I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   6 ,   No . 4 ,  Dec em b er   2 0 1 7 ,   p p .   3 1 9 ~3 2 4   I SS N:  2252 - 8814          319       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 J AAS   An  O pen  So urce  Co ntact - Free  P a l m   Vein  Recog niti o n Sys te m       Ra njit h K u m a r  M ,   Dee pik a   G ,   M ee na k s hi K ri s hn a n,  K a rt hi k ey a n B   Em b e d d e d   S y ste m s Div isio n ,   V I T   Un iv e rsit y ,   V e ll o re ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   1 7 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   No v   1 5 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   No v   2 2 ,   2 0 1 7       In   th is  d o c u m e n t,   w e   p ro p o se   a   n o v e l  p a lm   v e in   re c o g n it io n   sy ste m   u sin g   o p e n   s o u rc e   h a r d w a re   a n d   so f tw a r e .   W e   h a v e   d e v e lo p e d   a n   a lt e rn a ti v e   p re p ro c e ss in g   a n d   f e a tu re   e x trac t io n   tec h n iq u e .   T h e   p ro p o se d   sy st e m   is  b u il t  o n   Ra sp b e rry   P i  u sin g   Op e n CV  2 . 1 2 .   T h e   p a lm  v e in   i m a g e   is  c ro p p e d   t o   Re g io n   o f   In tere st(ROI)  to   re d u c e   th e   c o m p u tatio n a l  ti m e   in   re a l  ti m e   s y ste m s  a n d   th e n   p re p r o c e ss e d   to   e n h a n c e   th e   v e in   p a tt e rn   v isib i li ty   a n d   to   e x trac t  m o re   n u m b e r  o f   k e y   p o i n ts  u si n g   S IF T   a lg o rit h m .   T h e n   th e   d e sc rip to rs  a re   sto re d   in   a   d icti o n a r y   li k e   c o d e b o o k   f il e   d u rin g   trai n in g .   L a ter   th e   d e sc rip to rs  a re   tes ted   w it h   u n k n o w n   p a tt e rn s.  T h e   c lu ste rin g   is   b a se d   on  K - m e a n s al g o rit h m   a n d   c las si f ic a ti o n   is  d o n e   u si n g   S u p p o rt  V e c to r   M a c h in e s  (S V M ) .   K ey w o r d :   B ag   o f   v i s u al  w o r d s   ( B o VW )   K - m ea n s   P alm   v ei n   r ec o g n i tio n   Scale  in v ar ian t f ea t u r e    Su p p o r t v ec to r   m ac h i n e   ( SV M)   T r an s f o r m   ( SIFT )   Co p y rig h t  ©   201 7   In s t it 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 :   R an j ith   K u m ar   M,   E m b ed d ed   Sy s te m s   Di v i s io n ,   Vello r e  I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   ( VI T )   Un iv er s it y ,   Ve llo r e,   I n d ia.   E m ail:  r an j it h k u m ar . m 2 0 1 5 @ v it.a c. in       1.   I NT RO D UCT I O N     E v er   s i n ce   P eo p le  w a n ted   t h eir   b elo n g i n g s   to   b e  s ec u r e,   m o d er n   ad v a n ce m e n t s   i n   s c ien ce   a n d   tech n o lo g y   h a v e  g r o w n   u p   b it   b y   b it  i n   t h e  f ield   o f   B io m etr ics.  An d   th e  h i s to r y   o f   b io m et r ics  s tar ts   w it h   t h e   ch ar ac ter is tic s   o f   f in g er p r in t  a n d   later   f o llo w ed   b y   o th er   ch a r ac t er is tics   s u c h   as  h a n d w r iti n g ,   f ac e,   r eti n a,   ir is ,   v o ice  a n d   v e in .   A ll  th e s e  h u m an   c h ar ac ter is tic s   ar e  p atter n s   b y   n a tu r e  a n d   i n   m o s t  ca s es  a p p ea r   to   b e  u n iq u e.   Mo s t o f   t h e  b io m etr ic  s y s te m s   f o llo w   th e  co n v e n tio n al  s tep s   o f   p r o ce s s in g   t h e  p atter n s .   I n   t h is   p ap er ,   w e  h a v e  co m e  ac r o s s   th e  tec h n iq u es  u s ed   in   f i n g er   v ei n ,   h a n d   v ei n   an d   p al m   v ei n   ( d o r s al  an d   v e n tr al)   p atter n s .   T h e  alg o r ith m   is   i m p le m e n ted   i n   a  w a y   s o   t h at  th e   s y s te m   b e h av es  lik e   a  s tan d - alo n e   r ea l - ti m e  ap p licatio n .   T h e  en tire   s y s te m   is   b u ilt  u s i n g   lo w   co s t  o p en   s o u r ce   d is cr ete  ele m en ts .   T h is   s y s te m   is   b u ilt  u s in g   R a s p b er r y   P i,  w eb   ca m er a,   I R   L E D s   an d   Op en C V.   T h e  r ea s o n   f o r   ch o o s in g   ea s il y   a v ailab le  co m p o n en t s   is   t h at  m a n y   p eo p le  ca n   co n tr ib u te  f o r   th e   i m p r o v e m en t  o f   t h i s   tec h n o l o g y   a n d   to   p r o v id e  n e w   w a y s   o f   i m p r o v i n g   th e   s ec u r it y   o f   t h e  s y s te m .       2.   CH ARAC T E R I ST I CS O F   VE I N  P A T T E RN S   P alm   Vein   p r o v id es   h i g h   ac c u r ac y ,   h ig h   s af e t y ,   h i g h   ac ce p tan ce   an d   p er m a n en ce .   I t  i s   i m m u n e  to   d ir t,  d u s t,  d r y n es s   a n d   m o is t u r e.   T h is   tech n iq u e   is   h y g ie n ic  a n d   h as   les s   w e ar   an d   t ea r   b ec au s e  o f   i t s   co n tactles s   n a tu r e.   P al m   v ei n   p atter n s   ar e  co m p le x   as  i t  h a s   m o r e  th a n   5   m illi o n   r ef er e n c e  p o in ts .   P al m   v ei n   is   u n iq u e  e v e n   a m o n g   id e n tica l  t w in s .   P al m   co n tai n s   t h ic k er   v ein s   t h an   f i n g er s   an d   is   ea s ie r   to   id en tify .   P al m   v ein s   ar e   in s en s iti v e  ag a in s t   an   en v ir o n m en t  ( i.e . ,   co ld ,   te m p er atu r e,   cr ea m y   h a n d s ,   s k i n   s cr atc h es)  a n d   d etec tab le  o n l y   w h e n   b lo o d   is   f lo w i n g .   W h en   r ad iatin g   a  p er s o n ’ s   p a l m   w it h   n ea r - i n f r ar ed   r ay s ,   p al m   v ein   p atter n   i m ag e  ca n   b e  ca p tu r ed .   As  v ei n s   ar e  in ter n al  i n   t h e  b o d y   a n d   h a v e  u n iq u e  d i f f er e n ti atin g   ch ar ac ter i s tics ,   atte m p t s   to   f o r g e  an   id en tit y   ar e  ex tr e m el y   d i f f ic u lt,  t h er eb y   en ab li n g   a  h i g h   le v el  o f   s ec u r it y .   T h er e  ar e  t w o   m o d els  o f   o b tain i n g   th e  v ei n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   2 0 1 7   :   3 1 9   –   3 2 4     320   p atter n :  r ef lectio n   an d   tr an s m i s s io n .   I n   t h e  r ef lectio n   m o d el,   th e  ca m er a  an d   t h e  I R   s o u r ce   ar e  p lace d   f ac in g   th e  s a m e  d ir ec tio n .   I n   t h e  tr an s m i s s io n   m o d el,   th e  ca m er a  an d   th e  I R   s o u r ce   ar e  p lace d   f ac i n g   t h e  o p p o s ite   d ir ec tio n .   T h e  d ec is io n   o f   c h o o s in g   d o r s al  a n d   v e n tr al  v ei n   p atter n s   d ep en d   o n   t h e  a m o u n t  o f   ill u m i n atio n   r eq u ir ed .   Usu all y   d o r s al  v ei n   p atter n s   ap p ea r   ea s il y   b u t  t h e  r ef er en ce   p o in t s   ar e  co m p a r ativ el y   lo w   o n   t h e   d o r s u m .   So ,   it is   p r ef er ab le  to   ch o o s e  v e n tr al  s id e  o f   p al m .       3.   SYST E M   DE SI G N  AN D  SO F T WAR E   S E T UP   R asp b er r y   P i  is   a  p o ck et  s ized   co m p u ter   t h at  ca n   b e  cu s to m ized   f o r   r ap id   p r o to ty p in g .   I t  co m e s   i n   th r ee   d if f er en t  m o d els  w it h   eit h er   R asp b ian   W h ee z y   o r   R asp b ian   J ess ie.   R asp b ia n   OS  w a s   d esig n ed   w i th   h i g h   f le x ib ilit y   k ee p in g   elec tr o n ic  en th u s iast s   in   m in d .   T o o ls   lik e  f s w eb ca m ,   g u v cv ie w ,   g s tr e a m er   p r o v id e  USB   ca m er a  d r iv er   s u p p o r t f o r   m o s t o f   th e  d ev ice s .   T h e  p alm   o f   a  ca n d id ate  s h o u ld   b e  illu m i n ated   u s i n g   I n f r ar ed   lig h t.  T h is   s o u r ce   o f   I R   s p ec tr u m   ca n   b e  p r o d u ce d   u s in g   Galli u m   Ar s en id e  ( GaA s )   I n f r ar ed   L E D s   o f   8 5 0 n m   o r   b y   p lacin g   a  p h o to g r ap h ic  ( v i s ib le   lig h t)   f ilter   o v er   th e  to r ch   li g h t  o p en in g .   Se v er al  R esear c h er s   w h o   h a v e  p r ev io u s l y   w o r k e d   o n   th e  an al y s is   o f   s k i n   p e n etr atio n   d ep t h   h a v e  d o cu m e n ted   p ap er s   m e n tio n i n g   th at   7 0 0 n m - 9 0 0 n m   i s   t h e   r an g e  w h er e  t h e   s k in   p en etr atio n   i s   h ig h .   B u t  p r ac ticall y   s p ea k i n g ,   a n y   n ea r   I n f r a r ed   L E D  w ill   h a v e  a n   ac ce p ta b le  s k i n   p e n etr atio n   d ep th .   W e  h av e  u s ed   Qu a n tu m   QHM 4 9 5 L M  W eb ca m   an d   r ep lace d   th e  ex is ti n g   f ilter   w it h   a  v i s ib le  lig h t   f ilter .   T h e  QHM   4 9 5   L M  co m es  w it h   C M OS  s e n s o r   o f   2 5   Me g ap ix el s   r eso l u tio n   a n d   a  r ef r es h   r ate  o f   6 0   Hz   w it h   m an u al  f o cu s .   T h e  r ea s o n   f o r   ch o o s in g   t h is   ca m er a  is   th at  C MO S  s e n s o r s   ar e  b e tter   u n d er   lo w   li g h t   co n d itio n s   t h an   C C D  s en s o r s .   T h e  QHM   4 9 5   L M  h as  USB 2 . 0   in ter f ac e  th at  ca n   b e  co n n ec ted   to   th e  R asp b er r y   p i.       4.   I M AG E   AC Q UI SI T I O N   T h e  v ei n   p atter n   o f   a  h u m a n   ca n n o t   b e  ca p tu r ed   u s i n g   a n   o r d in ar y   ca m er a  b ec au s e  t h e   p atter n s   ar e   n o t  v i s ib le  in   t h e  v is ib le  r eg io n .   T h er ef o r e,   w e  u s e  an   I n f r ar ed   ca m er a  to   ca p tu r e  th e   v ein   p atter n .   T h is   I n f r ar ed   ca m er a  h a s   to   o p er ate  in   t h e  n ea r   i n f r ar ed   r e g io n   o f   th e  f r eq u e n c y   s p ec tr u m   [ 1 ] - [ 3 ] .   T h e  f r eq u e n c y   i n   w h ic h   it  o p er ates  h as  to   b e  ch o s en   b ased   o n   th e  s k i n   p en etr atio n   d ep th .   Fro m   t h e  p r ev io u s   w o r k s   ca r r ied   o u t  b y   v ar io u s   r esear c h er s ,   it  h as   b ee n   o b s er v ed   th at   th e   i m ag e  h as  to   b e  ca p t u r ed   in   t h e  r a n g e  o f   8 0 0   n m   to   9 0 0   n m   f o r   b etter   d etails  o f   th e  i m ag e.   As  th e  Nea r - I n f r ar ed   C a m er a s   ar e  ex p en s i v e,   w e  m o d i f y   an   o r d in ar y   ca m er a  i n to   a   Nea r - I n f r ar ed   C a m er a.   T h i s   i s   d o n e   b y   r ep lacin g   t h e  e x i s ti n g   I n f r ar ed   f i lter   in   a n   o r d in ar y   ca m er a  b y   a  v is ib le  li g h t  f ilte r .   T h is   b lo ck s   t h e  v is ib le  li g h t  s p ec tr u m   an d   allo w s   t h e  ca m er a  to   ca p tu r e  th e   i m a g e  in   Nea r - In f r ar ed   s p ec tr u m   [ 1 7 ] - [ 1 8 ] .   Fo r   test in g   p u r p o s es,  w e  h av e  u s ed   C ASI A   P alm   p r in t  d atab ase  as  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 .           Fig u r e  1 .   A cq u ir ed   Im a g e       T h e  ac q u ir ed   i m a g e  h as   to   b e  p r o ce s s ed   s o   th at   t h e  m atch in g   h as  to   b e  in v ar ia n t  to   p ar a m eter s   s u ch   as  r o tatio n ,   s ca le,   b r ig h t n es s   an d   co n tr ast.  Fo r   t h is   p u r p o s e,   w e  w ill  s e g m e n t  t h e  R eg io n   o f   I n ter est     ( R OI )   [ 4 ] - [ 6 ]   o f   th e  i m a g e.   T h e  R OI   ca n   b e  cr o p p ed   f r o m   th e  ac q u ir ed   i m a g e  b y   s ev er al  w a y s .   I n   a n   au to m ated   s y s te m ,   t h e  al g o r it h m   h a s   to   b e  ad ap ti v e  s o   t h at  an y   s a m p le  o f   th e   s a m e  ca n d i d ate  s h o u ld   h a v e  t h e   s a m e  R OI   ev er y   t i m e.   I n   th e  p r o p o s ed   m eth o d ,   th e  al g o r ith m   w o r k s   as f o llo w s :   P r o p o s ed _ A lg o r ith m _ R OI :   a.   Fin d   t h e  co n to u r s   ( Ob j ec t B o u n d ar y )   in   t h e  ac q u ir ed   i m a g e.     b.   Fin d   t h e  co n v e x   h u ll  f o r   th e  h an d   co n to u r .     c.   Fin d   t h e  co n v e x   d e f ec ts   ( No t h in g   b u t  t h e  i n ter es t  p o in t s   to   cr o p   th e  R OI )   o f   t h e  i m a g e  f r o m   th e   p al m   co n to u r   an d   th e  co n v e x   h u ll  wh o s e  d ep th   is   g r ea ter   th a n   th e  t h r es h o ld .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       A n   Op en   S o u r ce   C o n ta ct - F r ee   P a lm  V ein   R ec o g n itio n   S ystem  ( R a n jith   K u ma r )     321   d.   C r o p   th e  i m a g e  ( R OI )   w it h   r es p ec t to   th e  in ter est p o in t s .   T h e  R OI   r eg io n   w i th   r esp ec t  to   th e  in ter est  p o in t s   is   s h o w n   in   Fig u r e  2.   T h e  r eso lu tio n   o f   th e  R OI   ca n   b e  ch o s e n   in   a n   o p ti m al  wa y ,   s o   th at  t h e  s y s te m   ca n   h av e  tr ad eo f f   b et w ee n   co m p u tatio n   ( p r o ce s s in g )   ti m e   an d   R ec ei v er   Op er atin g   C h ar ac ter is tic  ( R O C )   c u r v e.   [7][8]   I n   s o m e  o f   th e   p r ev io u s   r esear ch es,  t h e  R OI   is   n o t   ex tr ac ted   f r o m   t h e  ac q u ir ed   i m ag e.   T h er e  ar e  v ar io u s   p r o s   an d   co n s   o f   d o in g   s o .   T h e  co m p ar i s o n   o f   t h e  t w o   w a y s   o f   p r o ce s s in g   i.e .   p r o ce s s i n g   w i th o u t  R OI   s e g m e n tati o n   an d   p r o ce s s in g   th e  e x tr ac t ed   R OI   is   tab u lated   b elo w .   T h e  s eg m e n ted   R OI   is   s h o w n   in   F ig u r e  3 .   I n   o u r   i m p le m e n tatio n ,   th e  R OI   s i ze   is   ch o s en   to   b e  1 6 0 * 1 6 0 .             Fig u r e  2.   R eg io n   o f   I n ter est   with   R e s p ec t to   th e  I n ter est P o in ts     Fig u r e  3 .   Seg m en ted   R OI       S l .   N o .   P r o c e ssi n g   w i t h o u t   R O I   se g m e n t a t i o n   P r o c e ssi n g   t h e   e x t r a c t e d   R O I   1.   S u sce p t i b l e   t o   r o t a t i o n ,   sc a l i n g ,   e t c . ,   S c a l i n g   a n d   r o t a t i o n   t o l e r a n t   2.   F i n d i n g   r o b u st   f e a t u r e   p o i n t s  i s  d i f f i c u l t   F e a t u r e   p o i n t   e x t r a c t i o n   i s s i m p l e   3.   P r e se n c e   o f   e n v i r o n me n t a l   d i st u r b a n c e s  i n   t h e   b a c k g r o u n d   c o u l d   c a u se   a n   u n d e si r e d   b e h a v i o r   i n   t h e   sy st e m   S y st e m   i s  st a b l e   b e c a u se   i t   a v o i d s  t h e   e n v i r o n me n t a l   d i s t u r b a n c e s  i n   t h e   b a c k g r o u n d   4.   M o r e   n u m b e r   o f   f e a t u r e   p o i n t s   L e ss n u mb e r   o f   f e a t u r e   p o i n t s   5.   C o mp u t a t i o n   o v e r   h e a d may   e x i st   i n   r e a l   t i me   e n v i r o n me n t   C o mp u t a t i o n   o v e r   h e a d   i s re d u c e d       5.   I M AG E   P RE - P RO C E SS I N G   T h e  R OI   i m ag e  i s   p r e - p r o ce s s ed   to   o b tain   a  clea r   p atter n   f o r   th e  f ea t u r e  ex tr ac tio n .   5 . 1 .  H is t o g ra m   E q ua liza t io n   His to g r a m   eq u aliza tio n   i s   tech n iq u e  w h er ei n   th e  co n tr ast  o f   th e  is   e n h an ce d   b y   alter i n g   th e  in te n s it y   lev els o f   th e  p i x els.  T h e  h i s to g r a m   eq u aliza tio n   f o r m u la  f o r   R OI   i m a g e  is                 W h er e  L   i s   t h e  in ten s it y   v a l u e  o f   t h e  i m a g e  an d   C DF m i n   is   th e  m i n i m u m   n o n - ze r o   v alu e   o f   c u m u lat iv e   d is tr ib u tio n   f u n ctio n   w h ic h   is   al s o   an   i m a g e  ac c u m u lat ed   n o r m alize d   h i s to g r a m .   T h er ef o r e,   ap p l y i n g   h is to g r a m   eq u al izatio n   o n   th e  R OI   i m a g e  w ill  lo w er   t h e  co n t r ast  o f   th e  v ei n   p atter n s   an d   in cr ea s e  th e  co n tr ast   o f   th e  b ac k g r o u n d .   T h e  h is to g r a m   eq u alize d   i m a g e  i s   s h o w n   in   Fi g u r e  4 .             Fig u r e  4 .   His to g r a m   eq u alize d   i m ag e     Fig u r e  5 .   I m a g e  n e g ati v e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   2 0 1 7   :   3 1 9   –   3 2 4     322   5 . 2 .  I m a g e  Neg a t iv e   Neg ati v e  o f   a n   i m a g e  i s   n o th in g   b u t   m ak i n g   al l  d ar k   ar ea s   to   ap p ea r   lig h t  a n d   li g h t  ar e as  ap p ea r   d ar k .   I t  is   b asically   i n v er s io n   o f   an   i m a g e.   T h is   in v er s io n   o f   a  g r a y   s ca le  i m ag e  ca n   b e  ea s il y   ac co m p li s h e d   b y   s u b tr ac tin g   ea c h   p i x el  in te n s it y   v al u e  f r o m   t h e  h ig h es t  i n ten s it y   v al u e  i n   t h e   i m a g e.   T h u s   b y   s u b tr ac tin g   ea ch   p ix el  i n te n s it y   v alu e  f r o m   2 5 5 ,   w e  ca n   g en er ate  t h e  n e g ati v e  o f   an   i m a g e.     I m ag e  Ne g ati v e= ( L – 1) – HE     W h er e  L   is   th e  in ten s it y   v al u e   o f   th e  i m a g e.   T ak in g   n e g ati v e  o f   th e  h is to g r a m   eq u alize d   i m ag e  w i ll  th er ef o r e  m ak e   t h e  lo w   co n tr ast  v ein   p atter n s   ap p ea r   ar e  d ar k   li n es  a n d   t h e  r e m ain in g   r eg io n   ap p ea r s   l ig h t.   T h e  I m a g e  n e g ati v e  o u tp u t is  s h o w n   in   F ig u r e  5 .     5 . 3 .   E ro s io n   E r o s io n   is   a  b asic   m o r p h o lo g i ca l  o p er atio n   u s ed   f o r   r e m o v a l  o f   p i x els   f r o m   o b j ec t  b o u n d a r ies.  T h u s   er o s io n   ca n   b e  u s ed   to   s h r i n k   th e   s ize   o f   a n   o b j ec t  in   an   i m ag e   a n d   to   r e m o v e  t h e  u n n e ce s s ar y   d etails.  W e   ap p ly   er o s io n   p r o ce s s   o n   t h e  in v er ted   R OI   i m ag e   to   r e m o v e  th e  u n n ec es s ar y   d etai ls   a n d   to   f u r t h er   e n h a n c e   th e  ap p ea r an ce   o f   th e  v ei n   p atter n s .   T h e  er o d ed   im a g e  i s   s h o w n   i n   Fi g u r e  6 .     5 . 4 .   Sk elet o niza t io n   Sk eleto n izatio n   i s   a  p r o ce s s   u s ed   to   r ed u ce   th e  th ic k n e s s   o f   t h e  f o r eg r o u n d   r eg io n   to   ap p ea r   as  a  th i n   lin e.   W e  s k eleto n ize  t h e  er o d ed   i m ag e   to   o b tain   t h i n   li n es   f o r   v ei n   p atter n s   s o   t h at  th e   f ea t u r e  ex tr ac tio n   p r o ce s s   b ec o m es e a s ier .   T h e  s k eleto n ized   i m a g e  is   s h o w n   i n   Fig u r e  7 .             Fig u r e  6 .   E r o d e d   Im ag e     Fig u r e  7 .   Sk eleto n ized   I m a ge       6.   F E AT U RE   E XT RAC T I O N   6 . 1 .   SI F T   F ea t ure  Descript o r   T h e  SIF T   f ea tu r e  d escr ip to r   a lg o r ith m   is   ap p lied   to   th e  p r e p r o ce s s ed   R OI   im a g e  to   f in d   th e  r o b u s t  f ea t u r e  p o in ts .   T h er e  ar e   d if f er en t  v ar ian ts   o f   SIFT   p r o p o s ed   b y   v ar io u s   r esear c h er s   [ 9 ] - [ 1 1 ] .   I t   is   a  r o b u s t  m et h o d   th an   O R B   an d   SU R F  f ea tu r e  d escr ip to r   an d   m ai n l y   u s ed   f o r   o b j ec t  r ec o g n itio n .   W e  h av e   i m p le m en ted   R o b er t L o w e ’ s   i m p le m e n tat io n   o f   SIFT .   T h e  SIFT   k ey   p o in t s   ar e  s h o w n   in   F ig u r e  8 .           Fig u r e  8 .   Ke y   p o in ts   e x tr ac ted   f r o m   SIFT       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       A n   Op en   S o u r ce   C o n ta ct - F r ee   P a lm  V ein   R ec o g n itio n   S ystem  ( R a n jith   K u ma r )     323   7.   M AT CH I NG   7 . 1 .   B a g   o f   F e a t ures   B ag   o f   f ea t u r es   m o d el   also   ca lled   as  B a g   o f   v is u al  w o r d s   m o d el  i s   b as icall y   u s ed   f o r   i m a g e   class i f icatio n   w h er e  t h e  i m a g e   f ea t u r es  ar e  co n s id er ed   as   w o r d s .   T o   r e p r esen t  an   i m ag e   u s i n g   th e   B o F  m o d el,   3   s tep s   ar e  to   b e  f o llo w ed -   f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   f ea tu r e  d es cr ip tio n   an d   co d eb o o k   g en er a tio n .   B o VW   m o d el   u s e s   K - m ea n s   cl u s ter i n g   to   g e n er ate  th e  co d eb o o k   [ 1 2 ] - [ 1 3 ] .     7 . 2 .   Su pp o rt   Vec t o r  M a chines   ( SVM )   SVM  is   a  s tatis t ical  p r o p er ty   b ased   s u p er v is ed   lear n i n g   al g o r ith m   u s ed   f o r   i m a g e  cl ass i f icatio n   b y   p lo ttin g   p o in ts   o n   a  h y p er   p l an e.   [14][15][16]   I t  p er f o r m s   co m p lex   d ata  tr a n s f o r m atio n s   b ased   o n   s o m et h i n g   ca lled   as th e  k er n el  tr ick .   I t t h en   d eter m i n es a n   o p ti m al  b o u n d ar y   b ased   o n   th e s e  tr an s f o r m ed   d ata       8.   RE SU L T S   T h e  i m a g es  w er e  tr ain ed   u s in g   r an d o m   d ataset s   a n d   tes ted   w it h   u n k n o w n   in p u ts .   T h er e   w er e  1 0 0   class es   to   b e  class i f ied .   T h e  class   i n d ices  s tar t  f r o m   0   to   9 9   i.e   I f   a  p er s o n   o f   9 th   clas s   is   r ec o g n ized ,   th e   alg o r ith m   w il l r etu r n   “ 8 ”  w h ic h   d en o tes t h e  clas s   n u m b er .   T h e  r esu l t is s h o w n   in   F ig u r e  9 .           Fig u r e  9 .   R ec o g n i tio n   R es u lt       RE F E R E NC E S    [1 ]   A li M o h sin   A l - ju b o o ri,   W e i  Bu ,   X ian g q ia n   W u   a n d   Qiu sh i  Zh a ,   “ P a lm   V e in   V e rif ica ti o n   Us in g   M u lt ip le  F e a tu re s   a n d   L o c a li ty   P re se rv in g   P r o jec ti o n s,”  T h e   S c ien ti fi c   W o rl d   J o u rn a l ,   A rti c le ID  2 4 6 0 8 3 ,   V o lu m e   2 0 1 4 .   [2 ]   S a k th iv e l  G ,   “ Ha n d   V e in   De tec ti o n   u si n g   In f ra re d   L i g h t  f o r  W e b   b a se d   A c c o u n t, ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Co mp u ter   A p p li c a ti o n s   ( 0 9 7 5   –   8 8 8 7 )  V o l u m e   1 1 2   –   No   1 0 ,   F e b r u a r y   2 0 1 5   [3 ]   W e n x io n g   Ka n g ,   “ V e in   p a tt e rn   e x trac ti o n   b a se d   o n   v e c to rg ra m s   o f   m a x i m a l  in tra - n e ig h b o r  d if f e re n c e , ”   Pa tt e rn   Rec o g n it io n   L e tt e rs   3 3   (2 0 1 2 )  1 9 1 6 – 1 9 2 3   El se v ier ,   1 0   M a rc h   2 0 1 2 . .   [4 ]   O m id io ra   El ij a h   Ol u sa y o ,   Ola d o su   Jo h n   Ba b a l o la,  Ism a il a   W a siu   Ola d im e ji ,   “ P a lm   V e in   Re c o g n it io n   S y ste m   Us in g   H y b rid   P rin c i p a l  Co m p o n e n t  A n a l y sis  a n d   A rti f ici a l  Ne u ra l  Ne t w o rk , ”   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   in   C o mp u ter   S c ien c e   a n d   S o ft w a re   En g in e e rin g ,   V o lu m e   3 ,   Iss u e   7 ,   Ju ly   2 0 1 3 .   [5 ]   W e n x io n g   Ka n g 1 ,   Ya n g   L iu ,   Qiu x ia  W u ,   X ish u n   Yu e ,   “ Co n tac t - F re e   P a lm - V e in   Re c o g n it i o n   B a se d   o n   L o c a l  In v a rian t  F e a tu re s,”  PL o S   ONE   9 (5 ):  e 9 7 5 4 8 .   d o i: 1 0 . 1 3 7 1 / jo u rn a l,   M a y   2 7 ,   2 0 1 4 .   [6 ]   F a rit h a   Na sre e n ,   A ru l  Dh a n a   S a a m   P ra k a sh ,   A p a rrn a a   R a g h u ra m a n ,   “ V e rsa ti le  a n d   Eco n o m ica l  A c q u isit i o n   S e t u p   f o r  Do rsa   P a lm   V e in   A u th e n ti c a ti o n , ”   P u b li sh e d   b y   El se v ier   B. V ,   2 0 1 5 .     [7 ]   Zah ra   Ho n a rp is h e h ,   Ka rim   F a e z ,   “ A n   Eff icie n t  Do rsa l  Ha n d   Ve in   Re c o g n it io n   Ba se d   o n   F iref ly   A l g o rit h m , ”   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   ( IJ ECE )   Vo l  3 ,   No   1 :   F e b r u a ry   2 0 1 3 ,   p p .   3 0 ~ 4 1 .   [8 ]   Yin g b o   Z h o u ,   A jay   Ku m a r,   “ Co n tac tl e ss   P a lm   V e in   I d e n ti f ica ti o n   u sin g   M u lt ip le Re p re se n tatio n s” ,   IEE E   2 0 1 0 .   [9 ]   De e p a k   P ra sa n n a . R,   Ne e la m e g a m . P ,   S riram . S ,   Na g a ra j a n   Ra ju ,   “ En h a n c e m e n t  o f   v e in   p a tt e rn s  in   h a n d   im a g e   f o r   b io m e tri c   a n d   b io m e d ica l  a p p li c a ti o n   u si n g   v a rio u s  im a g e   e n h a n c e m e n t  tec h n iq u e s,”  In ter n a ti o n a l  c o n fer e n c e   o n   mo d e li n g   o p ti miz a ti o n   a n d   c o m p u ti n g ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   Ja so n   F o rté,  “ De v e lo p m e n t  o f  a   Ne a r  In f ra re d   Ha n d   V e in   Im a g in g   De v ice   w it h   S o f t w a r e   En h a n c e m e n t, ”     No v e m b e r  2 0 1 4 .   [1 1 ]   Je n - Ch u n   L e e ,   “ A   n o v e l  b io m e tri c   s y ste m   b a se d   o n   p a lm   v e in   ima g e , ”   P a tt e rn   Re c o g n it io n   L e tt e rs  3 3   (2 0 1 2 )  1 5 2 0 – 1 5 2 8 ,   El se v ier ,   2 5   A p ril   2 0 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S    Vo l.  6 ,   No .   4 ,     Dec em b er   2 0 1 7   :   3 1 9   –   3 2 4     324   [1 2 ]   M o n a   A .   A h m e d ,   Ha la   M .   Eb ied ,   El - S a y e d   M .   El - Ho rb a ty ,   A b d e lBad e e h   M .   S a lem ,   “ A n a l y sis   o f   P a l m   V e in   P a tt e r n   Re c o g n it io n   A lg o rit h m s  a n d   S y ste m s,”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Bi o - M e d ica l  In fo rm a t ics   a n d   e - He a lt h ,  V o l u m e   1 ,   No . 1 ,   Ju n e   –   Ju ly   2 0 1 3 .   [1 3 ]   Ce n tre  d u   P a rc ,   Ru e   M a rc o n i   1 9 ,   CH - 1 9 2 0   M a rti g n y ,   “ P a lm   V e in   Da tab a se   a n d   Ex p e rim e n tal  F ra m e w o rk   f o r  Re p ro d u c ib le Re se a rc h , ”   2 0 1 5 .   [1 4 ]   A n ik a   P f lu g ,   Da n iel  Ha rtu n g ,   Ch risto p h   B u sc h ,   “ F e a tu re   e x trac ti o n   f ro m   v e in   im a g e s  u sin g   sp a ti a l  in f o rm a ti o n   a n d   c h a in   c o d e s,” El se v ier,  2 0 1 2.   [1 5 ]   M r.   V is h a l  U.  Bh o sa le,  M r.   On k a r  S .   Ka le,  M r.   M a h e sh   W .   P a wa r,   M r.   Ro sh a n   R.   P a ti l ,   M r.   P rit a m   S .   P a ti l,   P r o f   M rs.  S o n a li   M a d a n k a r,   “ P a lm   V e in   Ex trac ti o n   a n d   M a tch i n g   f o r  P e rso n a l  I d e n ti f ica ti o n , ”   IO S R  J o u r n a l  o f   Co mp u ter   En g in e e rin g   (IOSR - JCE)  e - IS S N:  2 2 7 8 - 0 6 6 1 ,   p IS S N:  2 2 7 8 - 8 7 2 7 Vo l u m e   1 6 ,   Iss u e   2 ,   V e r.   I X    (M a r - A p r.   2 0 1 4 ).   [1 6 ]   G it a n jali  S ik k a ,   Er.   V ik a s  W a ss o n ,   “ P a lm   V e in   A u th e n ti c a ti o n Re v ie w , ”   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 rc h   ( IJ S R) ,   V o lu m e   3   Iss u e   9 ,   S e p tem b e r  2 0 1 4 .   [1 7 ]   Ku a n g - S h y r  W u a ,   Je n - Ch u n   L e e ,   T su n g - M in g   L o ,   Ko - C h i n   Ch a n g ,   Ch ien - P in g   C h a n g a ,   “ A   se c u re   p a lm   v e in   re c o g n it io n   sy ste m , ”   T h e   J o u rn a l  o f  S y ste ms   a n d   S o ft wa re   8 6   ( 2 0 1 3 )  2 8 7 0 –   2 8 7 6 ,   El se v ier,  2 0 1 3 .   [1 8 ]   G a y a th ri  S ,   K  G e ra rd   Jo e   Nig e l, S   P ra b a k a r,   “ L o w   Co st  Ha n d   Ve in   A u th e n ti c a ti o n   S y ste m   o n   E m b e d d e d   L in u x   P latf o rm , ”   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  In n o v a ti v e   T e c h n o l o g y   a n d   Exp lo ri n g   E n g i n e e rin g   (IJIT EE ),   IS S N:  2 2 7 8 - 3 0 7 5 ,   V o l u m e - 2 ,   Iss u e - 4 ,   M a rc h   2 0 1 3 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.