## Pengenalan Finger Vein Menggunakan Local Line Binary Pattern dan Learning Vector Quantization
Jayanti Yusmah Sari 1 , Rizal Adi Saputra 2
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari, 93231, Indonesia jayanti@uho.ac.id rizaladisaputraa@gmail.com
Diterima 16 Oktober 2017 Disetujui 20 Desember 2017 Abstract —This research proposes finger vein recognition  system  using  Local  Line  Binary  Pattern (LLBP)  method  and  Learning  Vector  Quantization (LVQ).  LLBP  is  is  the  advanced  feature  extraction method  of  Local  Binary  Pattern  (LBP)  method  that uses a combination of binary values from neighborhood pixels to form features of an image. The straight-line shape of LLBP can extract robust features from the images with unclear veins, it is more suitable to capture the  pattern  of vein in finger vein image. At the  recognition  stage,  LVQ  is  used  as  a  classification method  to  improve  recognition  accuracy,  which  has been  shown  in  earlier  studies  to  show  better  results than other classifier methods. The three main stages in this  research  are  preprocessing,  feature  extraction using  LLBP  method  and  recognition  using  LVQ.  The proposed  methodology  has  been  tested  on  the SDUMLA-HMT  finger  vein  image  database  from Shandong  University.  The  experiment  shows  that  the proposed  methodology  can  achieve  accuracy  up  to 90%.
Index  Terms —finger  vein  recognition,  Learning Vector  Quantization,  LLBP,  Local  Line  Binary Pattern, LVQ.

## I. P ENDAHULUAN
Biometrika adalah
teknologi untuk mengidentifikasi  seseorang  dengan  menggunakan fitur  fisik  manusia  [1].  Ada  beberapa  jenis  sistem pengenalan  biometrika  seperti  sidik  jari,  telapak tangan,  wajah,  dan  iris.  Sistem  biometrika  ini memiliki beberapa keterbatasan dalam hal kenyamanan  dan  kinerja.  Pada  pengenalan  sidik  jari dan  pengenalan  telapak  tangan,  pengguna  harus menyentuh  permukaan  sensor  input  dengan  jari  dan telapak  tangan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan ketidaknyamanan bagi pengguna dan juga memungkinkan  untuk  dipalsukannya  informasi  dari sensor  sidik  jari.  Selain  itu,  kondisi  permukaan  jari (misalnya keringat dan kulit kering) dan distorsi kulit dapat  menyebabkan  berkurangnya  tingkat  akurasi pengenalan. Untuk pengenalan  wajah, kinerja  sistem sangat tergantung pada ekspresi wajah dan iluminasi, yang  dapat  berubah-ubah.  Pengenalan  iris  dianggap paling dapat diandalkan dalam hal akurasi, tetapi alat
untuk  akuisisi  data  cukup  mahal  dan  proses akuisisinya  tidak  nyaman  jika  dibandingkan  dengan sistem  biometrika  lainnya  [1].  Untuk  mengatasi masalah tersebut, beberapa penelitian telah mengembangkan  pengenalan  pola  pembuluh  darah (vena) pada jari atau yang sering disebut pengenalan finger  vein [1][2][3].  Pengenalan finger  vein menggunakan informasi internal dari pola pembuluh darah  seseorang  yang  citranya  dapat  diperoleh dengan  menggunakan  iluminator  cahaya  inframerah dan kamera.
Sebagian  besar  penelitian  tentang  pengenalan finger  vein memiliki  kesamaan  pada  pendekatan ekstraksi fitur yang memanfaatkan fitur dari jaringan pembuluh  darah  tersegmentasi  [4][5].  Namun, masalah yang sering muncul pada pengenalan finger vein dengan pendekatan tersebut adalah kualitas citra finger  vein yang  kurang  baik  akibat  adanya noise yang  dihasilkan  saat  akuisisi  citra. Noise tersebut dapat  berupa  bayangan  ( irregular  shading )  atau subregion  citra finger  vein yang  memiliki  nilai saturasi  yang  tinggi  ( highly  saturated  regions )  [4]. Kedua noise tersebut  dapat  menyebabkan  kesalahan segmentasi  region  pembuluh  darah  ( vein )  selama proses  ekstraksi  fitur.  Fitur  pembuluh  darah  yang tidak  tersegmentasi  dengan  baik  dapat  menurunkan akurasi  pengenalan  sistem  [6][7].  Oleh  karena  itu, beberapa  penelitian  tentang  pengenalan finger  vein lebih  memfokuskan  pada  tahapan  ekstraksi  fitur.  [8] mengusulkan  sebuah  metode  untuk  ekstraksi  fitur menggunakan Local Binary Pattern (LBP) dan Local Derivative  Pattern (LDP).    Dalam  metode  yang diusulkan, kualitas citra  terlebih dahulu  ditingkatkan dengan    cara  modifikasi    menggunakan Gaussian high-pass  filter dan  kemudian  dilakukan  ekstraksi kode biner dari citra menggunakan metode  LBP dan LDP. Sehingga diperoleh hasil ekstraksi berupa citra biner.  Kesamaan  antara  citra  biner  dari  citra  uji  dan citra  biner  pada database diukur  dengan Hamming Distance .  Penelitian  tersebut  menunjukkan  waktu komputasi  fitur  LDP  dua  kali  lebih  lama  dibanding fitur  LBP.  Selain  itu,  ukuran  memori  untuk

## ISSN 2355-3286
menyimpan  kode  biner  fitur  LDP  adalah  empat  kali lebih besar dibanding fitur LBP.
Pada  tahun  2009,  [9]  mengusulkan  metode turunan  LBP  yaitu Local  Line  Binary  Pattern (LLBP)  untuk  sistem  pengenalan  wajah.  Perbedaan utama antara LLBP dengan LBP adalah bentuk filter LLBP  yang  berupa  garis  lurus  dengan  panjang N piksel,  tidak  seperti filter LBP  yang  berupa  persegi [4].  Bentuk filter LLBP  yang  berupa  garis  lurus tersebut  dapat  melakukan  segmentasi  pembuluh darah  lebih  baik  dibanding filter LBP  [10]  sehingga dapat  menghasilkan  fitur finger  vein dengan  pola vena  yang  lebih  jelas.  Dengan  demikian  akan meningkatkan  kinerja  sistem  pegenalan finger  vein . Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sistem pengenalan finger  vein dengan  menggunakan  fitur hasil Local Line Binary Pattern (LLBP).
Untuk  meningkatkan  unjuk  kerja  pengenalan sistem, penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode pengenalan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  [11]  LVQ Neural network lebih baik dalam mengklasifikasikan (mengenali) citra dibandingkan algoritma Backpropragation  dan  juga  lebih  baik  dari  Cascade Forward [12].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok  dari metodologi yang diusulkan untuk pengenalan finger vein dalam penelitian ini. Metodologi ini  meliputi 4 tahapan  utama  yaitu  pengumpulan database citra finger vein (diunduh dari Shandong University [13]), preprocessing ,  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Local  Line  Binary  Pattern (LLBP)  dan  pengenalan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ).
Gambar 1. Sistem pengenalan finger vein
A. Database Finger vein
Database yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diunduh  dari  Machine  Learning  and  Data  Mining Lab. Shandong University [13]. Database SDUMLA-HMT ini merupakan database finger vein
pertama  yang  bersifat open dan  gratis  untuk diunduh.  Alat  yang  digunakan  untuk  mengakuisisi citra vein didesain  oleh  Lab Intelligent  Computing dan Intelligent Systems , Wuhan University. Database ini terdiri dari masing-masing 6 citra vein dari  jari  telunjuk,  jari  tengah,  dan  jari  manis  dari kedua  tangan  masing-masing  individu.  Citra  ini berformat  BMP  dengan  ukuran  320  x  240  piksel. Gambar  2  menunjukkan  contoh  citra finger  vein yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Citra finger vein

## B. Preprocessing
Ada  tiga  tahapan  yang  dilakukan  dalam preprocessing yaitu cropping , resize dan subtract . Cropping  bertujuan  untuk  membatasi Region  of Interest (ROI) dari citra finger vein , resize bertujuan untuk menyeragamkan ukuran seluruh citra yang ada pada database sedangkan subtract bertujuan  untuk melakukan segmentasi region pembuluh darah ( vein ). Hasil  dari  tahapan preprocessing ini  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra hasil cropping dan resize (kiri) dan citra hasil subtract (kanan)

## C. Local Line Binary Pattern
Pada  tahun  2009,  dengan  menggunakan  konsep Local  Binary  Pattern (LBP)  [8],  Petpon  dan  Srisuk [9] mengusulkan operator LLBP untuk ekstraksi fitur pada  citra  wajah.  Operator  tersebut  terdiri  dari komponen  horizontal  ( LLBP h )  dan  komponen vertikal  ( LLBP v ).  Nilai magnitude dari  LLBP diperoleh dengan  menghitung  kode  biner  dari  kedua komponen  horizontal  ( LLBP h )  dan  komponen vertikal ( LLBP v ) menggunakan Persamaan (1).
Dengan  menggunakan  Persamaan  (2)  dan Persamaan  (3)  komponen  horizontal  LLBP  ( LLBP h ) akan mengekstraksi kode binary berukuran N – 1 bit untuk  setiap  piksel.  Jumlah  bit  yang  sama  juga diekstraksi  oleh  komponen  vertikal  LLBP  ( LLBP v ) menggunakan  Persamaan  (4)  dan  Persamaan  (5). Untuk  pembobotan  kode binary dimulai  dari  piksel sebelah  kiri  dan  kanan  terdekat  dari  piksel  tengah (2 0 )  sampai  piksel  terujung  sebelah  kiri  dan  kanan
( )  dengan    menggunakan  fungsi ceiling ,  misal
N =13, =2 5 [9].
Selanjutnya, dengan menggabungkan  kode binary  LLBP h dan LLBP v menggunakakan  Persamaan  (1)  diperoleh LLBP m , magnitude dari  piksel  tengah  yang  merupakan  fitur LLBP dari piksel tersebut.
Ilustrasi operator LLBP dengan N =13 ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan  dideskripsikan dalam bentuk persamaan (1) - (5). LLBP h , LLBP v dan LLBP m berturut-turut  adalah  LLBP  pada  arah horizontal, vertikal dan magnitude -nya. N merupakan panjang garis pada piksel, h n merupakan piksel pada garis  horizontal  dan v n merupakan  piksel  pada  garis vertikal, c = N /2 merupakan posisi dari piksel tengah h c pada  garis  horizontal  dan v c pada  garis  vertikal,
dan mendefinisikan  fungsi
thresholding seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (3) dan (5) [4].
Gambar 4. Contoh operator LLBP [4]

## D. Learning Vector Quantization
Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan suatu  metode  untuk  melakukan  proses  pembelajaran terhadap  lapisan-lapisan  kompetitif  yang  terawasi. Lapisan  kompetitif  akan  belajar  secara  otomatis untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  vektor  input yang  diberikan.  Jika  terdapat  beberapa  vektor  input memiliki jarak yang sangat berdekatan, maka vektor- vektor  input  tersebut  akan  dikelompokkan  dalam kelas  yang  sama.  Berikut  tahapan  dari  Algoritma Learning Vector Quantization [12][14]:
Inisialisasi: a. bobot  awal  variabel  input  ke- j menuju  ke kelas  (cluster)  ke- i : wij ,  dengan i =1,2,..., k ; dan j =1,2,..., m . b. maksimum iterasi : MaxIterasi .
c. parameter learning rate : α.
d. pengurangan learning rate : Dec α.
e. minimal learning  rate yang  diperbolehkan:
Min α
1. Masukkan:
a. data input: xij ;
dengan i =1,2,..., n ; dan j =1,2,..., m . b. target berupa kelas: Tk ; dengan k =1,2,..., n .
2. Inisialisasi kondisi awal:
iterasi = 0;
3. Kerjakan jika:
( iterasi ≤ MakIterasi )dan (α ≥ Min α) a. iterasi = iterasi +1; b. kerjakan untuk i =1 sampai n i. tentukan D ( distance ) sedemikian hingga || xi-wj || minimum;dengan j =1,2,..., k . ii. perbaiki wj dengan ketentuan: jika T = Cj maka: wj = wj + _( xi-wj ) jika T ≠ Cj maka: wj = wj - _( xi-wj )
c. kurangi nilai α, pengurangan _dilakukan dengan persamaan berikut. α = α - α ( Dec α).

## E. Ekstraksi Fitur
Citra  hasil preprocessing selanjutnya  akan melalui  tahapan  ekstraksi  fitur.  Pada  penelitian  ini, ekstraksi fitur citra finger vein dilakukan menggunakan  metode Local  Line  Binary  Pattern (LLBP).  Fitur  hasil  LLBP  merupakan  fitur  tekstur yang digunakan pada penelitian ini untuk memperoleh  fitur  atau  pola  pembuluh  darah  ( vein ) dari  citra finger  vein .  Adapun  perbandingan  citra hasil  ekstraksi  fitur  menggunakan  LBP  dan  LLBP ditunjukkan pada Gambar 5.

## ISSN 2355-3286
(a) (b)
Gambar 5. Citra hasil LBP (a) dan LLBP (b)

## F. Pengenalan
Fitur  tekstur  citra finger  vein hasil  LLBP selanjutnya akan digunakan untuk proses pengenalan.  Pengenalan finger  vein dilakukan dengan  mencocokkan  fitur  tekstur finger  vein pada citra testing dan  fitur  tekstur finger  vein pada  citra training menggunakan  metode Learning  Vector Quantization (LVQ).
Untuk  mengevaluasi  sistem  pengenalan finger vein yang dibangun, digunakan pengujian identifikasi yaitu pengujian one-to-many , setiap citra testing dicocokkan  dengan  seluruh  citra training kemudian  akan  dihitung  besar  akurasi  dari pengenalan  seluruh  citra testing .  Akurasi  diperoleh dengan  menghitung  jumlah  dari  pengenalan  citra data testing yang  benar.  Untuk  perhitungan  akurasi digunakan Persamaan (6).
Hasil  akurasi  pengenalan  yang  diperoleh  akan divalidasi  menggunakan  prosedur k - fold cross- validation [15].
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Dataset  citra finger  vein yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  600  citra  yang  berasal  dari 100  individu  dengan  6  citra  sampel  untuk  setiap individu.  Citra  tersebut  berukuran  320  x  240  piksel dengan tipe 256 grayscale (Gambar 2). Dalam tahap preprocessing citra tersebut di- resize menjadi ukuran 192  x 64 piksel  dengan  tipe 256 grayscale (Gambar 3).  Kemudian  setelah  diekstraksi  menggunakan metode LLBP, diperoleh citra finger vein dengan tipe biner  berukuran  192  x  64  piksel  (Gambar  5).  Dari Gambar  5  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  fitur vein hasil metode LLBP lebih jelas  dibandingkan dengan fitur vein hasil  metode  LBP.  Hal  ini  membuktikan bahwa metode LLBP lebih baik dalam mengekstraksi fitur tekstur finger vein dibandingkan dengan metode sebelumnya yakni LBP.
Fitur  citra finger  vein yang  telah  diekstraksi menggunakan  metode  LLBP  akan  digunakan  pada tahap  pengenalan  menggunakan  metode Learning Vector  Quantization (LVQ).  Tahapan  ini  dilakukan untuk  menguji akurasi dari sistem pengenalan finger vein menggunakan fitur tekstur LLBP yang diusulkan
dalam penelitian ini.  Akurasi pengenalan finger vein diperoleh dengan menggunakan Persamaan (6).
Untuk  setiap  pengujian,  dilakukan  validasi menggunakan k-fold  cross-validation dengan k =5. Sehingga  data  citra finger  vein dibagi  ke  dalam  5 dataset  dengan  rincian  jumlah  data testing dan  data training untuk  kelima  dataset  pada  masing-masing pengujian  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Karena menggunakan k-fold  cross-validation dengan k =5, maka  setiap  pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali percobaan.  Oleh  karena  itu,  waktu  iterasi,  jumlah iterasi  dan  akurasi  pengenalan finger  vein yang diperoleh  merupakan  nilai  rata-rata  dari  kelima percobaan  tersebut.  Pada  keenam  pengujian  yang dilakukan,  digunakan  maksimum  iterasi  sebanyak 500  iterasi  sedangkan  untuk minimum  error dibuat bervariasi  yakni  0,02  dan  0,01.  Kombinasi  jumlah citra training ,  citra testing per  individu  serta minimum error yang  merupakan  parameter  metode LVQ ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Pengujian
Pengujian Jumlah Citra Min. Error I 3 citra training, 3 citra testing 0,02 II 3 citra training, 3 citra testing 0,01 III 4 citra training, 2 citra testing 0,02 IV 4 citra training, 2 citra testing 0,01 V 5 citra training, 1 citra testing 0,02 VI 5 citra training, 1 citra testing 0,01
Perbandingan  waktu  iterasi,  jumlah  iterasi  dan tingkat  akurasi  pengenalan  yang  diperoleh  pada pengujian I  sampai pengujian  VI ditunjukkan  secara berturut-turut  dalam  Tabel  2.  Dari  Tabel  2  tersebut, dapat  dilihat  bahwa  pada  pengujian  I,  dengan menggunakan  3  citra training dan  3  citra testing untuk  setiap  individu  serta  minimum error sebesar 0,02,  diperoleh  akurasi  ketepatan  pengenalan finger vein sebesar  50%  dengan  iterasi  sebanyak  35  kali iterasi  selama  35,4  detik.  Pada  pengujian  II,  dengan menggunakan  3  citra training dan  3  citra testing untuk  setiap  individu  serta  minimum error sebesar 0,01,  diperoleh  akurasi  ketepatan  pengenalan finger vein sebesar  54,7%  dengan  iterasi  sebanyak  69  kali iterasi selama 75,8 detik.
Pada pengujian III dan IV, dengan menggunakan 4  citra training dan  2  citra testing untuk  setiap individu,  diperoleh  akurasi  ketepatan  pengenalan finger  vein yang  sama,  baik  untuk  minimum error 0,02 maupun 0,01, yaitu sebesar sebesar 60% dengan iterasi  yang  sama  pula  yakni  mencapai  maksimum iterasi  yaitu  sebanyak  500  kali  iterasi.  Perbedaan kedua pengujian ini terletak pada waktu iterasi yang
dibutuhkan yaitu sebesar 927,4 detik untuk pengujian III  dengan  minimum error 0,02  dan  1053,6  detik untuk pengujian IV dengan minimum error 0,01.
Selanjutnya, pada pengujian V, dengan menggunakan  5  citra training dan  1  citra testing untuk  setiap  individu  serta  minimum error sebesar 0,02,  diperoleh  akurasi  ketepatan  pengenalan finger vein sebesar  87%  dengan  iterasi  sebanyak  52  kali iterasi dalam waktu selama 86,2 detik. Adapun untuk akurasi  ketepatan  pengenalan finger  vein yang tertinggi  yaitu  90%  diperoleh  pada  pengujian  VI dengan  menggunakan  5  citra training dan  1  citra testing untuk  setiap  individu  serta  minimum error sebesar  0,01.  Namun  waktu  iterasi  yang  dibutuhkan pada  pengujian  VI  ini  (876,6  detik)  lebih  lama dibandingkan dengan waktu iterasi pada pengujian V (86,2 detik).

## Tabel 2. Hasil Pengujian
Pengujian I k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 35 30 53,3 2 30 36 50,0 3 52 40 50,0 4 34 39 50,0 5 26 28 46,7 Rata-rata 35,4 35 50 Pengujian II k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 63,0 56 53,30 2 100,0 86 56,67 3 65,0 56 56,67 4 71,0 56 46,67 5 80,0 92 60,00 Rata-rata 75,8 69 54,7 Pengujian III k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 1098 500 60 2 1039 500 60 3 968 500 60 4 564 500 60 5 968 500 60 Rata-rata 927,4 500 60 Pengujian IV k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 765 500 60 2 1078 500 60 3 1207 500 60 4 1197 500 60 5 1021 500 60 Rata-rata 1053,6 500 60 Pengujian V k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 70 49 85 2 77 53 85 3 79 53 85 4 91 50 90
5 114 58 90 Rata-rata 86,2 52 87 Pengujian VI k-fold Waktu (s) Jumlah Iterasi Akurasi (%) 1 826 500 90 2 806 500 90 3 981 500 90 4 996 500 90 5 774 500 90 Rata-rata 876,6 500 90
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  2  dapat  dilihat bahwa  akurasi  sistem  pengenalan finger  vein yang diusulkan dipengaruhi oleh beberapa faktor. Pertama, jumlah  citra training, semakin  banyak  jumlah  citra training yang  digunakan,  maka  semakin  tinggi akurasi  ketepatan  pengenalan finger  vein .  Hal  ini dapat  dilihat  pada  pengujian  V  dan  VI  yang menggunakan  5  citra training menghasilkan  akurasi 87%  dan  90%  yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  keempat  pengujian  yang  menggunakan  3 citra training dan  4  citra training (50-60%).  Kedua, nilai  minimum error yang  digunakan.  Semakin rendah  nilai  minimum error ,  maka  semakin  tinggi akurasi  ketepatan  pengenalan finger  vein .  Hal  ini ditunjukkan  pada  perbandingan  tingkat  akurasi ketepatan  pengenalan finger  vein dan  jumlah  citra training yang  digunakan  untuk  minimum  error  0,02 dan 0,01 pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Perbandingan Akurasi Hasil Pengujian

## IV. S IMPULAN
Dalam penelitian ini, dibangun sistem pengenalan finger  vein menggunakan  metode Local Line  Binary  Pattern (LLBP)  dan Learning  Vector Quantization (LVQ).  Metode Local  Line  Binary Pattern digunakan untuk mengekstraksi fitur  tekstur dari  pola  pembuluh  darah  pada  citra finger  vein sedangkan  metode Learning  Vector  Quantization digunakan  untuk  mencocokkan  fitur  tekstur  citra finger  vein pada  tahap  pegenalan.  Pengujian menggunakan  600  citra finger  vein menghasilkan

## ISSN 2355-3286
rata-rata  akurasi  pengenalan  sebesar  90%  untuk minimum error 0,01 sedangkan pengujian  minimum error 0,02 menghasilkan rata-rata akurasi pengenalan sebesar 87%. Berdasarkan hasil pengujian  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  pengenalan finger  vein yang  dibangun menggunakan  metode Local  Line  Binary  Pattern (LLBP)  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ) mampu  melakukan  pengenalan finger  vein dengan akurasi pengenalan yang baik, yaitu mencapai 90%.

## V. S ARAN
Adapun saran untuk penelitian tetang pengenalan finger  vein yang  selanjutnya  yaitu  perlu  dilakukan penelitian  untuk  perbandingan  hasil  pengenalan dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  yang  lain, seperti Fuzzy  k-Nearest  Neighbor atau  SVM ( Support Vector Machine ).

## D AFTAR P USTAKA
[1] K. R. Park, “Finger vein Recognition By Combining Global And  Local  Features  Based  On  SVM”.  Computing  and Informatics, 2012, 30(2), hal. 295–309.
[2] N.  Miura,  A.  Nagasaka,  dan  T.  Miyatake,  “Feature extraction  of  finger-vein  patterns  based  on  repeated  line tracking  and  its  application  to  personal  identification”. Machine  Vision  and  Applications,  2004,  15(4),  hal.  194- 203.
[3] N.  Miura,  A.  Nagasaka,  dan  T.  Miyatake,  “Extraction  of finger-vein  patterns  using  maximum  curvature  points  in image  profiles”.  IEICE  TRANSACTIONS  on  Information and Systems, 2007, hal. 1185-1194.
[4] B.  A.  Rosdi,  C.  W.  Shing,  dan  S.  A.  Suandi,  “Finger  vein Recognition  Using  Local  Line  Binary  Pattern”.  Sensors (Basel). 2011, 11(12), hal. 11357–11371. doi: 10.3390/s111211357
[5] G. Yang, X. Xi, dan Y. Yin, “Finger vein recognition based on  (2D)  2  PCA  and  metric  learning”.  BioMed  Research International 2012, (2012).
[6] E.  C.  Lee,  H.  Jung,  dan  D.  Kim,  “New  finger  biometric method  using  near  infrared  imaging”.  Sensors  11.3,  2011, hal. 2319-2333.
[7] X.  Xi,  et  al.,  “Finger  vein  recognition  with  personalized feature  selection”.  Sensors  13,  no.  9  (2013),  hal.  11243- 11259, ISSN 1424-8220.
[8] T. Ojala, M. Pietikainen, dan T. Maenpaa, “Multiresolution gray-scale  and  rotation  invariant  texture  classification  with local  binary  patterns”.  IEEE  Transactions  on  pattern analysis  and  machine  intelligence,  2002,  24(7),  hal.  971- 987.
[9] A.  Petpon,  dan  S.  Srisuk,  “Face  recognition  with  local  line binary  pattern”.  Image  and  Graphics,  2009.  ICIG'09.  Fifth International  Conference  on.  IEEE,  Xi’an,  China,  20–23 September 2009, hal. 533-539.
[10] J.  Y.  Sari,  C.  Fatichah,  dan  N.  Suciati,  “Local  Line  Binary Pattern For  Feature Extraction on Palm Vein Recognition”. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informasi,  2015,  8(2),  hal.  111- 118.
[11] Q.  H.  Tang,  et  al.,  “Application  of  LVQ  neural  network combined  with  the  genetic  algorithm  in  acoustic  seafloor classification”. Chinese Journal of Geophysics, 2007, 50(1), hal. 291-298.
[12] S.  Godara,  dan  R.  Gupta,  “Neural  Networks  for  Iris Recognition:  Comparisons  between  LVQ  and  Cascade Forward  Back  Propagation  Neural  network  Models, Architectures and Algorithm”. IOSR Journal of Engineering
(IOSRJEN), 2013, 3(1), hal. 2250-3021 [13] SDUMLA-HMT Database, Available from: http://mla.sdu.edu.cn
[14] G. J. de  Vries, S. Pauws, dan M. Biehl, “Facial Expression Recognition  Using  Learning  Vector  Quantization”.  In International  Conference  on  Computer  Analysis  of  Images and Patterns, hal. 760-771. Springer, Cham, 2015.
[15] R.  Kohavi,  “A  study  of  cross-validation  and  bootstrap  for accuracy  estimation  and  model  selection”.  IJCAI,  1995, 14(2), hal. 1137-1145.