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 .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 7 ,   p p .   2 5 4 7 ~2 554   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 5 . pp 2 5 4 7 - 2554          2547       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   A Nov el 2D  Featu re Ex traction M e t ho d f o r F i ng erpri nts Using   M inutiae Poin ts a nd Their  Interse c tions       Nibra s   Ar  Ra k ib , S M   Z a m s hed F a rha n ,  M d  M a s hrur  B a ri  So bh a n,  J ia   Uddi n,  Ara f a t   H a bib   De p a rt m e n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   BRA C  Un iv e rsity ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   5 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J u n   1 7 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A ug   11 ,   2 0 1 7       T h e   f ield   o f   b io m e tri c s  h a s  e v o lv e d   trem e n d o u sly   f o r  o v e r  th e   la st  c e n tu ry .   Ye t  sc ien ti sts  a re   stil l  c o n ti n u i n g   to   c o m e   u p   w it h   p re c ise   a n d   e f f ici e n t  a lg o rit h m s  to   fa c il it a te  a u to m a ti c   f in g e rp rin t  re c o g n it io n   sy st e m s.  L ik e   o th e r   a p p li c a ti o n s,  a n   e f f i c ien t  f e a tu re   e x trac ti o n   m e th o d   p lay s   a n   i m p o rtan t  ro le  i n   f in g e rp ri n t  b a se d   re c o g n it i o n   sy s tem s.  T h is  p a p e r  p ro p o se s  a   n o v e l  f e a tu re   e x trac ti o n   m e th o d   u sin g   m in u ti a e   p o in ts  o f   a   f in g e rp rin t  im a g e   a n d   th e ir  in ters e c ti o n s.  I n   t h is  m e th o d ,   i n it ially ,   it   c a lcu late s  th e   rid g e   e n d s  a n d   ri d g e   b if u rc a ti o n s  o f   e a c h   f in g e rp rin t  i m a g e .   A n d   th e n ,   it   e stim a tes   th e   m in u ti a e   p o i n ts  f o r  th e   i n ters e c ti o n   o f   e a c h   rid g e   e n d   a n d   rid g e   b if u rc a ti o n .   In   t h e   e x p e ri m e n tal  e v a lu a ti o n ,   w e   tes ted   th e   e x trac ted   f e a tu re s  o f   o u r  p ro p o se d   m o d e l  u sin g   a   su p p o rt  v e c to r  m a c h in e   (S VM)  c las sif ier   a n d   e x p e rim e n tal   re su lt s  sh o w   th a t   th e   p ro p o se d   m e th o d   c a n   a c c u ra tely   c las si fy   d iffere n t  f in g e rp rin t  im a g e s.   K ey w o r d s :   Featu r e  ex tr ac tio n   Fin g er p r in t i m ag e s   Min u tiae  P o in ts   Su p p o r t V ec to r   Ma ch in e     Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   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 :   J ia  Ud d in ,   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   B R AC   U n iv er s it y ,   6 6   Mo h ak h ali,   D h ak a - 1 2 1 2 ,   B an g lad e s h   E m ail:  j ia. u d d in @ b r ac u . ac . b d       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  p o ten tial  o f   t h e  u s e  o f   f i n g er p r in t s   h as   lo n g   b ee n   r ec o g n ized   as  a   f u n d a m e n tal   o n e.   On e  o f   t h e   ea r lies t  in s tan ce s   o f   th is   ca n   b e  f o u n d   in   th e  co n tr ib u tio n s   o f   J o h n   E d g ar   Ho o v er ,   th e  f ir s t  Dir ec to r   o f   th e  Fed er al  B u r ea u   o f   I n v e s ti g ati o n ,   w h e n   h e  cr ea ted   o n e  o f   l ar g est  d atab ases   o f   f i n g er p r in ts   to   d ate.   A s   s u c h ,   f i n g er p r in t  h as  b ec o m e  a  co m m o n   r ef er e n ce   p o in t  f o r   id en ti f y in g   a  h u m a n   b ein g ,   s i n ce   it  h ap p en s   to   b e  u n iq u e  f o r   a  p er s o n .   Fin g er p r in ts ,   w h e n   a n al y ze d ,   r ev ea l  u n e v en   f lo w   o f   th e ir   u n iq u e  p atter n s   ca lled   r id g e s .   A   r id g e   is   d efin ed   as  a  s i n g le  cu r v ed   s e g m en t,  an d   a  v alle y   i s   t h e  r e g io n   b et w ee n   t w o   ad j ac en t  r id g es   [ 1 ] .   T h e  p atter n   o f   r id g es  al s o   co n s is t s   o f   u n e v e n   d is co n ti n u i ties   a t  s e v er al  p o in ts ,   k n o w n   a s   m i n u tiae  p o i n ts .   T h e  p o ten tial  o f   th is   p h e n o m en o n   w a s   r ea lized   w h en   C h i - J i m   [ 2 ]   s h o w ed   a  s m o o t h   cla s s i f icatio n   p r o ce s s ,   a  th o r o u g h   an al y s i s   o f   f i n g er p r in ts ,   its   i n d ex in g   p r o ce d u r es a n d   h o w   th e s e  ca n   b e  u s ed   later   to   id en ti f y   a  h u m a n   b ein g   [ 3 - 5 ] .   T h e  m i n u tiae  f ea tu r es  ar e  co n s id er ed   to   b e   a  m aj o r   f ea tu r e  o f   b io m e tr ics  an d   i n clu d e  s e v er al  p ar ts –   r id g e  en d i n g s ,   r id g e   b if u r ca ti o n s ,   i s lan d ,   co r e,   d elta,   b r id g e  o r   cr o s s o v er ,   r id g e  e n clo s u r e,   s h o r t  r id g e,   s p u r ,   etc.   B u t,  f o r   t h e  p u r p o s e  o f   id en ti f icatio n   u s i n g   f i n g er p r in t s   m o s tl y   o n l y   t w o   o f   th e s e  f ea t u r es  ar e   s i g n if ican t :   r id g e  en d in g s   a n d   r id g e  b if u r ca tio n s ,   as   s h o w n   in   F ig u r e  1 .   R id g e  b if u r ca tio n s   ar e  th e  p o in ts   w h er e  a  r id g e   g ets  d i v id ed   in to   t w o   a n d   r id g e  en d in g s   ar e  th o s e  p o in t s   w h er e  th e  r id g es  g et  ter m i n ated .   T h ese  f ea tu r e s   ar e   u n iq u e  f o r   a  h u m an   b ei n g   a n d   th u s   h e lp   in   t h e  id en ti f icatio n   an d   v er if icatio n   p r o ce s s es.   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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   2 5 4 7   –   2 5 5 4   2548       Fig u r e  1 .   Fin g er p r in t i m ag e  s h o w i n g   r id g e s ,   r id g e  en d i n g s   a n d   r id g e  b if u r ca t io n s .       T h er e  a r e  tw o   s tep s   in v o lv e d   w ith   m atch in g :  r eg is t r ati o n   an d   v e r if ic ati o n .   I n   th e  r eg is tr ati o n   s te p ,   al l  f in g er p r in ts   o f   a  s e t  o f   p e r s o n   ar e  c ap tu r ed ,   p r o ce s s ed   an d   s t o r e d   as   a  tem p lat e  w h ich   is   m u ch   s m aller   th an   th e   o r ig in al  im ag e,   in   a  d ata b as e  f o r   l ate r   u s e  [ 6 - 7 ] .   I n   th e  v e r if i ca ti o n   s te p ,   a  p er s o n   g iv es  h is   f in g er p r in t  t o   v er if y   th e  i d en t ity -   th e  f in g e r p r in t   is   co m p a r e d   w ith   th e  o n es   s t o r e d   in   th e  d a ta b as e  [ 3 ] .   I n   th is   p a p e r ,   a  s et  o f   f in g er p r in ts   o f   d if f er en t  p e r s o n n el  is   ch o s en   at  r an d o m   an d   th e  r i d g e  en d in g   p o in ts   al o n g   w ith   th e  b if u r ca ti o n   p o in ts   ar e  f o u n d   o u t  f r o m   th e  f in g er p r in ts .   T h es e  a r e  th e n   p r o c ess e d   f u r th e r   u s in g   f ilter in g   te ch n iq u e,   n am ely   s in g le - lev el  2 - D  D is c r et e  W av e let  T r an s f o r m   ( DW T ) ,   t o   f in d   an   in cr ea s ed   n u m b er   o f   p o in ts   an d   th u s   o p ti m izin g   th e  w h o le  p r o c e d u r e .   T h ey   ar e  th en   p l o tt e d   an d   jo in ed   t o   m ak e  s ep a r at e  b est  f it  cu r v es .   T h e  p o in ts   w h er e  th e  cu r v es  in t e r s ec t  ar e  f o u n d .   T h is   p a p e r   p r o p o s es  th at   th ese  in te r s e cti o n   p o in ts   ar e  u n iq u e  f o r   d if f e r e n t  h u m an   b ein g s   an d   th e  as s u m p tio n   is   p r o v en   f u r th er   t h r o u g h   th e  u s e  o f   clu s te r in g .   F in ally ,   th e  m ac h in e  le ar n in g   t ec h n i q u e,   Su p p o r t  Ve ct o r   Ma ch in e  ( SV M)   is   u s ed   t o   cl ass if y   th e  f in g er p r in ts   ef f icien t ly .   Ho w ev er ,   th e  r ec en t  p e r f o r m an ce   c o m p ar is o n   in   th e  a r ea   o f   f in g er   p r in t  d e p en d s   o n   h o w   f ar   th e   a cc y r ac y ,   ef f icac y   an d   s ca la b il ity   p e r f o r m an ce   ca n   b e  in cr ea s e d   [ 8 - 1 3 ] .   Fin g er p r in t  i m a g e  s e g m en ta t io n   is   a n   i m p o r tan t  p r e - p r o ce s s i n g   s tep   i n   au to m atic  f in g er p r in t   r ec o g n itio n   s y s te m   a n d   a  w e ll - d esi g n ed   f i n g er p r in t  s e g m e n tatio n   tech n iq u e  ca n   i m p r o v e  th e  ac c u r ac y   i n   co llectin g   clea r   f i n g er p r in t  a r ea   an d   m ar k   n o is e  ar ea s   [ 1 4 ] .   T o   o v er co m e  th e  li m it atio n   o f   th e  w o r k s   m en tio n ed   ab o v e,   A  No v el   2 D  Feat u r e  E x tr ac t io n   Me t h o d   f o r   Fi n g er p r in t s   U s i n g   Mi n u t i ae   P o in ts   a n d   T h eir   I n ter s ec tio n s   h a s   b ee n   p r p o s ed   in   th i s   ar ticle.   T h e  r est  o f   th e  p ap er   is   o r g a n ized   as  f o llo w s   -   Sectio n   I I   p r o v id es  a  d etailed   o v er v ie w   o f   th e  s tep s   o f   th e   p r o p o s ed   f ea tu r e  ex tr ac tio n   m et h o d ,   Sec tio n   I I I   in cl u d es  t h e   r esu lt s   o f   t h e  ex p er i m e n t s   ca r r ied   o u t a n d   th eir   an a l y s is   a n d   Sectio n   I V  co n cl u d es th e  p ap e r .       2.   P R OP OS E D  F E A T UR E   E X T RAC T I O N  M E T H O D    T o   ca r r y   o u t  th e  e x tr ac tio n   o f   f ea t u r es  an d   th e  cla s s i f ica tio n s   a  s et  o f   s tep s   h as  b ee n   ca r ef u ll y   d esig n ed .   A   b lo ck   d iag r a m   o f   p r o p o s ed   f ea tu r e  ex tr ac tio n   m eth o d   is   p r esen ted   in   Fig u r e  2 .   T o   v alid ate  th e  p r o p o s ed   m o d el,   a  s et  o f   f in g er p r in t  i m a g es  is   tak e n   f r o m   th e   in ter n et   an d   t h e n   co n v er ted   in to   g r a y   le v el  i m a g es  w it h a  s ize  3 0 0 ×3 0 0 .   T h e  i m ag e  i s   th e n   p r o ce s s ed   u s in g   an   i m a g e  p r o ce s s in g   tech n iq u e,   w h ic h   i s   clea r l y   d escr ib e  in   th e   f o llo w i n g   s u b - s ec tio n   A .   T h is   i s   d o n e  to   m ak e   s u r e  t h at  t h e   m i n u t iae  f ea tu r es   o f   t h e  f i n g er p r in t  ar e  v er y   m u ch   v i s ib le ,   as  it  ca n   th e n   b e  f ed   to   o th er   p r o ce s s es  as  p er   r eq u ir e m en ts .   I n   t h is   p ap er ,   s ev en   f i n g er p r in t i m a g es  w er e  u s ed   to   test   o u r   p r o p o s ed   m o d el .     2 . 1 .   I m a g e  P ro ce s s ing   Fo r   a  f in g er p r in t  i m ag e,   a  p o r tio n   o f   th e  f i n g er p r in t  is   f ir s t  s elec ted   an d   cr o p p ed ,   as  d o in g   o th er w is e   w o u ld   p r o d u ce   to o   m u c h   in f o r m at io n .   On   t h at  p ar ticu lar   s elec tio n ,   i m ag e  p r o ce s s i n g   t ec h n iq u e  is   ap p lied ,   w h ic h   w o u ld   u l ti m atel y   co n v er t  th e  i m a g e  i n to   it s   b i n ar y   f o r m at,   w h er e  ea c h   p i x el  i s   r e p r esen ted   b y   1 - b it.  T h e  b in ar y   i m ag e  o f   t h e  f i n g e r p r in t  is   t h en   f u r t h er   th i n n ed   t o   r ev ea l  th e  m i n u tiae  p o in t s .   T h e  r id g e  en d s   a n d   th e  r id g e  b i f u r ca tio n s   ar e  p o in ted   o u t,  as  d ep icted   in   Fi g u r e  3 ,   an d   in   t h e  n e x t  s ec tio n   t h ese  ar e  f ilter ed   to   o p tim ize  r esu l ts .     2 . 2 .   Appl y ing   2 - D  Wa v elet   T ra ns f o r m   As  m en tio n ed   ea r lier ,   to   o p ti m ize  t h e  p r o ce s s   o f   f i n d in g   o u t  t h e  m i n u tiae  f ea t u r es  o f   t h e  f i n g er p r in t   i m a g es  t h e y   ar e  f ilter ed   u s i n g   s o m e  f il ter in g   tec h n iq u e s .   A t   f ir s t  t h e  s i n g le - lev e l  2 - D   D W T   w as   ap p lied   o n   th e  i m a g e.   T h e  2 - D  w a v elets  ar e  u s ed   in   a  n u m b er   o f   ar ea s ,   m o s t  n o tab l y   in   i m a g e  m a n i p u latio n   an d   h elp s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   N o ve l 2 D  F ea tu r e  E xtra ctio n   Meth o d   fo r   F in g erp r in ts   Usi n g   Min u tia e  P o in ts   a n d   Th eir  I n ters ec tio n s   ( N ib r a s   A r   R a kib )   2549   w it h   d e - n o i s in g   [ 1 0 ] .   2 - D  w a v elet  w o r k s   w it h   ap p r o x i m ati o n   co ef f icie n ts   m atr i x -   cA   a n d   d etails  co ef f icie n ts   m atr ices -   cH,   cV ,   a n d   cD   ( h o r izo n tal,   v er tical,   a n d   d iag o n al ) ,   b u t  w e  h a v e  o n l y   u s ed   th e  v er tical  o n e,   cV   [ 6 ] .   T h is   is   b ec au s e,   w h ile  h ig h - f r eq u en c y   co m p o n en ts   ca n   ca p t u r e  d is co n ti n u i ties ,   r u p tu r e s   an d   s in g u lar ities   i n   th e  o r ig i n al  d ata,   lo w - f r eq u e n c y   co m p o n en t s   ch ar ac ter ize   th e  co ar s e  s tr u ct u r e  o f   th e  d ata,   to   id en tify   t h e   lo n g - ter m   tr en d s   i n   th e  o r i g in a l d ata  [ 9 ] .         Fig u r e  2 .   B lo ck   d iag r a m   co n s i s tin g   o f   t h e  s tep s   f o llo w ed   f o r   th e  f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   v er i f icatio n .       2 . 3 .   P lo t s   a nd   I nte rsect ing   P o ints   I n   t h e   n ex t   s tep   t h e  p r o d u ce d   r id g e  e n d s   a n d   th e   b if u r ca tio n s   ar e  p lo tted   s ep ar atel y .   T h e   p o in ts   o n   ea ch   o f   t h e  b if u r ca tio n   a n d   r id g e  en d   p lo ts   ar e  t h en   j o in ed   to g eth er   to   p r o d u ce   a  b est  f it  li n e  f o r   ea ch   o f   t h e m .   W h ile  w e  ar e  f i n d in g   b i f u r ca tio n   p o in t  f r o m   i m a g e,   w e  r e p r esen t  t h e m   as  r o w   a n d   co lu m n .   Fro m   i m a g e,   b if u r ca tio n   p o in ts   r et u r n ed   as  th e  r o w   a n d   co lu m n   s u b s cr ip t   o f   n o n ze r o   ele m e n t.  Sa m e  p r o ce d u r e  f o llo w s   to   p lo t  r id g e.   T h ese  t w o   p lo ts   ar e  th en   m ap p ed   o n to   ea ch   o th e r ,   as  s h o w n   b elo w ,   Fi g u r e  5 ,   an d   m er g ed   to   f in d   o u t th e  i n ter s ec ti n g   p o in ts   b et w ee n   th e m .         Fig u r e  3 .   Fin g er p r in t  w it h   r id g e  en d s   ( r ed ) ,   an d   r id g e  b if u r ca tio n s   ( b lu e) .       T h e  r o w   a n d   co lu m n   n u m b er   i s   r ep r esen t   f o r   ea c h   b i f u r ca tio n   a n d   r id g e  a n d it  is   r ep r ese n te d in   X  a n d   Y  ax i s   r e s p ec tiv el y . D u r in g   th e   f i n d i n g   o f   in ter s ec tio n   p o in t   b et w ee n   b i f u r ca tio n   a n d   r id g e,   B if u r ca tio n - X  a n d   R id g e - X  r ep r esen t  X  ax i s   an d   B if u r ca tio n - Y  an d   R id g e - Y  r ep r esen t  Y  ax is .   T h e  p u r p o s e  o f   it  to   f in d   o u t  th e   in ter s ec ti n g   p o in t s   b et w ee n   t h e  lin e s   p r o d u ce d   f r o m   t h e  r id g e  en d s   a n d   r id g e   b if u r ca tio n s . I t  is   n o ticea b le  t h a t   th e  in ter s ec ti n g   p o in ts   o f d i f f er en t f in g er p r in ts   ar e  u n iq u e.     2 . 4 .   Clus t er ing   a nd   Ver if ica t io n   Usi n g   th e   p o in ts   o f   i n ter s ec tio n s   f o u n d   i n   t h e  ea r lier   s ec tio n ,   a  p lo t is  m ad e  w h er e  b o th   s et s   o f   p o i n t s   r esid e.   Fig u r e  6   illu s tr ates  an   o v er v ie w   to   ex a m in e  w h et h er   th e  p o in ts   r esid e  w ith in   d is ti n ct  clu s ter s ,   co n tai n s   G r a y   L e v e l   I mag e s o f   F i n g e r p r i n t s   Ex e c u t i o n   o f   S i n g l e - L e v e l   D i scre t e   2 D   W a v e l e t   T r a n sf o r mat i o n   Ex t r a c t   c o - o r d i n a t e s o f   M i n u t i a e   P o i n t s   ( B i f u r c a t i o n s  a n d   R i d g e s)   a s  f e a t u r e s   F i n d   c o - o r d i n a t e s o f   i n t e r se c t i o n   p o i n t s  b e t w e e n   B i f u r c a t i o n s  a n d   R i d g e s   C l a ssi f i c a t i o n   o f   t h e   i n t e r se c t i o n   p o i n t s  u s i n g   S u p p o r t   V e c t o r   M a c h i n e s (S V M )   O u t p u t   I mag e   C o n t a i n i n g   t h e   i n t e r se c t i o n   p o i n t s   a s  samp l e s a n d   t h e   S V M   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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   2 5 4 7   –   2 5 5 4   2550   d ata - p o in ts   f r o m   s ep ar ate  f i n g er p r in ts   ac c u m u lated   to g et h er .   A s   d ep icted   in   Fig u r e  6 ,   th e  p lo t  d o es  n o t  p r o d u ce   a  clea r   clu s ter i n g   i m a g e.   So ,   t h e  s a m e  cl u s ter   is   r ep r o d u ce d   f o r   a  p ar ticu lar   r an g e,   8 0 - 1 5 0 ( h o r izo n tal)   an d   7 0 - 1 5 0   ( v er tical) ,   w h ich   g iv e s   a  clea r er   clu s ter i n g   i m a g e,   as  s h o w n   in   Fi g u r e  7 . Fro m   t h e  p lo t,  it  is   v er y   m u c h   ev id e n t  t h at,   th e   in ter s ec tin g   p o in t s   f r o m   d if f er en t   f in g er p r in ts   m a k e  s ep ar ate  cl u s ter s   d is tin c tiv e l y ,   m ea n in g   t h at  t h e  i n ter s ec t in g   p o in ts   f r o m   t h e  r id g e  e n d s   a n d   r id g e  b if u r ca tio n s   ar e  u n iq u e  an d   th er e f o r e  it  is   ex p e cted   th at  it  ca n   u s ed   as   a  g o o d   f ea tu r e  o f   a  f i n g er p r in t  i m a g e.   I t  is   i m p o r ta n t  t o   class if y   d if f er en t  p er s o n n el  u s i n g   th e s e  p ar ticu l ar   f ea tu r es  t h r o u g h   th e  u s e  o f   s o m e  m eth o d ,   a  m ac h i n e  lea r n in g   tec h n iq u e  i n   o u r   ca s e,   w h ic h   th e  f o llo w i n g   s ec tio n   w il l d escr ib e  th o r o u g h l y .           Fig u r e  4 .   Af ter   Si n g le - le v el  d i s cr ete  2 - D  W av elet  tr a n s f o r m ,   f in g er p r in t  w i th   r id g e  e n d s   ( r ed ) ,   an d   r id g e  b if u r ca tio n s   ( b lu e)             Fig u r e  5 .   L in e s   j o in in g   t h e  b if u r ca tio n s   a n d   th e  r id g e  e n d in g s   ar e  d r aw n   o n to   t h e  s a m e  p lo t to   f in d   o u t   t h e  in ter s ec ti n g   p o in t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   N o ve l 2 D  F ea tu r e  E xtra ctio n   Meth o d   fo r   F in g erp r in ts   Usi n g   Min u tia e  P o in ts   a n d   Th eir  I n ters ec tio n s   ( N ib r a s   A r   R a kib )   2551       Fig u r e  6 .   Dif f er en t c o lo u r ed   p o in ts   r ep r esen t d ata - p o in ts   f r o m   d if f er en t f i n g er p r in t i m ag e s .           Fig u r e  7 .   P r ev io u s   clu s ter in g   p ictu r e  f o r   a  p ar ticu lar   r an g e,   8 0 - 1 5 0   ( h o r izo n tal)   an d   7 0 - 1 5 0   ( v er tical) ,   to   g et  a  clea r er   clu s ter in g   i m a g e.       2 . 4 .   Cla s s if ica t io n o f   B io m et rics   T o   class if y   d i f f er e n t  s et s   o f   f i n g er p r in t  f ea t u r es  it  is   i m p o r tan t  to   u s e  a  m ac h i n e  lear n in g   tech n iq u e.   I n   t h is   p ap er ,   t h e  S u p p o r t  Vec to r   Ma ch in e   ( SVM)   w a s   u til ized   [ 1 1 , 1 2 ] .   T h e  SVM  i s   a  le ar n in g   m ac h i n e  f o r   t w o - g r o u p   class i f icatio n   p r o b l e m s   [ 4 ] .   Gen er all y ,   a n   SVM  c r ea tes  a  h y p er   p lan e  o r   a  s et  o f   h y p er   p lan es  th a t   ca n   b e  u s ed   f o r   clas s if icatio n   an d   r eg r ess io n .   T h e  h y p er   p lan e  tak e s   a  f o r m   o f   th e  eq u a tio n :     f ( x ) =  w . x +b                   ( 1 )     w h er e,   w   is   t h e  w ei g h t v ec to r ,   x   is   th e  d ata  an d   b   is   ca lled   th e   b ias [ 8 ] .   T o   class if y   a  s et  o f   p o in ts ,   t h e y   ar e  p u t a s   x   in to   a  d ec is io n   f u n ct io n :     D( x ) =si g n ( w . x +b )                 ( 2 )       3.   E XP E R I M E NT A L   RE SUL T S AN D  A NALY SI S   I t  is   i m p o r ta n t  to   n o te  t h at,   t h e  s ig n i f ica n t  r es u lt s   f o r   t h is   wh o le  ex p er i m en t   is   p r o v id ed   b y   t h e  SVM   class i f icatio n .   Fo r   s tar ter ,   th e  SVM  w as  tr ain ed   u s i n g   t w o   g r o u p s ,   ea ch   co n tain in g   th e  f ea tu r es  o b tain ed   f r o m   a  p er s o n ’ s   f i n g er p r in t.  T h e  p r o d u ce d   r esu lts   f o r   th e  clas s i f i ca tio n   th r o u g h   SVM  ar e  p r es en ted   in   F ig u r e  8 .   T h e  s a m e  m et h o d   w a s   th e n   u s ed   to   let  th e  SVM   clas s if y   t wo   d if f er en t  f in g er p r in t  f ea t u r es   b y   its el f ,   a n d   f r o m   th e  r esu lts   p r o d u ce d .   I n   Fig u r e   9 ,   it c an   b e  s ee n   th at,   t h ese  t wo   p r o d u ce d   p lo ts   d o   n o t d if f er   m u c h .   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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   2 5 4 7   –   2 5 5 4   2552   T h ese  p r ev io u s   s tep s   ar e  t h e n   r ep ea ted   u s i n g   o n e  f i n g er p r in t  f ea tu r e s   o n   o n e  g r o u p   a n d   s ev e n   f i n g er p r in t  f ea t u r es  to g et h er   o n   th e  o th er   to   tr ain   th e  SVM,   as  s h o w n   i n   Fig u r e  1 0 .   T h e  s a m e  m et h o d   is   ap p lied   to   let  th e   SVM  clas s i f y   a  d i f f er e n t,  b u t   s a m e  n u m b er   o n   ea c h   g r o u p ,   s et  o f   f in g er p r in t  f ea t u r es,  an d   ag ain   t h e  r es u lt s   p r o d u ce d   as  g i v en   i n   Fi g u r e  1 1   d o   n o t  d if f er   m u c h .   T h e  p r o d u ce d   r esu lts   s h o w   p r o m i s i n g   clas s i f icatio n s   o f   s ep ar ate  f in g er p r in t s   u s in g   t h e   in ter s ec tio n   o f   t h e  b if u r ca tio n   an d   r id g e  en d   f ea t u r es o f   t h o s e  f in g er p r in t s .         Fig u r e  8 .   SVM  tr ain i n g   u s in g   t w o   f in g er p r in t  f ea t u r es.         Fig u r e  9 .   SVM  class i f icat io n   P lo t u s in g   t w o   s ep ar ate  f i n g er p r in t f ea t u r es.         Fig u r e  1 0 .   SVM  tr ain in g   P lo t u s i n g   o n e  f in g er p r in t  f ea tu r e s   o n   o n e  g r o u p   an d   s e v e n   f i n g er p r in t f ea t u r es o n   th e  o th er .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   N o ve l 2 D  F ea tu r e  E xtra ctio n   Meth o d   fo r   F in g erp r in ts   Usi n g   Min u tia e  P o in ts   a n d   Th eir  I n ters ec tio n s   ( N ib r a s   A r   R a kib )   2553     Fig u r e  1 1 .   SVM  tr ain in g   P lo t u s i n g   o n e  f in g er p r in t  f ea tu r e s   o n   o n e  g r o u p   an d   s e v e n   f i n g er p r in t f ea t u r es  o n   th e  o th er .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s ed   a  n e w   2 D   f ea t u r e  ex tr ac tio n   m eth o d   f o r   f i n g er p r in t  i m a g e s .   I n   t h is   m et h o d ,   th e y   ex tr ac ted   u n iq u e  f ea t u r e  o f   ea ch   f i n g er p r in t   i m a g e  u s i n g   t h e  i n ter s ec tio n   o f   its   r id g e  e n d s   a n d   r id g e   b if u r ca tio n s .   Fi n all y ,   t h e  cla s s if icatio n   ac c u r ac y   o f   p r o p o s ed   m et h o d   w as   tes ted   f o r   a   d ata s et  u s i n g   a  s u p p o r t   v ec to r   m ac h i n e  clas s if ier .   A cc o r d in g   to   SVM  r esu lts ,   th e  ca p ab ilit y   o f   th e  m i n u tiae  ex tr ac tin g   an d   m atc h in g   h as  b ee n   p r o v ed   in   e x p er i m e n tal  r esu l ts .   I n   s p ite  o f   a  g r ea te r   co n ce p tu al  co m p le x it y ,   it   h a s   b ee n   s h o w n   t h at   th is   tec h n iq u e  h a s   less   co m p u tatio n a l  co m p lex it y   at  th e  c lass i f icatio n   p ar t  as  f e w er   p o in ts   ar e  n ee d ed   to   class i f y   w it h in   t h e  SV M.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   R.   T h a i,   “ F in g e rp rin t   Im a g e   En h a n c e m e n t  a n d   M i n u t iae   Ex trac ti o n , ”   Re p o rt  o f   Ho n o u rs P ro g ra m m e   o f   th e   S c h o o l  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   S o f tw a r e   En g in e e rin g ,   T h e   Un iv e rsity   o f   W e ste rn   A u stra li a ,   2 0 0 3 .   [ 2 ]   C.   Ch i - Jim ,   P .   T u n - W e n ,   a n d   C .   M o x ,   “ A   S u p p o r t  V e c to r  M a c h in e   A p p ro a c h   f o r  T ru n c a ted   F i n g e rp rin t  Im a g e   De tec ti o n   f ro m   S w e e p in g   F in g e rp rin t  S e n so rs,”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  S e n so rs ,   2 0 1 5 ,   v o l.   1 5 ,   p p .   7 8 0 7 - 7 8 2 2 .   [ 3 ]   S . M .   M o h se n ,   S . M . Z.   F a rh a n ,   a n d   M . M . A .   Ha sh e m ,   “ A u to m a ted   F in g e rp rin t  Re c o g n it io n :   Us in g   M in u ti a e   M a tch in g   T e c h n iq u e   f o r  T h e   L a r g e   F in g e rp rin t  Da tab a se , ”   i n   P r o c .   o f   3 r d   In tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   El e c tri c a l  &   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   ICEC E  2 0 0 4 ,   2 8 - 3 0   De c e m b e r  2 0 0 4 ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh .   [ 4 ]   C.   Co rtes ,   a n d   V .   V a p n ik ,   “ S u p p o rt - v e c to r  n e tw o rk s,” M a c h in e   L e a rn in g ,   1 9 9 5 ,   v o l.   2 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 3 .   [ 5 ]   A .   J a in ,   A .   Ro ss ,   a n d   S .   P ra b h a k a r,   “ F in g e rp rin t  M a tch in g   Us in g   M in u ti a e   A n d   Tex tu re   F e a tu r e s,”  in   P ro c .   o f   In tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   Im a g e   P r o c e ss in g ,   ICI P   2 0 0 1 ,   p p .   2 8 2 - 2 8 5 ,   Oc t  7   -   1 0 ,   2 0 0 1 ,   T h e ss a lo n i k i,   G re e c e .   [ 6 ]   S in g le - lev e l  d isc re te  2 - D  wa v e let  tran s f o r m s.  [ On li n e ] .   [ A c c e ss e d   3 1   No v e m b e r  2 0 1 5 ] .   O n li n e .   h tt p : // ww w . m a th w o rk s.co m /h e lp / w a v e let/re f /d w t2 . h tm l   [ 7 ]   P . D.  S iri v e ll a ,   a n d   D.R  V a m si,  “ F in g e rp rin t  V a li d a ti o n   a n d   O u tl ie r  De tec ti o n   Us in g   M in u ti a e   A p p ro a c h   in   Ne tw o rk   S e c u rit y , ”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f  Co m p u ter   a n d   Or g a n iza ti o n   T r e n d s ,   2 0 1 2 ,   v o l.   2 ,   n o .   5 ,   p p .   1 2 3 - 1 2 7 .   [ 8 ]   A   Yu n iarti ,   " Clas si f ica ti o n   a n d   n u m b e rin g   o f   d e n tal  ra d io g ra p h s   f o r  a n   a u to m a ted   h u m a n   id e n ti f ica ti o n   sy ste m , ”   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ic a ti o n ,   C o mp u ti n g ,   El e c tr o n ics   a n d   Co n tro l. ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 7 - 1 4 6 ,   2 0 1 2 .   [ 9 ]   S .   L a h m iri ,   “ W a v e let  l ow -   a n d   h ig h - f re q u e n c y   c o m p o n e n ts  a s  f e a tu re s   f o r  p re d ictin g   sto c k   p rice s  w it h   b a c k p ro p a g a ti o n   n e u ra l  n e tw o rk s , ”   J o u rn a l  o f  Kin g   S a u d   Un ive rs it y   -   Co mp u ter   a n d   In f o rm a ti o n   S c ien c e s  a rc h ive ,  Ju ly   2 0 1 4 ,   v o l.   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 8 - 2 2 7 .   [ 1 0 ]   F .   X iao ,   a n d   Y.  Z h a n g ,   “ A   c o m p a ra ti v e   stu d y   o n   th re sh o l d in g   m e th o d s  i n   w a v e let - b a se d   i m a g e   d e n o i sin g , ”   P ro c e d ia   En g in e e rin g ,   2 0 1 1 ,   v o l.   1 5 ,   n o .   0 ,   p p .   3 9 9 8 - 4 0 0 3 .   [ 1 1 ]   J.  Ud d in ,   D.  Ng u y e n   a n d   J.  Kim ,   “ A   Re li a b le  F a u lt   De tec ti o n   a n d   Clas si f ica ti o n   M o d e l  o f   In d u c ti o n   M o t o rs  u sin g   T e x tu re   F e a tu re s  a n d   M u lt i - c las s  S u p p o rt  V e c to r  M a c h in e s,”  J o u rn a l  o f  M a t h e ma ti c a l  Pr o b lem s  in   En g in e e rin g ,  Hin d a w i,   Un it e d   S tate s,  v o l.   2 0 1 4   (2 0 1 4 ) ,   a rti c le ID  8 1 4 5 9 3 ,   p p .   1 - 9.   [ 1 2 ]   J.  Ud d in ,   R.   Isla m   a n d   J.  Ki m ,   “ T e x tu re   F e a tu re   Ex tra c ti o n   T e c h n iq u e s  f o r  F a u lt   Dia g n o s is  o f  In d u c ti o n   M o to rs,”   J o u rn a l  o f  Co n v e rg e n c e ,   F T RA ,   S o u t h   K o re a ,   v o l.   5 ,   n o .   2 ,   Ju n e   2 0 1 4 ,   p p .   1 5 - 2 0 .   [ 1 3 ]   G .   In d ra w a n ,   S .   A k b a r  a n d   B.   S it o h a n g ,   “ F i n g e rp rin t  Dire c t - A c c e ss   S trate g y   Us in g   L o c a l - S tar - S tru c tu re   b a se d   Disc ri m in a to r  F e a tu re s:  A  Co m p a riso n   S tu d y , ”  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   C o mp u ter   En g i n e e rin g   v o l.   4 ,   n o . 5 ,   Oc to b e r  2 0 1 4 ,   p p .   8 1 7 - 8 3 0 .   [ 1 4 ]   S .   S a p a ru d in ,   S .   A k b a r  a n d   G .   S u lo n g ,   “ S e g m e n tatio n   o f   F in g e rp rin t  Im a g e   B a se d   o n   G ra d ien t  M a g n it u d e   a n d   Co h e re n c e , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l   a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   v o l . 5 ,   n o . 5 ,   Oc to b e r  2 0 1 ,   p p .   8 3 4 - 8 4 9 .         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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   2 5 4 7   –   2 5 5 4   2554   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Nib ra s  A r  Ra k ib ,   is  a   G ra d u a te  S tu d e n t  a t  De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   in   BRA C   Un iv e rsit y ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh .   He   d id   h is  B. S c .   d e g re e   (Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g )  f ro m   A h sa n u ll a h   Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sg h .   M r.   Nib ra s  is  w o rk in g   a s  a   Re se a rc h   Off i c e r  a t  icd d r, b .   His  r e se a rc h   a re a   in c lu d e s  im a g e   p ro c e ss in g   a n d   M a c h in e   lea rn in g .           S M   Zam sh e d   F a rh a n ,   is  a   G ra d u a te S tu d e n t  a t  De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   in   BRA C  Un iv e rsit y ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh .   He   re c e iv e d   B. S c .   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m   Kh u ln a   Un iv e rsity   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   (KU E T )  Ba n g lad e sh   in   2 0 0 3   a n d   M a ste rs  in   Bu si n e ss   A d m in istratio n   in   M a n a g e m e n t  f ro m   Un iv e rsit y   o f   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh   in   2 0 0 9 .   He   sta rte d   h is  IT   c a re e r  o n   2 0 0 4   a s  a   S o f twa r e   En g in e e r  o n   th e   p latf o rm   o f  G N U  C  a t  BDCO M   On li n e   L im it e d .   T h e n   m o v e d   to   w e b   tec h n o l o g y   a t  BR A C  BDMail  Ne t w o rk   Li m it e d   (Cu rre n tl y   it   is  BR A C Ne t)  o n   2 0 0 6 .   On   2 0 1 0 ,   h e   jo i n e d   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   In tern a ti o n a l  Ce n tre  f o r  Dia rrh o e a l  Dise a s e   Re se a rc h ,   Ba n g lad e sh   (ICDD R, B).   His  re se a rc h   a re a   in c lu d e s  in c lu d e s   im a g e   p ro c e ss in g   a n d   M a c h i n e   lea rn in g .           M d .   M a sh r u r  Ba r i  S o b h a n ,   is  a   G r a d u a te  S tu d e n t  a t  De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   in   BRA C  Un iv e rsit y ,   Dh a k a ,   Ba n g lad e sh .   He   re c e iv e d   Ba c h e lo r  o f   En g in e e rin g   (BEn g ),   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,  Qu e e n   M a r y ,   U.  o f   L o n d o n ,  UK.   M r.   M a sh r u r w o rk e d   o n   th e   d e v e lo p m e n t  o f   a   we b   a p p li c a ti o n   f o r  t h e   L o c a l  G o v e rn m e n t   En g in e e rin g   De p a rtm e n t  (LG ED )  o f   Ba n g lad e sh   to   re c o rd   s u rv e y   a n d   ro a d s’  i n f o rm a ti o n   f o r   f u rth e r  a n a ly si s.  Re sp o n sib il it ies   i n c lu d e d   d e sig n i n g   th e   d a tab a se   sy ste m s alo n g   w it h   d e c id in g   o n   th e   in d e p e n d e n t  f u n c ti o n a li ti e s  o f   th e   we b   a p p li c a ti o n ,   im p lem e n tatio n   o f   A S P .   NET   M V C  f ra m e w o rk   w it h   th e   su p p o rt  o f   S QL   S e r v e r   M a n a g e m e n t  S tu d io   f o r  th e   p u r p o se   o f   w e b   d e v e lo p m e n ts  a n d   m a in tain in g   a   li a iso n   w it h   f o re ig n   c o n su lt a n ts  a n d   L G ED  to   f a c il it a te  th e   d e v e lo p m e n ts  a t   e v e r y   ste p .   His   re se a r c h   a re a s  a r e   d a tab a se ,   i m a g e   p ro c e ss in g   a n d   m a c h in e   lea rn in g .           Dr.  Jia   Ud d in ,   is  a n   A ss istan t  P ro f e ss o r  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   De p a rtm e n t  o f  BRA C   Un iv e rsit y .   He   wa s   a n   A s sista n t  P ro f e ss o r  in   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   D e p a rtme n t  in   In tern a ti o n a l  Isla m ic   Un iv e rsit y   Ch it tag o n g ,   Ba n g lad e sh .   He   re c e iv e d   P h . D.  d e g re e   (Co m p u ter  En g in e e rin g )  f r o m   Un iv e rsit y   o f   Ulsa n ,   S o u t h   Ko re a   in   Ja n u a ry   2 0 1 5 .   Du ri n g   h i s  P h . D.  d u ra ti o n   (2 0 1 1 - 2 0 1 4 ) ,   h e   w a s  in v o lv e d   w it h   a   re se a rc h   lab o ra to ry   “ E m b e d d e d   Ub iq u it o u s  Co m p u ti n g   S y ste m   Lab ”   a n d   h a s  a   n u m b e r  o f  p e e r  re v ie w e d   jo u r n a ls.   He   a tt e n d e d   se v e r a l  in tern a ti o n a l  c o n f e re n c e s  a n d   s y m p o siu m s  a t  h o m e   a n d   a b ro a d .   P ri o r  to   h is  P h . D.,   h e   o b tain e d   M . S c .   En g g .   (T e l e c o m m u n ica ti o n s)  d e g re e   f ro m   Blek in g e   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   S w e d e n   a t  2 0 1 0 .   He   re c e i v e d   B. S c .   En g g .   in   Co m p u ter  a nd  Co m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g   f ro m   In tern a ti o n a l  Isla m ic   Un iv e rsi ty   Ch it tag o n g ,   Ba n g lad e sh   a t  2 0 0 5 .   His   re se a rc h   in tere sts in c lu d e   P a ra ll e l  Co m p u ti n g ,   F a u lt   Dia g n o sis a n d   A d - Ho c   Ne tw o rk s.           A ra fa t  Ha b ib   h a s  c o m p lete d   B. S c   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   BR A C  Un iv e rsit y   v e r y   re c e n tl y .   His  re se a r c h   in tere st  li e s  in   Clo u d   Co m p u ti n g ,   Re in f o rc e m e n t  Lea rn in g ,   Ro b o ti c s  a n d   S u p p ly   Ch a in   M a n a g e m e n t.   P re v io u sly ,   h e   w o rk e d   a s  a   Da tab a se   A d m in istrato r  a n d   Ja v a   d e v e lo p e r  in   h is  stu d e n t  l if e .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.