## REVIEW ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN PENCOCOKAN CITRA BERBASIS FASA UNTUK SIDIK JARI KUALITAS RENDAH

## ABSTRAK
Biometrika merupakan cara untuk mengidentifikasi individu menggunakan karekteristik fisiologi atau perilaku seseorang seperti sidik jari, wajah, iris , retina dan telapak tangan. Makalah ini mengimplementasikan algoritma pengenalan sidik jari yang efisien menggunakan pencocokan citra berbasis fasa (phase), yaitu teknik pencocokan citra menggunakan komponen fasa dari transformasi fourier disktrit 2D (DFT) citra tersebut. Teknik yang diusulkan secara khusus efektif digunakan untuk verifikasi citra sidik jari kualitas rendah, dimana teknik konvensional tidak mampu mengidentifikasinya dengan benar

## PENDAHULUAN
Sejalan dengan meningkatnya tuntutan dalam hal otomasi identifikasi individu, otentifikasi biometrika menjadi perhatian besar selama dekade terakhir ini,. Biometrika merupakan cara untuk  mengidentifikasi  individu  menggunakan  karekteristik  fisiologi  atau  perilaku seseorang  seperti  sidik  jari,  wajah, iris ,  retina  dan  telapak  tangan.  Di  antara  teknik biometrika, pengenalan ( recognition ) sidik jari [1] merupakan metoda yang paling populer dan banyak diterapkan untuk banyak aplikasi.
Metoda  pengenalan  sidik  jari  secara  umum  menggunakana  pencocokan  ( matching )  citra berbasis  ciri  ( feature ),  dimana minutiae (yaitu ridge  ending dan ridge  bifurcation )  diekstraksi dari  citra  sidik  jari  teregistrasi  dan  citra  sidik  jari input ,  kemudian  sejumlah  pasangan minutiae yang  bersesuaian  antara  kedua  citra  tersebut  digunakan  untuk  mengenali  citra sidik jari yang valid [1]. Pencocokan berbasis ciri merupakan cara identifikasi yang efektif untuk kebanyakan orang.
Akan tetapi diketahui bahwasanya terdapat sejumlah orang yang memiliki sidik jari yang tidak  dapat  diidentifikasi  dengan  metoda  berbasis  ciri  karena  kondisi  kulit  yang  khusus, dimana titik-titik ciri sangat dulit untuk diekstraksi menggunakan pemrosesan citra. Rasio orang yang memiliki sidik jari yang demikian bervariasi bergantung pada ras, jenis kelamin, umur, kelompok kerja dan lain-lain, tetapi dapat dikatakan bahwa sekitar satu sampai lima persen dari total populasi adalah termasuk kategori ini.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  makalah ini  mengimplementasikan  algoritma  pengenalan sidik  jari  yang  efisien  menggunakan  pencocokan  citra  berbasis  fasa  ( phase ),  yaitu  teknik pencocokan citra menggunakan komponen fasa dari transformasi fourier disktrit 2D (DFT) citra  tersebut.  Teknik  ini  telah  terbukti  efetkif  diaplikasikan  untuk  tugas  registrasi  citra akurasi tinggi  pada aplikasi visi komputer [2]-[4], dimana estimasi translasi sub-pixel citra menjadi perhatian terbesar. Dalam paper ini juga didemonstrasikan bahwa teknik ini sangat efektif  juga  untuk  pencocokan  sidik  jari  [5].  Penggunaan  informasi  fasa fourier dari  citra sidik jari memunginkan pencocokan sidik jari yang sangat handal untuk sidik jari kualitas rendah dimana minutiae sulit untuk diekstraksi.

## PENCOCOKAN CITRA BERBASIS FASA
Pada bagian ini dijelaskan prinsip pencocokan citra berbasis fasa menggunkan fungsi POC ( Phase  Only  Correlation )  atau  kadang-kadang  disebut  fungsi  korelasi  fasa  [2]-[4].  Anggap terdapat  dua  citra N 1 x N 2 , f ( n 1 , n 2 )  dan g ( n 1 , n 2 ),  dimana  diasumsikan  bahwa  range  indeks adalah n 1 = - M 1 ... M 1 ( M 1 > 0) dan n 2 = - M 2 ... M 2 ( M 2 > 0), maka N 1 = 2 M 1 + 1 dan N 1 = 2 M 1 + 1. Misalkan F ( k1 , k 2 ) dan G ( k1 , k 2 ) sebagai notasi dari DFT kedua citra, maka:
D imana
\
menyatakan
A F ( k1 , k 2 ) adalah nilai amplitudo dan  F ( k1 , k 2 ) fasa dari F ( k1 , k 2 ).
Dengan cara yang sama, maka G ( k1 , k 2 ) juga dapat didefinisikan, sehingga spektrum cross- phase R FG ( k1 , k 2 ) antara kedua citra tersebut adalah sebagai berikut:
dimana                            adalah    konjugasi    kompleks  dari G ( k1 , k 2 )  dan  F ( k1 , k 2 )  menyatakan perbedaan fasa  F ( k1 , k 2 ) -  G ( k1 , k 2 ).
Fungsi POC, r fg ( n 1 , n 2 ) merupakan fungsi invers DFT 2D dari R FG ( k1 , k 2 ),  yaitu:
dimana menyatakan
Jika kedua citra mirip, maka fungsi POC akan memberikan nilai puncak runcing yang jelas. Sedangkan  jika  kedua  citra  tidak  mirip  maka  nila  puncak  akan  turun  secara  drastis. Ketinggian  puncak  menunjukkan  ukuran  kemiripan  yang  baik  untuk  digunakan  dalam pencocokan citra, sedangkan lokasi puncak, menunjukkan translasi perpindahan antar citra.
Definisi  fungsi  POC  kemudian  dimodifikasi  untuk  mendapatkan  fungsi  BLPOC  ( Band- Limited Phase-Only Correlation ). Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja pencocokan
yaitu  dengan  menghilangkan  komponen  frekuensi  tinggi  yang  tidak  berarti  dalam perhitungan  spektrum cross-phase R FG ( k1 , k 2 ),  dimana  perhitungannya  bergantung  pada komponen  frekuensi  inheren  citra  sidik  jari  [5].  Misalkan  range  dari  frekuensi inheren didefinisikan sebagai k 1 = - K 1 ... K 1 dan k 2 = - K 2 ... K 2 dimana 0 ≤ K 1 ≤ M 1 dan 0 ≤ K 2 ≤ M 2 , maka ukuran efektif spektrum frekuensi diberikan oleh L 1 = 2 K 1 + 1 dan L 2 = 2 K 2 + 1. Fungsi BLPOC adalah sebagai berikut
dimana k 1 = - K 1 ... K 1 , k 2 = - K
2 ... K 2 dan menyatakan
Sebagai  catatan  bahwa  nilai  maksimum  puncak  korelasi  fungsi  BLPOC  adalah  selalu ternormalisasi  1 dan tidak bergantung L 1 dan L 2 .
Gambar  1  menunjukkan  contoh  pencocokan  keaslian  menggunakan  fungsi  POC  asli  dan fungsi  BLPOC.  Fungsi  BPLOC  menghasilkan  puncak  korelasi  yang  lebih  tinggi  dan mempunyai kemampuan dikriminasi yang lebih baik dari pada fungsi POC asli.
Gambar 1.  Contoh pencocokan keaslian menggunakan fungsi POC asli dan fungsi BLPOC: (a) citra sidik jari teregistrasi f ( n 1 , n 2 ); (b) citra sidik jari input g ( n 1 , n 2 );
(c) fungsi POC asli; (d) fungsi BLPOC

## ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI
Gambar  2  menunjukkan  digram  alir  algoritma  pengenalan  sidik  jari  yang  diusulkan. Algoritma tersebut terdiri dari empat langkah: (i) Deteksi core , (ii) pensejajaran ( alignment ) rotasi dan perpindahan, (iii) ekstraksi daerah irisan ( common ), (iv) pencocokan sidik jari

## Gambar 2. Diagarm alir algoritma POC

## (i) Deteksi core
Langkah ini digunakan untuk mendeteksi core citra sidik jari teregistrasi f ( n 1 , n 2 ) dan citra  sidik  jari input g ( n 1 , n 2 )  supaya  perpindahan  antara  kedua  citra  dapat  disejajarkan ( align) . Core didefinisikan  sebagai  titik  tunggal  pada  citra  sidik  jari  yang  menunjukkan kurva garis ridge maksimum. Untuk mendeteksi core ini digunakan metoda Poincaré index .
(ii) pensejajaran ( alignment ) rotasi dan perpindahan
Supaya  dapat  dilakukan  pencocokan  sidik  jari  akurasi  tinggi,  maka  perlu  adanya normalisasi rotasi dan perpindahan antara citra sidik jari teregistrasi f ( n 1 , n 2 ) dan citra sidik jari input g ( n 1 , n 2 ).
Pada kasus dimana kedua citra sidik jari mempunyai core , yang pertama dilakukan adalah mensejajarkan  perpindahan  translasi  antar  citra  sidik  jari  menggunakan  posisi core . Selanjutnya,  dilakukan  normalisasi  rotasi.  Pertama-tama  dibuat  sekelompok  citra  terotasi f  ( n 1 , n 2 ) dari citra sidik jari tergistrasi f ( n 1 , n 2 ) untuk suduk 40 o <  < 40 o dengan jangka 1 o , menggunakan interpolasi bi-cibuc . Sudut rotasi citra input relatif terhadap citra teregistrasi dapat  ditentukan  dengan  mengevaluasi  kemiripan  antara  citra  teregistrasi  yang  dirotasi f  ( n 1 , n 2 ) dengan citra input g ( n 1 , n 2 ) menggunakan fungsi BLPOC.
Sedangkan  pada  kasus dimana  salah  satu  dari  citra  sidik  jari  teregistrasi f ( n 1 , n 2 )  dan  citra sidik  jari input g ( n 1 , n 2 ),  tidak  mempunyai core ,  maka  yang  pertama  dilakukan  adalah normalisasi  rotasi  menggunakan  cara  di  atas.  Selanjutnya  dilakukan  pensejajaran perpindahan  translasi  antara  citra  teregistrasi  yang  dirotasi f  ( n 1 , n 2 )  dengan  citra input g ( n 1 , n 2 ).  Nilai  perpindahan  didapat  dari  lokasi  puncak  fungsi  POC  antaran f  ( n 1 , n 2 )  dan g ( n 1 , n 2 ).
Akhirnya didapat versi citra yang ternormalisasi untuk citra teregistrasi dan citra input yang dinyatakan sebagai f’ ( n 1 , n 2 ) dan g’ ( n 1 , n 2 ).
(iii) ekstraksi daerah irisan ( common )
Langah  selanjutnya  adalah  ekstraksi  daerah  irisan  ( common) yang overlap antara kedua  citra f’ ( n 1 , n 2 )  dan g’ ( n 1 , n 2 ).  Proses  ini  meningkatkan  akurasi  pencocokan  sidik  jari, karena daerah non- overlap dari kedua citra menjadi komponen noise yang tidak terkorelasi pada  fungsi  BLPOC.  Supaya  dapat  dideteksi  area  sidik  jari  yang  efektif  dari f’ ( n 1 , n 2 )  dan g’ ( n 1 , n 2 ),  maka  dilakukan  pengujian  proyeksi axis n 1 dan  proyeksi axis n 2 dari  nilai pixel . Hanya  area  irisan  citra  yang  efektif, f’’ ( n 1 , n 2 )  dan g’’ ( n 1 , n 2 ),  dengan  ukuran  sama,  yang diekstraksi untuk langah pencocokan citra berikutnya.
(iv) pencocokan sidik jari
Langkah  terakhir  adalah  dengan  menghitung  fungsi  BLPOC  antara  dua  citra terekstrasi f’’ ( n 1 , n 2 )  dan g’’ ( n 1 , n 2 )  kemudian  mengevaluasi  hasilnya.  Fungsi  BLPOC kemungkinan memberikan nilai puncak korelasi lebih dari  satu karena perubahan bentuk sidik  jari  yang  elastis.  Oleh  karena  itu,  didefinisikan  skor  pencocokan  antara  kedua  citra adalah jumlah dari dua nilai puncak tertinggi fungsi BLPOC.

## HASIL EKSPERIMEN
Database eksperimen diperoleh dari 30 orang dengan menggunakan sensor sensitif tekanan (BLP -100, BMF Corporation ), yang dapat merekam citra sidik jari dengan ukuran 256 x 384 pixel . Dari 30 orang, 20 memiliki sidik jari kualitas baik, dan 10 memiliki sidik jari kualitas rendah,  karena  kering  (6),  kasar  (2),  dan  alergi  (2).  Gambar  3.  menunjukkan  beberapa contoh  citra  sidik  jari.  Jumlah  semua  citra  sidik  jari  yang  digunakan  adalah  330  citra, dimana untuk tiap orang didapatkan 11 citra.
Gambar 3. Contoh citra sidik jari dalam database: (a) kualitas baik, (a,b,c) kualitas rendah, karena (b) kering, (c) kasar dan (d) elergi
Tiga  algoritma  pencocokan  berbeda  yang  dibandingkan  adalah:  (A)  algoritma  berbasis minutiae (yang secara komersial sudah ada) (B) algoritma berbasis POC sederhana [5] dan (C) algoritma yang diusulkan ini.
Kinerja sistem identifikasi berbasis biometrika dievaluasi dengan menggunakan kurva ROC ( Receiver  Operating  Characteristic ),  yang  menggambarkan  FNMR  ( False  Non  Matching  Rate ) terhadap FNMR ( False Matching Rate ) pada threshold yang berbeda untuk skor pencocokan. Pertama-tama  dievaluasi  FNMR  untuk  semua  kemungkinan  kombinasi  dari  uji  coba
keaslian, yaitu sebanyak 11 C 2 x 30 = 1650. Selanjutnya dievaluasi FMR untuk 30 C 2 = 435 uji coba  kepalsuan,  dimana  dipilih  sebuah  citra  (yang  pertama)  untuk  setiap  sidik  jari  dan membuat  semua  kemungkinan  kombinasi.  Gambar  4  menunjukkan  kurva  ROC  untuk ketiga  algoritma  (A)-(C).  Terlihat  algoritma  yang  diusulkan  (C)  mempunyai  kinerja  yang lebih  baik,  karena  kurva  ROC  berada  di  bawah  daerah  FMR/FNMR  daripada  algoritma berbasis minutiae (A) dan algoritma berbasis POC (B).
Tabel 1. ZeroFMR dan EER

## Gambar 4. Kurva ROC dan EER
EER  ( Equal  Error  Rate )  dan ZeroFMR digunakan  untuk  menunjukkan  akurasi  sistem verifikasi. EER didefinisikan sebagai error dimana FNMR dan FMR adalah sama. Sedangan ZeroFMR  didefinisikan  sebagai  FNMR  terendah  dimana  FMR=0%.  EER  dan ZeroFMR ditunjukkan  pada  tabel  1,  untuk  semua  citra  sidik  jari  dan  hanya  citra  sidik  jari  kualitas rendah.  Pada  saat  digunakan  semua  sidik  jari,  algorima  yang  diusulkan  (C)  mempunyai EER  1,90%,  algorima  berbasis  POC  (B)  3,30%  dan  algoritma  berbasis minutiae (A)  4,81%. Sedangkan pada saat hanya digunakan sidik jari kualitas rendah, algorima yang diusulkan (C)  mempunyai  EER  0,00%,  algorima  berbasis  POC  (B)  0,54%  dan  algoritma  berbasis minutiae (A)  10,31%.  Sebagaimana  diamati  pada  eksperimen  di  atas,  algoritma  yang diusulkan secara khusus berguna untuk verifikasi sidik jari kualitas rendah.

## KESIMPULAN
Paper ini mengusulkan sebuah algoritma pencocokan sidik jari yang efisien menggunakan pencocokan  citra  berbasis  fasa.  Teknik  yang  diusulkan  secara  khusus  efektif  digunakan untuk verifikasi citra sidik jari kualitas rendah, dimana teknik konvensional tidak mampu mengidentifikasinya dengan benar. Untuk ke depannya, diharapkan teknik yang diusulkan ini dapat diimplementasikan dalam peralatan verifikasi sidik jari yang ada.

## REFERENSI
[1] D. Maltoni, D. Maio, A. K. Jain, and S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition . Springer, 2003.
[2] C. D. Kuglin and D. C. Hines, “ The phase correlation image alignment method ”,  Proc. Int. Conf. on Cybernetics and Society, pp. 163–165, 1975.
[3] K. Takita, T. Aoki, Y. Sasaki, T. Higuchi, and K. Kobayashi, “ High-accuracy subpixel image registration based on phase-only correlation ”, IEICE Trans. Fundamentals, vol. E86-A, no. 8, pp. 1925–1934, Aug. 2003.
[4] K. Takita, M. A. Muquit, T. Aoki, and T. Higuchi, “ A sub-pixel correspondence search technique for computer vision applications ”, IEICE Trans. Fundamentals, vol. E87-A, no. 8, pp. 1913–1923, Aug. 2004.
[5] K. Ito, H. Nakajima, K. Kobayashi, T. Aoki, and T. Higuchi, “ A ﬁngerprintmatching algorithm using phaseonly correlation ”, IEICE Trans. Fundamentals, vol. E87-A, no. 3, pp. 682–691, Mar. 2004.
[6] M. Kawagoe and A. Tojo, “ Fingerprint pattern classiﬁcation ”, Pattern Recognition, vol. 17, no. 3, pp. 295–303, 1984.
[7] Products using phase-based image matching. [Online]. Available: http://www.aoki.ecei.tohoku.ac.jp/poc/