Reduced Set Kernel Principal Component Analysis (Rskpca) Algorithm for Palm Print Based Mobile Biometric System - Ibrahim, Noor Salwani (2015)
Kemunculan baru dimensi internet dan teknologi tanpa wayar telah membawa era baru dalam teknologi biometrik. Selain sistem biometrik dengan peranti statik, sistem biometrik mudah alih boleh dilaksanakan dan pendekatan ini membawa kepada pelaksanaan yang lebih cekap dan efisien. Dalam kajian ini, sistem biometrik mudah alih berasaskan tapak tangan telah dibangunkan. Walau bagaimanapun, untuk melaksanakan sistem biometrik mudah alih, masa pemprosesan dan penyimpanan yang cekap adalah faktor penting yang perlu dipertimbangkan.Dalam kajian ini, beberapa algoritma yang melibatkan pemprosesan ciri tapak tangan dinilai berdasarkan penggunaan masa dan memori yang optimum. Beberapa kaedah pemprosesan ciri termasuk Ruang Dikehendaki (ROI), Analisa Komponen Utama (PCA) dan Analisa Komponen Utama Kernel (KPCA) disiasat. Pendekatan baru dalam pengekstrakan ciri yang digelar Analisa Komponen Utama Kernel Set Dikurangi (RSKPCA) dicadangkan untuk mempercepatkan pemprosesan pengekstrakan ciri. RSKPCA yang dicadangkan menggunakan anggaran Kepadatan set Dikurangkan (RSDE) untuk menentukan matriks gram yang wajar. Hasilnya, RSKPCA hanya mengekstrak maklumat yang paling relevan dan penting dari set data. 2400 imej tapak tangan yang telah dikumpul daripada tiga jenis peranti Android mudah alih. Penilaian eksperimen menunjukkan bahawa RSKPCA yang dicadangkan mempunyai prestasi lebih baik berbanding ROI, PCA dan KPCA dengan Kadar Penerimaan Tulen (GAR) adalah lebih daripada 98% dan masa pemadanan kurang daripada 0.5s. Projek ini telah membuktikan bahawa pengektsrakan ciri menggunakan RSKPCA yang dicadangkan memberikan keputusan yang terbaik untuk sistem biometrik mudah alih berasaskan imej tapak tangan.