ti o n   S c h e m e sf o r  M o b il e   De v ice s ” ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g ,  V o l .   5 ,   N o .   3 ,   p p .   5 7 9 ~ 5 8 5 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   O.  M a z h e li s,  J.  M a rk u u la,  a n d   J.  V e ij a lain e n ,   “ A n   in teg ra ted   id e n ti ty   v e ri f ica ti o n   s y ste m   f o r  m o b il e   t e rm in a ls” ,   In fo rm a t io n   M a n a g e me n t   &   Co mp u ter   S e c u rity ,   v o l.   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 7 - 3 7 8 ,   2 0 0 5 .   [4 ]   S m a rt  Cr e d it .   “ Co n su m e r  Re p o rts  su rv e y   o n   m o b il e   p h o n e s   a n d   se c u rit y ” ,   2 0 1 1   P re ss .   a v a il a b le  f ro m :   h tt p : // ww w . s m a rtcr e d it . c o m /b lo g /2 0 1 1 / 0 9 / 0 2 /c o n su m e r - re p o rts - su r v e y o n - m o b il e - p h o n e s - a n d - se c u rit y /  (2 0 1 1 / 1 1 / 1 5 ) .   [5 ]   C.   T h e riau lt ,   “ S u rv e y   sa y s   7 0 %   d o n ' t  p a ss w o rd - p ro tec t  m o b il e s ” ,   2 0 1 1   P re ss .   a v a il a b le  f ro m :   ht tp : // n a k e d se c u rit y . so p h o s.c o m / 2 0 1 1 / 0 8 / 0 9 /f re e so p h o s - m o b il e - se c u rit y - to o lk it /  (2 0 1 1 /1 1 /1 1 ).   [6 ]   N.  Clark e ,   S .   Ka ra tzo u n i,   a n d   S .   F u rn e ll ,   “ F lex ib le  a n d   tran sp a re n t  u se r  a u th e n ti c a ti o n   f o r  m o b il e   d e v ice s ” ,   IFI P   Ad v a n c e s i n   In f o rm a ti o n   a n d   C o mm u n ica ti o n   T e c h n o lo g y ,   2 9 7 /2 0 0 9 ,   1 - 1 2 ,   2 0 0 9 .   [7 ]   C. C.   L in ,   C. C .   C h a n g ,   a n d   D.  L ian g ,   “ A   Ne w   No n - in tru siv e   A u th e n ti c a ti o n   A p p ro a c h   f o r  Da ta P ro t e c ti o n   Ba se d   o n   M o u se   Dy n a m ics ” ,   In ter n a ti o n a l   S y mp o si u m  o n   Bi o me trics   a n d   S e c u rity  T e c h n o lo g ies ,   T a ip e i,   T a iwa n ,   M a rc h   2 6 - 1 9 ,   p p .   9 - 1 4 ,   2 0 1 2 .   [8 ]   A . A . E.   A h m e d ,   a n d   I.   T ra o re ,   “ A  Ne w   Bio m e tri c   T e c h n o lo g y   Ba se d   o n   M o u se   D y n a m ics ” ,   I EE E  T ra n s.  o n   De p e n d a b le a n d   S e c u re   Co m p u ti n g ,   v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 5 - 1 7 9 ,   2 0 0 7 .   [9 ]   H.  Ga m b o a ,   a n d   A .   F re d ,   “ A  Us e r  A u th e n ti c a ti o n   T e c h n ic  Us in g   a   Web   In tera c ti o n   M o n it o ri n g   S y ste m ” ,   L e c tu re   No tes   in   C o mp u ter   S c ien c e   ( P a tt e rn   Re c o g n it i o n   a n d   Im a g e   A n a l y s is),   v o l.   2 6 5 2 ,   p p .   2 4 6 - 2 5 4 ,   2 0 0 3 .   [1 0 ]   C.   C.   L in ,   C.   C.   Ch a n g ,   D.  R.   L i a n g ,   a n d   C.   H.  Ya n g ,   " A  P re li m i n a ry   S tu d y   o n   No n - In tru siv e   Us e r  A u th e n ti c a ti o n   M e th o d   Us in g   S m a rtp h o n e   S e n s o rs " ,   Ap p li e d   M e c h a n ics   a n d   M a te ria ls ,   v o l.   2 8 4 ,   p p .   3 2 7 0 - 3 2 7 4 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   C. C.   L in ,   C. C.   Ch a n g ,   a n d   D.  L ian g ,   " A  No v e l  No n - in tru siv e   Us e r  A u th e n ti c a ti o n   M e th o d   Ba se d   o n   T o u c h sc re e n   o f   S m a rtp h o n e s" ,   to   a p p e a r  in   J o u rn a l  o f  I n ter n e t  T e c h n o l o g y ,   v o l.   1 6 ,   p .   1 - 1 0 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   E .   Ch e n .   " Us in g   Ac ti v e   L e a rn in g   to   Co ll e c t  Us e r’s  Be h a v io r  f o r  T ra in in g   M o d e l.   Ba se   o n   No n - in tr u siv e   S m a rtp h o n e   A u th e n ti c a ti o n " ,   M a ste r  T h e sis,   Na ti o n a l  Ce n tral  Un i v e rsit y ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   J.  L iu   a n d   J.  H u ,   “ Dy n a m ic  b a tch   p ro c e ss in g   in   w o rk f lo w s:  M o d e l  a n d im p lem e n tatio n ” ,   F u t u re   G e n e ra ti o n   Co m p u ter S y ste m s,  v o l.   2 3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 3 8 – 3 4 7 ,   2 0 0 7 .   [1 4 ]   L .   P u f a h l  a n d   M .   W e sk e ,   “ Ba tch   A c ti v it ies   in   P ro c e ss   M o d e li n g   a n d Ex e c u ti o n ” ,   in   S e rv ice - Orie n ted   Co m p u ti n g .   S p rin g e r,   2 0 1 3 ,   p p .   2 8 3 – 2 9 7 .                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7   :  5 05   –   512   512     B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       I k a   K u s u m a n in g   Pu t r i   re c e iv e d   th e   M S c   d e g re e   in   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Ce n tral  Un iv e rsit y ,   T a i wa n   in   2 0 1 6   a s  a n   In tern a ti o n a l  Du a l   De g re e   M a ste r   stu d e n t  b e tw e e n   Un iv e rsit y   o f   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia   a n d   Na ti o n a l  Ce n tral   Un iv e rsit y ,   Tai w a n .   S h e   c o m p lete d   h e r   Ba c h e lo r  d e g re e   in   De p a rtme n t  o f   In f o r m a ti c s   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Br a w i ja y a ,   In d o n e sia   in   2 0 1 4 .   H er   re se a rc h   in tere st  a re a   in   th e   a re a s   o f   so f t w a r e   e n g in e e rin g   a n d   in f o r m a ti o n   tec h n o lo g y ,   m o b il e   d e v e lo p m e n t ,   a n d   i n telli g e n c e   s y ste m s .         De r o n   Lia n g   is  a   P ro f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u t e r  S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Ce n tral  Un iv e rsit y ,   T a i w a n .   He   re c e iv e d   a   BS   d e g r e e   in   e l e c tri c a l   e n g in e e rin g   f ro m   Na ti o n a l  T a i wa n   Un iv e rsity   in   1 9 8 3 ,   a n   M S   a n d   a   P h D  in   c o m p u ter  sc ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   M a r y lan d   a t  C o ll e g e   P a rk ,   USA   in   1 9 9 1   a n d   1 9 9 2   re sp e c ti v e l y .   He   a lso h o l d s  jo i n t  a p p o in tm e n t  w it h   th e   In stit u te  o f   In f o rm a ti o n   S c ien c e   (IIS ),   A c a d e m i a   S in ica ,   T a ip e i,   T a i wa n ,   Re p u b l ic  o f   Ch i n a .   He   w a s  w it h   IIS   f ro m   1 9 9 3   ti ll   2 0 0 1 .   Dr.  L ian g ’s  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts  a r e   in   th e   a re a s  o f  so f t wa re   f a u lt - to lera n c e ,   s y ste m   se c u rit y ,   d istri b u ted   s y ste m s,  o b jec to r ien ted   a n d   sy st e m   re li a b il it y   a n a l y sis.  Dr.  L ian g   is  a   m e m b e r  o f   A CM   a n d   IEE E.         S h o le h   H a d i   Pra m o n o   is  a   s e n io r  lec tu re r  in   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia .   He   g o t  Do c to r  d e g re e   f ro m   Un iv e r sity   o f   In d o n e sia ,   In d o n e sia .   He p re se n tl y   w o rk   in   T e l e c o m m u n ica ti o n   L a b o ra to ry ,   Un iv e rsit y   o f   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia   a s  a n o p t ica l  tele c o m m u n ica ti o n   sp e c ialist.   His  re se a rc h   in tere st  a re a   in   th e   a re a s  o f   o p t ica l   tele c o m m u n ica ti o n ,   tec h n o lo g y   o f   a n ten n a ,   d istr ib u ted   sy st e m s,  a n d   tele c o m m u n ica ti o n   a rc h it e c tu re .         Ra h m a d w a ti   is  a   lec tu re r  in   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   Un iv e rsity   o f   Bra w ij a y a ,   In d o n e sia .   S h e   g o t  P h D  d e g re e   f r o m   Un iv e rsit y   o f   W o ll o n g o n g ,   A u stra li a .   He r  re se a rc h   in tere st   a re a   in   th e   a re a s o f   Im a g e   P r o c e ss in g   a n d   I n telli g e n c e   S y ste m s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.