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 7 38 ~ 2 745   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 5 . pp 2 7 3 8 - 2 745           2738       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   Fa m ily   Rela tions hip Iden tif ica tion   by  Using  Ex tract  Feature  of  G ra y  Lev el Co - o c currence  Ma trix ( G LCM )   Ba sed  o n  P a rents   a nd Childre n F i n g erprint       Su ha rj it o 1 ,   B a htia r  I m ra n 2 ,   Abba   Su g a nd a   G irsa ng 3   1 ,3 Bin a   Nu sa n tara   Un iv e rsity ,   Ja k a rta,  In d o n e sia   2 A c a d e m y   o f   In f o r m a ti c s M a n a g e m e n t  Co m p u ter (am ik o m )  M a tara m ,   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   Ma y   1 9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u n   5 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   11 ,   2 0 1 7       T h is  stu d y   a i m s  to   f in d   o u t  t h e   re latio n s  c o rre sp o n d e n c e   b y   u sin g   G ra y   L e v e l   Co - o c c u rre n c e   M a tri x   (GL CM )  fe a tu re   o n   p a re n ts  a n d   c h il d re n   f in g e r  p rin t.   T h e   a n a l y sis  is  c o n d u c ted   b y   u sin g   th e   f in g e r  p rin t  o f   p a re n ts  a n d   f a m il y   in   o n e   f a m il y   T h e re   a re   3 0   f a m il ies   u se d   a s  sa m p le   w it h   3   f in g e r   p rin t  c o n sists   o f   m o th e rs,  f a th e rs,  a n d   c h il d re n   f in g e r  p rin t.   F i n g e rp rin ts  d a ta  w e r e   tak e n   b y   f in g e rp rin t  d ig it a l  p e rso n a   u   a re   u   4 5 0 0   S DK .   Da ta  a n a ly sis  is  c o n d u c te d   b y   f in d in g   th e   c o rre latio n   v a lu e   b e tw e e n   p a re n ts  a n d   c h il d r e n   f in g e rp rin t   b y   u sin g   c o rre latio n   c o e f f icie n t  th a t  g a in e d   f ro m   e x trac t  f e a tu re   GL C M ,   b o th   f o r  sim il a r  f a m il y   a n d   d if f e re n t  fa m i ly .   T h e   stu d y   sh o w s  th a t  th e   u se   o f   GL CM   Ex trac t  F e a tu re ,   n o rm a li t y   d a ta,  a n d   Co rre latio n   Co e f f icie n t  c o u ld   id e n t ify   th e   c o rre s p o n d e n c e   re latio n s  b e t w e e n   p a re n ts  a n d   c h il d re n   f in g e rp rin t  o n   sim il a r  a n d   d if fe re n t  f a m il y .   GL CM   w it h   f o u r  f e a tu re s  (c o rre latio n ,   h o m o g e n e it y ,   e n e rg y   a n d   c o n tra st)   a re   u se d   to   g iv e   g o o d   re su lt .   T h e   f o u r  sid e s  (0 o ,   4 5 o ,   9 0 o   a n d   1 3 5 o )  a re   u se d .   It   sh o w s  th a t  sid e   0 o   g iv e s  th e   h ig h e r  a c c u ra te i d e n ti f ica ti o n   c o m p a re d   t o   o t h e r  sid e s.   K ey w o r d s :   C o r r elatio n   co ef f icien t    C o r r esp o n d en ce     Fin g er p r in t    Gr a y   lev el  co - o cc u r r en ce   m atr i x   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 :   Su h ar j ito     B in a  Nu s an tar a  U n i v er s it y ,   J ak ar ta,   I n d o n esia   E m ail:  s u h ar j ito @ b in u s . ed u       1.   I NT RO D UCT I O N     I n f o r m a tio n   tec h n o lo g y   i n cr ea s es  s o   f ast  i n   s o m e  v ar io u s   as p ec t  s cu h   a s g o v er n m e n t,  f ac to r y ,   s ch o o l,   h o s p ital  an d   o th er s .   T h u s ,   th e  s ec u r it y   s y s te m   s u ch   as  f in g er p r in t,  au th e n ticat io n ,   an d   v er if icatio n   b ec o m e s   an   in ter esti n g   is s u e.   Fi n g er p r in t i s   ca teg o r ized   as o n e  o f   t h e  b es t id en ti f icatio n   to o ls   f o r   its   u n i q u en es s   [ 1 ] - [ 2 ] .       Ma n y   r esear c h es  ab o u t  co m b in at io n   d ev elo p m e n t  [ 3 ]   an d   th e  ac cu r ate  o f   ex tr ac t  f ea t u r e  [ 4 ]   ar e     co n d u cted   [ 3 ] .     Mo r e o v er ,   tex tu r e  a n al y s i s   is   co n d u cted   t o   g ain   t h e  s co r e  th at  w ill  b e  u s ed   i n   f i n d i n g   t h e  co r r elatio n   s co r e  o f   s tu d y   o b j ec t.    T h e  o th er   r esear ch   t h at  u s ed   w a v elet   an d   SVD  m et h o d   t o   id en tify   th e  i m p ac t  o f   g en etics  to   t h e   f i n g er p r in t s .   T h e  r esear ch   w a s   co n d u cted   at  5 0   d if f er en t  f i n g er p r in t s   f a m ilies .   I t  f o u n d   a   h ig h   ac c u r ac y   w i th   8 5 %.  T h e  r esu lts   s h o w ed   t h at   th er e  w er e  r elatio n s h ip s   b et wee n   f ath er   a n d   s o n   =  0 . 3 0 0 7   a n d   th e  m o t h er   an d   ch ild r en   =  0 . 3 4 4 8 .   W h ile  th e  r elatio n s   v al u e  o b tain ed   o n   an o th er   f a m il y   w it h   f a th er   an d   s o n ;  m o th er   an d   ch ild r en   =  0 . 2 7 2 6   =  0 . 1 7 4 7   [ 5 ] .   I n   th i s   r esear ch ,   f in g er p r in t  i d en tific atio n   u s i n g   ex tr ac t  f e atu r e  is   d o n e  to   r ec o g n i ze   t h e  r elatio n s   co r r esp o n d en ce   b et w ee n   p ar en ts   a n d   ch ild r en .   T h e  r esu l t  an al y s is   co n s is t s   o f   r elatio n s   co r r esp o n d en ce   b et w ee n   t h e  s i m i lar   f a m il ies   w ith   o th er s .   E x tr ac t  f ea t u r e  m et h o d   in   th i s   s tu d y   u s es   t h e  Gr a y   L ev el   C o - o cc u r r en ce   Ma tr ix   ( G L C M)   wh ich   co m b in i n g   th e  co r r elatio n   an al y s is .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       F a mily  R ela tio n s h ip   I d en tifi ca tio n   b y  Usi n g   E xtra ct  F ea t u r e  o f G r a y  Leve l  ( S u h a r jito )   2739   2.   R E L AT E D  WO RK     Fin g er p r in t  id en ti f icat io n   is   a  f ea t u r es  o f   co r r elatio n   co ef f ic ien t  o f   en tr o p y   an d   en er g y   co ef f icien ts .   Featu r es  ca n   b e  ca lcu lated   q u ick l y   th r o u g h   id en ti f icat io n   r esp o n s e.   T ec h n iq u e s   b ased   o n   tex t u r e  ca n   p r o v e   m o r e  u s e f u l  r esu l ts   th a n   a  s ta n d ar d   b ased   ap p r o ac h   to   d eta il  w h e n   a  f i n g er p r in t  i m a g e  ca p tu r ed   u s i n g   lo w  lig h ti n g   o r   n o is y   en v ir o n m e n t  w it h   s m al l d etails t h at  ca n n o t  b e  ex tr ac ted   [ 6 ] .   Her itab ilit y   f in g er p r in t s   an d   d er m ato lo g ical  ar e  d eter m i n ed   b y   ca lc u l ati n g   t h e  co ef f icie n t  o f   co r r elatio n   r  an d   t h e  r eg r es s io n   eq u at io n   b et w ee n   p ar en ts   an d   c h ild r en   f r o m   t h eir   f a m ilie s   w it h   o th er     f a m ilies   [ 7 ] .   Fin g er p r in t  n ee d s   to   b e  im p r o v ed   u s i n g   a n   alg o r ith m   to   v er i f y   w h at  h av e  b ee n   s er v ed   to   in cr ea s e   alig n m e n t a cc u r ac y   to   o v er co m e  th e  s h o r tco m in g s   o f   p r ev io u s   m et h o d s   d u e  to   p o o r   im ag e  q u alit y   [ 8 ] .   P ar en ts   w ith   a  p ar tic u lar   f i n g er p r in t  p atter n   h a v e  a  r elativ e   h ig h   te n d en c y   to   p r o d u ce   ch i ld r en   w i th   th e  s a m e   p atter n .   A n   i n h er ita n ce   f i n g er p r in t   o f   all   k i n d s   o f   f in g er p r in t   o cc u r s   in   t h e  s a m e  w a y ,   w it h   n o   f i n g er p r in t s   g e n etic  s i m ilar it y   b et w ee n   p ar en ts   a n d   ch ild r en   i n   a  v ar iet y   o f   ca s e s   [ 9 ] .   Dis tr ib u tio n   o f   th e  f i n g er p r in t   p atter n   d o es  n o t  f o llo w   th e  tr en d   o f   s tead y   an d   r eg u lar .   A   s u r v e y   w a s   co n d u cted   in   Gh a n a  to   v alid ate  th e  u s e  o f   f i n g er p r in t s   t o   id en tify   i n d iv id u al s   w h o   w er e  b r o th er s   o f   a   p o p u latio n .   O f   all   t h e  ca te g o r ies,  th e   id en tit y   o f   th e   t win s   p r o v ed   to   h a v e   th e   s a m e  f i n g er p r in ts .   T h e  p o s s ib ilit ies  o f   t h e  t w o   i n d iv id u als  h av e  t h e  s a m e  p atter n   ( Q  v alu e)   at  th e  co r r esp o n d in g   f i n g er   t h at  is   7 7 . 8 %.  I t  is   v er y   lar g e  co m p ar ed   to   th e  v al u e  o f   4 2 . 5 %  w h ic h   is   o b tain ed   f r o m   t w i n   b r o th er s .   I n   a  f a m i l y ,   t h er e  ar e  v ar io u s   g r o u p s   t h at    a  f at h er   w it h   h i s   s o n ,   a   f ath er   w it h     d au g h ter ,   a   m o t h er   a n d   h er   s o n ,   an d   a  m o t h er   w it h   h er   d au g h ter   w h o   h a s   a  v al u e  o f   6 2 . 7 %,  4 5 . 7 %,  5 2 . 0 %  an d   4 8 . 5 %,  r esp ec tiv el y .   I t  w as  d i f f ic u lt  to   d is ti n g u is h   b et w ee n   a  b io lo g ical  ch ild   a n d   n o t in   a  f a m i l y   [ 1 0 ] .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  r esear ch   co n s i s ts   s o m e  p a r ts   s u c h   a s   ex p lo r in g   t h e  b ac k g r o u n d ,   p u ep o s e  a n d   s co p e  o f   th e  s t u d y   a  liter atu r e  w a s   d o n e  to   d ev e lo p   th e  u n d er s ta n d in g   ab o u t  t h e  f in g er p r in t  f ea t u r e  ex tr ac ti o n .   Mo r eo v er ,   th e   s tu d y   o f   liter at u r e  w a s   also   co n d u cted   to   f i n d   o u t t h e  r esu l ts   o f   ex tr ac t  f ea tu r e.   T h e  s ec o n d   s tep   o f   th e  s tu d y   is   d ata  co llectin g   o n   p ar en ts   an d   ch ild r en   f in g er p r in t s .   I n   th e  th ir d   p h ase  is   d eter m i n i n g   th e  p r e - p r o ce s s i n g   o f   ea c h   p ix el  f i n g er p r in t   d ata.   T h e  r esear ch er   also   i m p le m e n ts   h is to g r a m   eq u aliza tio n   m e th o d ,   th e  ap p licatio n   u s ed   w a s   C #   b ased   ap p licatio n s .   I n   th e  f o u r th   s ta g e,   G L C M   f ea t u r e  ex tr ac tio n   b ased   C   #   ap p licatio n s .   I n   th e  f i f t h   s ta g e  n o r m aliza t io n   o f   d ata  f r o m   t h e  f ea tu r e  e x tr ac tio n .   T h e  s tep   is   to   s ea r ch   th e  co r r elatio n   b et w ee n   p ar en t s   an d   ch ild r en .   T h en   th e  las t  s ta g e  is   t o   d r aw   co n cl u s io n s   an d   m a k e  s u g g esti o n s .   F ig u r e   1   s h o w s   th e  s tep s   o f   t h is   r e s ea r ch .   T h e  d etail  o f   th e s e  s t ep s   is   d escr ib ed   as   f o llo w .           Fig u r e  1 .   R esear ch   P r o ce d u r es   a.   L iter at u r e   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   201 7   :   2 7 3 8   –   2 7 4 5   2740   T h e  liter atu r e  s tu d y   w as c o n d u cted   to   g ai n   k n o w led g e  o f   f in g er p r in t  f ea tu r e  e x tr ac tio n   u s i n g   G L C M ,   co n v o lu tio n   m et h o d   w as   r eq u ir ed   to   o b tain   in f o r m at io n   o n   t h e  p r ev io u s   s t u d ies  o n   f in g er p r in t   f ea t u r e  ex tr ac tio n .   b.   Data   C o llectio n   Fin g er p r in t   A t  t h is   s tep ,   d ata  co llectio n   f in g er p r in t  ch ild r en   a n d   o ld er   p eo p le  ar e   tak en   in   d ir ec tl y   b y   u s in g   a  d ig ital  f in g er p r in t p er s o n a  u   ar e  u   4 5 0 0   SDK.   c.   P r e - p r o ce s s in g   I n   th e  p r e - p r o ce s s i n g   s tep   s ize   in   cr o p p in g   f i n g er p r in t  w ill  b e  a  f e w   p i x els  to   o b tain   t h e  m id p o in t  o f   th e  f in g er p r in t.   d.   I m p le m e n tatio n   Me th o d   o f   Hi s to g r a m   E q u aliza tio n .   Af ter   li ter atu r e  s tu d y   s tep   d o n e,   t h e  n e x t  s tep   is   t h e  i m p le m en tatio n   o f   t h e  h is to g r a m   e q u aliza tio n .   Use  o f   th e   m et h o d   h is to g r a m   eq u aliza tio n   o n   t h e  e x tr ac tio n   o f   f i n g er p r in t  f ea t u r es  ar e  i n ten d ed   to   r ed u ce   th e  n o is e  i n   t h e  i m ag e  o f   th e  f in g er p r in t,  w h ich   i s   ex p ec ted   to   im p r o v e  t h e  q u a lit y   o f   t h e   i m a g e  w h e n   t h e  f ea t u r e  ex tr ac t io n   s ta g e  G L C M  d o .   e.   I m p le m e n tatio n   G L C M  Fea tu r e  E x tr ac tio n .   A t   th is   s tep ,   th e  f i n g er p r in t  d a ta  ex tr ac tio n   to   g e t  t h e  v a lu e  o f   h i s   i m a g e,   at  t h i s   s ta g e  o f   t h e  m eth o d   u s ed   is   t h e  m e th o d   o f   ex tr ac ti n g   f ea t u r es f r o m   G L C M.   f.   I m p le m e n tatio n   co r r elatio n   co ef f icien t   A t   th is   s tep ,   th e  r e s u l ts   o f   f ea tu r e  ex tr ac tio n   a n d   n o r m al izatio n   t h en   ca lcu lated   th e   c o r r elatio n   b et w ee n   p ar en ts   a n d   ch ild r en .   g.   P er f o r m a n ce   E v al u atio n   A t  t h is   s tep ,   h is to g r a m   eq u aliza tio n ,   G L C M,   n o r m aliza tio n   an d   co r r elatio n   co ef f ici en t  th ei r   p er f o r m a n ce   w i ll  b e  ev al u ate d ,   w h e th er   t h e  m et h o d   u s ed   i s   alr ea d y   g i v i n g   r e s u l ts   t h at  ar e  ex p ec ted   o r   n o t.  Fro m   t h e  r es u lt s   o f   t h ese  ev al u atio n s   s h o w ed   co r r elatio n s   b et w ee n   p ar en t  an d   c h i ld ,   s o   th at  th e  r esu lts   ca n   b e  m ad e  o f   d ec is io n - m ak i n g   an d   ad v ice.   h.   C o n cl u s io n s   a n d   R ec o m m e n d atio n s   Af ter   th e  p r e - p r o ce s s i n g   s t ep ,   im p le m en ta tio n   o f   th e  h is to g r a m ,   G L C M,   n o r m aliz atio n   an d   co r r elatio n   co ef f ic ien t   h a s   b ee n   co m p leted ,   f u r t h er   id en tifi ca tio n   an d   e v al u atio n   h a s   r e ac h ed   th e   g o als t h at  w er e  s et,   th e n   ta k en   to   a  co n clu s io n .       4.   PR O P O SE D  M E T H O D   T h e  m e th o d   p r o p o s ed   in   th i s   s tu d y   is   e x tr ac ti n g   f ea t u r e  m e th o d   GL C M  ( Gr a y   L e v el  C o - o cc u r r en ce   Ma tr ix ) .   E x tr ac t  f ea t u r e  is   d o n e  to   g et  t h e  v al u e  o f   f i n g er p r in ts   o f   p ar en ts   a n d   ch ild r e n .   A f ter   th e  e x tr ac t   f ea t u r e  is   d o n e  t h en   th e   v a lu e   o b tain ed   is   n o r m alize d   to   g et   th e  n o r m al   v al u e  o f   t h e  e x tr ac tio n .   T h e  r es u lts   o f   n o r m alit y   t h e n   co m p ar ed   w it h   ea ch   o f   t h e  f ea t u r es  o f   th e  p ar en ts   a n d   ch ild r en   to   f i n d   th e  co r r elatio n .   C o r r elatio n   co ef f icie n t  w a s   u s ed   to   f i n d   t h e  co r r elatio n   v a lu e.   So m e  o f   th e  f ea t u r es  i n   t h e  ex tr ac t  f ea tu r e s   u s i n g   G L C M  t h at   w ill   b e  u s e d   in   t h i s   r esear c h   w er e  co r r el atio n ,   co n tr a s t,  h o m o g e n ei t y ,   an d   en er g y   s u c h   as   s h o w n   E q u atio n   ( 1 ) ,   E q u atio n   ( 2 ) ,   E q u atio n   ( 3 )   an d   E q u atio n   ( 4 ) :     C o r r elatio n                           1 = ∑ ∑   ( − ) . ( − ) . ( , ) √                                                                                                                                                             ( 1 )             W h er e:   i  =  r o w   j  =  co lu m n s   p   =  GL C M  m atr i x     C o n tr ast                                   2 = ∑ ∑ ( − ) 2 . ( , )                                                                                                                                                                 ( 2 )               Me asu r i n g   t h e  s p atial   f r eq u e n c y   o f   th e   i m ag e   an d   t h e  d i f f er en ce   G L C M  m o m e n t.  T h e  d i f f er en ce   is   m ea n t  a   d if f er e n ce   o f   it s   h i g h   an d   lo w   p ix el.   C o n tr a s t  w ill b e  0   if   t h e  p ix el  n ei g h b o r h o o d s   h av e  t h e  s a m e  v al u e.     Ho m o g e n eit y                   3 = ∑ ∑ p ( , ) 1 + ( − ) 2                                                                                                                                                                                       ( 3 )           T h e  v alu e   w as  v er y   s e n s i tiv e   to   th e  v al u e  ar o u n d   t h e  m ai n   d iag o n al.   I t  w i ll  h as  a   h i g h   v al u e  w h en   all  t h e   p ix els  h av e   th e  s a m e  v a lu e.   T h e  o p p o s ite  o f   co n tr as t  w ill  h av e  a  g r ea t  v al u e  i f   it  h as  th e  s a m e  p i x el  v alu e   at   th e  ti m e  o f   v alu ab le  e n er g y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       F a mily  R ela tio n s h ip   I d en tifi ca tio n   b y  Usi n g   E xtra ct  F ea t u r e  o f G r a y  Leve l  ( S u h a r jito )   2741     E n er g y                                       4 =   ∑ ∑ ( − ) 2                                                                                                                                                                           ( 4 )     T o   m ea s u r e  u n i f o r m it y   o r   o f ten   s o   ca lled   th e  s ec o n d   an g u l ar   m o m en t.  E n er g y   w ill  h a v e   a  h ig h   v al u e  w h e n   th e  p i x el  v al u es  ar e  s i m ilar   to   o n e  a n o th er   w o u ld   o th er w i s e   b e  o f   li ttle  v al u e  i n d icate s   th e  v al u e  o f   G L C M   n o r m aliza t io n   is   h eter o g en eo u s .   T h e  m ax i m u m   v a lu e  o f   t h e  en er g y   w a s   1 ,   w h ich   m ea n s   th e  d is tr ib u tio n   o f   p ix els i n   a  s tate  o f   co n s ta n t o r   in   th e  f o r m   ( n o t r an d o m ) .       5.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N     T h is   ch ap ter   f o cu s es  o n   t h e  s t ep s   o f   s tu d y   n a m el y ,   p r e - p r o ce s s i n g   ( r esizi n g   a n d   cr o p p in g ) ,   f ilter in g ,   an d   G L C M   e x tr ac t  f ea tu r e   w it h   f o u r   f ea tu r es,   n a m el y   co r r elatio n ,   en er g y   a n d   h o m o g en eit y ,   co n tr ast,   n o r m alit y ,   a n d   th e n   ca lc u lat in g   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   t h e  f in g er p r in t i m ag e   o f   p ar en ts   a n d   ch ild r en   b y   u s i n g   co r r elatio n   co ef f icie n t.     5 . 1 .      P re pro ce s s ing   ( re s izing   a nd   cr o pp ing )     T h e  ac q u is itio n   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   u s in g   an   i m a g e  o f   th e  f in g er p r in t  U  A r e  4 5 0 .   T h e  i m ag e   o b tain ed   f r o m   t h e  i m ag e - m a k in g   p r o ce s s   i s   an   i m a g e  w it h   a  s ize  o f   1 5 4   x   1 9 2   p ix els ,   to   ac ce ler ate  th e  co m p u ti n g   p r o ce s s   p er f o r m ed   d o w n s izi n g   t h e  i m ag e   to   1 5 0   x   1 5 0   p ix els.  I n   Fi g u r e  2   is   an   e x a m p le   o f   t h e   i m a g e  ac q u is itio n .               Fig u r e  2 .   P r ep r o ce s s in g   ( R e s iz e  d an   C r o p p in g )           Fig u r e  3 .   Fin g er p r in t Co r e  P o in t       I n   th is   s t u d y ,   t h e  s tag e   o f   cr o p p in g   w as   co n d u cted   to   g et   th e  co r e  p o in t   o f   t h e  f i n g er p r in t  i m ag e.   I m a g e   ac q u is itio n   b ased   co r e  p o in t  m ad e  to   ac ce ler ate  th e  p r o ce s s   o f   f ea t u r e  e x tr ac tio n   al g o r ith m s .   Fo r   m o r e  d etail s   ab o u t th e  co r e   p o in t is s h o w n   i n   Fi g u r e  3 .     5 . 2 .       F ilte ring   A t  t h is   s tag e,   th e  f ilter i n g   i s   v er y   i m p o r ta n t  to   r ed u ce   th e  in ter f er e n ce   o f   th e  f in g er p r in t.   T h e  f ilter   u s ed   i n   th i s   s tu d y   i s   t h e  u s e   o f   h is to g r a m   eq u aliza tio n .   Hi s to g r a m   eq u al izatio n   w as   s ele cted   f o r   t h e  r es u lt s   g iv e n   b y   eq u aliza tio n   h is to g r a m   m et h o d   th at  i m p r o v e  t h e  q u alit y   o f   t h e  i m ag e,   s o   th a t  t h e  in f o r m atio n   i n   th e   i m a g e  lo o k s   m o r e  v is ib le.     5 . 3 .       G L CM   E x t ra ct   F ea t ure   Fin g er p r in t  i m a g e  th a t  f ilter e d   b y   u s i n g   h i s to g r a m   eq u al i za tio n   th e n   e x tr ac t  f ea tu r e  p r o ce s s   w a s  p er f o r m ed   in   th is   r e s ea r ch   u s i n g   G L C M   w it h   4   a n g les   w er e  0 o ,   4 5 o ,   9 0 o  an d   1 3 5 o ,   th en   t h e  f ea t u r es  u s ed   w er e   co r r elatio n ,   en er g y ,   h o m o g e n eit y   a n d   co n tr ast.  B ef o r e  d o in g   ex tr ac t  f ea tu r e  t h e  f in g er p r in t  i m a g e  w as  f ilter e d   b y   u s i n g   th e   h is to g r a m   eq u ali za tio n   to   r ed u ce   d is r u p tio n   to   th e  f i n g er p r in t  i m a g e.   B ef o r e  th e  f ea t u r es  G L C M   ca lcu lated ,   at  f ir s t f i n g er p r in t i m ag e  t h at  cr o p p ed   an d   f ilter ed   th en   i m p o r ted ,   lik e  th e  Fig u r e   4 .   Fig u r e  4   s h o w ed   t h e  f i n g er p r in t  i m a g e  d id   n o t  s h o w   th e  r es u lts   o f   ea c h   f ea t u r e,   to   s ee   th e   r esu lts   o f   th e  f ea t u r es  o f   ea ch   i m a g e,   s el ec t  o n e  s id e. T h e  r es u lts   o f   t h e   ca lcu latio n   o f   th e   f ea tu r es   ca n   b e  s ee n   i n   F ig u r e  5 ,   b y   f ir s t  s elec ti n g   o n e  o f   th e   s id es.    Fig u r e  5   d is p lay s   th e  r esu lt s   o f   t h e  i m a g e  w h ich   i s   in s er ted   b y   s elec ti n g   o n e  o f   th e   s id es,  t h e  s t u d y   u s i n g   4   f ea t u r es  o f   G L C M  i.e .   co r r elatio n ,   h o m o g e n eit y ,   en er g y   a n d   co n tr ast.  T h e  r esu lt s   o f   t h e  f ea t u r e  v alu e s   is   th en   n o r m al ized   to   g et  th e  s m alle s t  th e n   ca lc u lated   t h e  co r r elatio n   a m o n g   t h e   v alu e  o f   co r r elatio n ,   h o m o g en eit y ,   co n tr ast a n d   en er g y   o f   f a m il y   an d   ch ild r en ' s   f i n g er p r in t s .   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   201 7   :   2 7 3 8   –   2 7 4 5   2742           Fig u r e  4 .   Ma in   v ie w   a f ter   f in g er p r in t is  in s er ted           Fig u r e  5 .   GL C M  E x tr ac t  f ea tu r e       5 . 4 .       Da t a   N o r m a lity     T h e  p r o ce s s   o f   d ata  n o r m alit y   o f   ex tr ac t  f ea t u r e  G L C M  i s   d o n e  to   g et  t h e  n o r m al  v al u e.     I t  i s   n ec es s ar y   to   n o r m alize   t h e  d ata  to   o b tain   n o r m al  d ata.   T h e   r esu lt s   o f   e x tr ac t  f ea tu r es   th at  n o r m alize d   t h e n   ca lcu lated   th e  co r r elatio n   b et w ee n   th e  f ea t u r es  o f   t h e  f in g er p r in t  p ar en ts   an d   ch i ld r en   b y   u s in g   co r r elatio n   co ef f icie n t  m et h o d .     5 . 5 .       Co rr ela t io n Co ef f icient     I n   t h is   p h a s e,   t h e  p r o ce s s   o f   ca lcu lati n g   t h e  v al u e  o f   e x tr a ct  f ea tu r e  w ill   b e  ca lcu lated   t h e  v al u e  o f   co r r elatio n   b et w ee n   t h e  v alu es  o f   th e  f ea t u r es  o f   c h ild r en   w it h   th eir   p ar en t s .   T h e  co r r elatio n   v alu e  i s   ca lcu lated   b y   u s in g   th e  co r r elat io n   co ef f icien t.  B ef o r e  p er f o r m i n g   ca lcu lat io n s ,   t h e  r esu l t  o f   ex tr ac t  f ea t u r e   GL C M  s h o u ld   b e  n o r m alize d .   T h e  r esu lt   o f   n o r m alit y   t h en   i n s er ted   i n to   co ef f icie n t   co r r elatio n   ap p licatio n   to   o b tain   co r r elatio n   v alu e s   b et wee n   p ar en ts   a n d   ch ild r en .   Fig u r e  6   s h o w s   a n   ex a m p le  o f   th e  ca lcu lat io n   r es u lt  o f   t h e  co r r elatio n   co ef f icie n t  ap p licati o n ,   b ef o r e  th e  ap p licatio n   is s u ed   th e  r es u lts ,   it  m u s t  f ir s t  b e  f illed   f e atu r e  v al u es  b et w ee n   p ar en t s   an d   ch ild r en .   T h e   ca lcu latio n   is   d o n e  o n e  b y   o n e  p u t  c h ild r en   f ir s t  f ea tu r e  f o llo w ed   b y   i n cl u d in g   f ea tu r e s   a  f at h er ,   af ter   th e   f ea t u r e  p ar en ts   an d   ch ild r en   e n ter ed   o n e  b y   o n e  a n d   th en   c lick   ad d   d ata  f o llo w ed   b y   p r ess i n g   t h e  ca lcu la te   b u tto n   ,   an d   w ait  f o r   th e  r esu lt   o f   th e  ap p licatio n   o f   co r r elati o n   co ef f ic ien t .         Fig u r e  6 .   C o r r elatio n   C o ef f ici en t Calc u latio n   R e s u lts           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       F a mily  R ela tio n s h ip   I d en tifi ca tio n   b y  Usi n g   E xtra ct  F ea t u r e  o f G r a y  Leve l  ( S u h a r jito )   2743   5 . 6 .       E v a lua t io n o f   Si m ila r  F a m ily     T h e  d ata  u s ed   in   t h is   s t u d y   i s   f r o m   3 0   f a m ilie s ,   th e n   t h e  r es u lts   w ill  b e  g r o u p ed   i n to   t w o ,   n a m e l y   t h e   id en ti f icatio n   o f   attac h m e n t  to   th e  s a m e  f a m il y   a n d   th e  co m p ar is o n   b et w ee n   f a m ilie s   w it h   o th er s   th at  s elec ted   r an d o m l y .   C o m p ar is o n s   ar e  m ad e  to   g et  th e  r es u lt  if   t h e  m eth o d   o f   ex tr ac ti n g   f ea t u r es  o f   GL C M  ca n   d if f er e n tiate  b et w ee n   t h e  f i n g er p r in ts   o f   th e  s a m e  f a m il y   a n d   d if f er e n t  f a m il y ,   in   th is   ca s e  to   b e   u s ed   as  a   co m p ar is o n   t h at   t h e  f i n g er p r in t d ata  o f   ch ild r en .   T h e  r es u lt s   o f   G L C M  e x tr ac t  f ea t u r e  w i th   4   f ea tu r es   ( en er g y ,   co r r elatio n ,   h o m o g en eit y   a n d   co n tr ast)  an d   n o r m al izatio n   ar e  u s ed   to   o b tai n   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   p ar en t s   an d   ch ild r en   f r o m   ea c h   f a m il y .   T o   o b tain   a  co r r el atio n   v alu e   is   ca lcu lated   u s i n g   t h e  co r r elatio n   co ef f icie n t.   Am o n g   3 0   tr ials     ex p er i m e n ts   in     th e  s a m e  f a m il y ,   th e  co r r elatio n   o f     ea ch   f ea tu r es     t h e  f i n g er p r in t   p ar en ts   an d   ch ild r en   s h o w ed   ac cu r ac y   o f   0 o   =  7 3 %  =  2 6 %  4 5 o ,   9 0 o   an d   1 3 5 o   =  1 6 %  =  2 5 %.  R esu lt s   ar e  d et er m in ed   b ased   o n   co m m o n   v alu e s   ac cu r ac y   o f   th e  f ir s t  d ig it  o f   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   th e  c h ild   an d   th e   f at h er ,   s o n   an d   m o t h er .   T h e  r esu l ts   o f   d i f f er e n t  co r r el atio n s   b et w ee n   c h ild r en   a n d   th eir   f a m ilie s   ar e   co n s id er ed   to   b e   f ail  af ter   g ai n n g   t w o   r esu lt s .   T h e  f o llo w i n g   r esu lt s   ar e  id en tif ied   b ased   o n   th e  av er ag e  o f   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   p ar en t s   an d   ch ild r en   in   t h e  s a m e  f a m i l y .   Fro m   F ig u r e  7   ca n   b e  s ee n   w i th   a   0 °  a n g le  a f ter   a v er ag ed   o b tain   t h e  h i g h est   ac cu r ac y   r es u lts   f o r   th e   s a m e  f a m il y ,   t h e  s a m e  f a m il y   f o r   th eir   s i m ilar it y   co r r elatio n   v alu e s   b et w ee n   p ar en ts   an d   c h ild r en .   A s   f o r   th e   an g le   o f   4 5 o ,   9 0 o   an d   1 3 5 o   v is i b le  d if f er e n ce s   in   t h e  ac c u r ac y   o f   r es u lt s ,   it  is   p r o v i n g   a  co r n er   w i th   an   an g le  0 o   h ig h e s t  id en ti f icatio n   r esu lts .   C alcu lati n g   th e  v al u e  o f   t h e  a v er ag e  co r r elatio n   to   th e   s a m e   f a m il y   ar e,   f o r   th e   an g le  0 °:   t h e  f at h er   -   s o n   =  0 8 2 4   an d   th e  m o t h er   -   ch ild   =   0 . 8 0 9 ,   th e  r esu lts   o f   t h is   co r r elatio n   v al u e  to   0 °  an g le   in   th e   s a m e  f a m il y   is   q u ite  h i g h .   A s   f o r   4 5 o   ar e:  f at h er   -   m o th er   =  0 . 6 2 9   an d   th e  m o t h er   -   c h ild   =  0 . 6 4 1 ,   an d   f o r   t h e  9 0 °  a n g le  i s :  t h e  f ath er   -   s o n   =  0 . 6 7 6   an d   t h e  m o th er   -   ch i ld   =  0 6 0 2 .   T h en   to   1 3 5 o   an g le   is :   t h e   f at h er   -   so n   =  0 5 2 5   an d   th e  m o th er   -   ch i ld   =  0 5 6 2 .         Fig u r e  7 .   T h e  av er ag e  v al u e  o f   th e  co r r elatio n   f o r   th e  s a m e  f a m il y       5 . 7 .        E v a lua t io n o f   Dif f er ent   F a m i ly     Af ter   o b tain i n g   s u cc es s f u l  co r r elatio n   r esu lts ,   it   co m p ar es  with   t h e  o th er   f a m ilie s   t h at  i s   th e  s o n   o f   a   f a m il y .   T h er e  is   d if f er en t  co r r elatio s   b et w ee n   o n e  f a m i l y   a n d   o th er s .   T h e  r esu lts   w er e  0 o   =  7 0 %,  4 5 o   =  2 6 %,  90 o   =  1 6 %  an d   1 3 5 o   =  2 6 %.  T h e  f o llo w i n g   r es u lts   ar e  id en ti f ied   b ased   o n   th e   av er a g e   o f   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   p ar en ts   an d   ch ild r en   in   d if f er e n t  f a m ilie s   w er e  s elec ted   r an d o m l y .   T h er e  is   d if f er en t  co r r elatio n   v alu e  o f   d if f er e n t f a m i l y .   T h e  d ata  u s ed   as a   co m p ar is o n   is   a   d at a  th at  h a v e  a  s i m ilar it y   w it h   h i s   o r   h er   f a m i l y .     Fig u r e  8   s h o w s   t h e  co r r elatio n   o f   s i m ilar   f a m il y .   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   201 7   :   2 7 3 8   –   2 7 4 5   2744     Fig u r e  8 .   T h e  av er ag e  co r r elatio n   v al u es  f o r   d if f er e n t  f a m ilie s       I t  ca n   b e  s ee n   w i th   a  0 °   a n g le   af ter   av er a g ed   o b tain ed   d i f f e r en t  r es u lt s   f o r   d if f er e n t  f a m il ies.  0 o   a n g le  i s   t h e   an g le   th e   h i g h est  id en ti f icatio n   r es u lts .   T h e  v alu e   o f   t h e  a v er ag e  co r r elatio n   to   th e  s a m e  f a m il y   ar e,   f o r   th e   an g le  0 °:   t h e  f at h er   -   s o n   =  0 6 1 5   an d   th e  m o th er   -   ch ild   =   0 6 2 6 ,   th e  r esu lts   o f   th is   co r r elatio n   v al u e  to   0 °   an g le   in   d i f f er en t  f a m ilie s   i s   q u ite  h ig h .   A s   f o r   4 5 o   ar e:  f a th er   -   m o t h er   =  0 . 3 8 6   an d   th e  m o th er   -   c h ild   =  0 . 4 2 5 ,   an d   f o r   th e  9 0 °  an g le  i s :  th e  f ath er   -   s o n   =  0 . 2 9 0   an d   th e  m o t h er   -   c h ild   =  0 4 6 7 .   T h en   to   1 3 5 o   an g le  is :   th e  f a th er   -   s o n   =  0 3 7 6   an d   th e  m o th er   -   c h ild   =  0 5 8 7 .   Fig u r e  9   s h o w s   a  co m p ar is o n   ch ar t  b et w ee n   th e  s a m e  f a m ili es  w i th   d if f er e n t  f a m ilie s .   Fo r   th e  s a m e   f a m il y ,   t h e  co r r elatio n   b et w e en   f at h er   -   c h ild   an d   m o th er   -   ch ild   h av e  s h ar ed   v al u es.  T h en   to   a  d if f er en t   f a m il y ,   t h e  co r r elatio n   b et w ee n   f at h er   -   ch ild   a n d   m o t h er   -   th e  c h ild   h as   a  d i f f er e n t  co r r e latio n   v al u es.  T h e   co m p ar is o n   o f   b o th   v is ib le  a n g le   is   0 °  an g le   p r o v id e  id en ti f icatio n   r es u lts   w it h   t h e  h i g h e s t  ac c u r ac y   r ate   co m p ar ed   to   th e  o th er   an g le.         Fig u r e  9 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   s i m ilar   an d   d i f f er e n t f a m i l y   ch ar t   .     6.   CO NCLU SI O N    I m ag e  p r o ce s s i n g   m et h o d   u s in g   g r a y   lev el  co - o cc u r r en ce   m a tr ix   ( G L C M) ,   n o r m ali za tio n   an d   co r r elatio n   co ef f icien t c an   b e  i m p le m e n ted   i n   th e  ap p licatio n   f o r   id en t if y i n g   f in g er p r in t s   r e latio n s h ip   b et w ee n   p ar en ts   a n d   ch ild r en   in   th e   s a m e  f a m il y   an d   d i f f er en t  f a m il y .   G L C M   m e th o d s ,   n o r m aliza tio n   a n d   co r r elatio n   co ef f icie n t  w er e  d ep r ec iated   in   th is   s t u d y   w er e  ab le  to   id en tify   t h e  attac h m e n t  r el atio n s h ip   b et w ee n   f i n g er p r in t s   o f   p ar en t s   a n d   ch ild r e n   in   t h e  s a m e  f a m il y   a n d   co m p ar i n g   th e  d i f f er en t  f a m i lies   w er e  s elec ted   r an d o m l y .   GL C M  w i th   f o u r   f e atu r es,  n a m e l y   co r r elatio n ,   co n tr ast,  h o m o g en ei t y   a n d   en er g y   g iv e  g o o d   r esu lt s   an d   f r o m   th e   4   co r n er s   u s ed   is   0 o ,   4 5 o ,   9 0 o   a n d   1 3 5 o   h a v e   d if f er en t   d if f er e n t   r es u lt s .   T h e  u s e   o f   an g le   0 o   p r o v id e  id en tif icatio n   r esu lts   w it h   t h e  h i g h est ac c u r ac y   co m p ar ed   to   o th er   an g le s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       F a mily  R ela tio n s h ip   I d en tifi ca tio n   b y  Usi n g   E xtra ct  F ea t u r e  o f G r a y  Leve l  ( S u h a r jito )   2745   T h e  ap p licatio n s   ca n   b e  d ev elo p ed   b y   ad d in g   s ea r ch i n g   s y s te m   o f   f in g er p r in t  co r e  p o in t  an d   n o r m alit y   f ea t u r e  th a t  ca n   b e  i m p o r ted   f r o m   E x ce l.  T h e  r es u lt  o f   co m p ar is o n   w it h   b lo o d   s a m p le  s h o u ld   b e  co n d u cted   in   ea c h   f a m il y   to   en s u r e  th e  u s ed   m e th o d   w as  v al id .         RE F E R E NC E S     [1 ]   D.  Ba v a n a ,   e t  a l,   “ S tu d y   o f   F in g e rp rin t   P a tt e rn s  in   Re lati o n s h ip   w it h   Bl o o d   g ro u p   a n d   G e n d e ra , ”   Res e a rc h   J o u rn a l   o f  F o re n sic   S c ien c e s,  v o l.   1 (1 ),   p p .   1 5 - 1 7 ,   2 0 1 3 .   [2 ]   W .   Ch e n   a n d   Y o n g sh e n g   G a o ,   “ A   M in u ti a e - b a se d   F in g e rp ri n t  M a tch in g   A lg o rit h m   Us in g   P h a s e   Co rre latio n , ”   Dig it a l   Ima g e   Co mp u ti n g   T e c h n i q u e s a n d   Ap p li c a t io n s ,   p p .   2 3 3 - 2 3 8 ,   2 0 0 7 .   [3 ]   M o h a n iah ,   e t  a l ,   “ Im a g e   T e x tu re   F e a tu re   Ex trac ti o n   Us in g   GL C M   A p p ro a c h , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  S c ien ti fi c   a n d   Res e a rc h   P u b li c a ti o n s ,   v o l .   3 (5 ),   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   B.   P a t h a k   a n d   D.  Ba ro o a h ,   “ T e x t u re   A n a li s y s Ba s e d   o n   th e   G ra y - L e v e l  Co - o c c u rre n c e   M a tri x   Co n sid e rin g   P o ss ib le   Orie n tatio n s,”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l   o f  A d v a n c e d   Res e a rc h   i n   El e c trica l ,   El e c tro n ics   a n d   In stru m e n tatio n   En g in e e rin g ,   v o l.   2 ( 9 ),   p p .   4 2 0 6 - 4 2 1 2 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   A .   T .   A b ra h a m   a n d   Ya sin .   K.  M ,   “ Ge n o ty p in g - Wav e let   A p p ro a c h , ”  In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  S c ien c e   a n d   Res e a r c h   ( IJ S R) ,   v o l.   4 ( 2 ),   p p .   1 0 2 5 - 1 0 2 7 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   Be n a z ir.   K.  K  a n d   Vijay a k u m a r,   “ F in g e rp rin t  M a tch in g   b y   Ex trac t in g   Us in g   GL CM , ”   In tern a ti o n a l   Co n fer e n c e   &   W o rk sh o p   o n   Rec e n t  T re n d s  in   T e c h n o l o g y ,   p p .   3 0 - 3 4 ,   2 0 1 3 .   [7 ]   N.  D.  De v i,   e t  a l ,   “ F a m il ial   Co rre latio n s  f o r  F i n g e r  a n d   P a lm a r   Q u a n ti tativ e   De r m a to g l y p h ic  F e a tu re s  a m o n g   th e   Kh u rk h u l  o f   M a n i p u r, ”   An t h ro p o l o g ist ,   v o l.   8 (2 ) ,   p p .   1 2 0 - 1 2 4 ,   2 0 0 6 .   [8 ]   M .   S .   Kh a li l,   M .   K.  K h a n ,   M .   I.   Ra z z a k ,   “ Co - o c c u rre n c e   M a tri x   F e a tu re s  F o r  F i n g e rp rin t  V e rif ica ti o n ”   IEE E,   p p .   43 - 4 6 ,   2 0 1 1 .   [9 ]   N .   M a tsu y a m a   a n d   Yo h k o   It o ,   “ T h e   F re q u e n c y   o f   F in g e rp rin t  Ty p e   in   P a re n ts  o f   Ch il d re n   w it h   T riso m y   2 1   in   Ja p a n , ”   J o u rn a l  o f  P h y sio l o g ic a l  An th o ro p o l o g y ,   p p .   1 5 - 2 1 ,   2 0 0 6 .   [1 0 ]   E.   D  a n d   A .   Bo h a m   B,   “ G e n e ti c s   a n d   F i n g e rp rin ts:  He rid i tary   Id e n ti ty   in   G h a n a ian   In d iv i d u a ls, ”   N ig e ria n   A n n a ls   o f  Na tu ra l  S c ien c e s ,   v o l.   8 ( 1 ),   p p .   1 9 - 2 4 ,   2 0 0 8 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       S u h a rji t o   is  t h e   He a d   o f   In f o r m a ti o n   T e c h n o l o g y   D e p a rt m e n t  in   Bin u s  G ra d u a te  P r o g ra m   o f   Bin a   Nu sa n tara   Un iv e rsit y .   He   re c e iv e d   u n d e r  g ra d u a ted   d e g re e   in   m a th e m a ti c s  f ro m   T h e   F a c u lt y   o f   M a th e m a ti c s  a n d   Na tu ra l  S c ien c e   in   G a d jah   M a d a   Un iv e rsit y ,   Yo g y a k a rta,  In d o n e sia   in   1 9 9 4 .   He   re c e iv e d   m a ste r  d e g re e   in   in f o r m a ti o n   tec h n o lo g y   e n g in e e rin g   f ro m   S e p u lu h   No v e m b e r  In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   S u ra b a y a ,   In d o n e sia   in   2 0 0 0 .   He   re c e iv e d   th e   P h D  d e g re e   in   s y ste m   e n g in e e rin g   f ro m   th e   Bo g o r  A g ricu lt u ra l  Un iv e rsity   (IP B),   Bo g o r,   I n d o n e sia   in   2 0 1 1 .   Hi s   re se a rc h   in tere sts  a re   in telli g e n t  sy ste m ,   F u z z y   s y ste m ,   i m a g e   p ro c e ss in g   a n d   so f tw a r e   e n g in e e rin g         Ba h ti a r  Im r a n ,   G ra d u a te  S tu d y   in   Ba n d u n g   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y   (2 0 1 3 )  w it h   a   m a jo r  in   Co m p u ter  En g in e e rin g   a n d   Ne two rk s  Dig it a l  M e d ia.  Is  c u rre n tl y   c o m p letin g   a   m a ste r  d e g re e   a t   Bin a   Nu sa n tara   Un iv e rsit y   m a jo ri n g   in   in f o rm a ti c s  e n g in e e rin g   a t  a   c o n c e n tratio n   o f   in f o rm a ti o n   tec h n o l o g y ,   His res e a rc h   in tere st are   ima g e   p ro c e ss in g   a n d   n e tw o rk   tec h n o lo g y             A b b a   S u g a n d a   G irsa n g   is  c u rre n tl y   a   lec tu re r  a t  M a ste r  in   Co m p u ter  S c ien c e ,   Bin a   N u sa n tara   Un iv e rsit y ,   Ja k a rta ,   In d o n e s ia  S in c e   2 0 1 5 .   He   g o t  P h . D.  in   2 0 1 5   a t  th e   In stit u te  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   D e p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  C h e n g   Ku n g   Un iv e rsit y ,   Tain a n ,   T a i w a n ,   H e   g ra d u a ted   b a c h e lo r  f ro m   th e   De p a rt m e n t  o f  El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   G a d ja h   M a d a   Un iv e rsit y   (U G M ),   Yo g y a k a rta,  In d o n e sia ,   i n   2 0 0 0 .   He   t h e n   c o n ti n u e d   h is  m a ste r  d e g re e   in   th e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   in   th e   sa m e   u n iv e rsit y   in   2 0 0 6 – 2 0 0 8 .   He   w a s  a   sta ff   c o n su lt a n t   p r o g ra m m e r  in   Be th e sd a   Ho sp it a l,   Y o g y a k a rta,  in   2 0 0 1   a n d   a lso   w o rk e d   a s  a   we b   d e v e lo p e r  in   2 0 0 2 – 2 0 0 3 .   He   t h e n   jo in e d   th e   f a c u lt y   o f   D e p a rt m e n t  o f  In f o rm a ti c s  En g in e e rin g   in   Ja n a b a d ra   Un iv e rsit y   a s   a   lec tu re r   in   2 0 0 3 - 2 0 1 5 .   His  re se a rc h   in tere sts in c lu d e   sw a r m ,     in telli g e n c e , c o m b in a to rial  o p ti m iza ti o n ,   a n d   d e c isio n   su p p o r t  sy ste m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.