Matrix Pressure Sensor untuk Mengamati Genggaman Tangan pada Objek Silinder

Matrix pressure sensor dapat digunakan untuk membaca kekuatan genggaman pada berbagai objek. Objek yang akan diamati saat ini adalah objek silinder dengan diameter 7 cm dan 12 cm. Hasil pembacaan sensor kemudian diubah dalam bentuk heatmap untuk mempermudah analisis dan dilakukan peningkatan resolusi agar heatmap yang dihasilkan lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ukuran objek dengan kemampuan genggaman dengan cara membaca dan menganalisis tekanan pada objek. Dengan demikian didapat hasil yang bersifat objektif dan saintis. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk mendesain barang yang dibawa dengan cara digenggam. Salah satunya botol minum dengan menggunakan ukuran yang sesuai dan bentuk yang meningkatkan cengkeraman pada bagian tangan yang memiliki tekanan tinggi. Dari data yang didapatkan tekanan berpusat di area ujung jari, oleh karena itu untuk mendesain botol minum yang tidak mudah jatuh perlu mendesain pada bagian tengah botol menyerupai kontur jari, sehingga dapat meningkatkan luas area genggaman

Matrix Pressure Sensor untuk Mengamati Genggaman Tangan pada Objek Silinder

Matrix pressure sensor dapat digunakan untuk membaca kekuatan genggaman pada berbagai objek. Objek yang akan diamati saat ini adalah objek silinder dengan diameter 7 cm dan 12 cm. Hasil pembacaan sensor kemudian diubah dalam bentuk heatmap untuk mempermudah analisis dan dilakukan peningkatan resolusi agar heatmap yang dihasilkan lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ukuran objek dengan kemampuan genggaman dengan cara membaca dan menganalisis tekanan pada objek. Dengan demikian didapat hasil yang bersifat objektif dan saintis. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk mendesain barang yang dibawa dengan cara digenggam. Salah satunya botol minum dengan menggunakan ukuran yang sesuai dan bentuk yang meningkatkan cengkeraman pada bagian tangan yang memiliki tekanan tinggi. Dari data yang didapatkan tekanan berpusat di area ujung jari, oleh karena itu untuk mendesain botol minum yang tidak mudah jatuh perlu mendesain pada bagian tengah botol menyerupai kontur jari, sehingga dapat meningkatkan luas area genggaman

Finger vein recognition using two parallel enhancement ppproachs based fuzzy histogram equalization

This paper evaluates a set of enhancement stages for finger vein enhancement that not only has low computational complexity but also high distinguishing power. This proposed set of enhancement stages is centered around fuzzy histogram equalization. Two sets of evaluation are carried out: one with the proposed approach and one with another unique approach that was formulated by rearranging and cropping down the preprocessing steps of the original proposed approach. To extract features, a combination of Hierarchical Centroid and Histogram of Gradients was used. Both enhancement stages were evaluated with K Nearest Neighbor and Deep Neural Networks using 6 fold stratified cross validation. Results showed improvement as compared to three latest benchmarks in this field that used 6-fold validation

Multimodal Biometric Recognition Based on Convolutional Neural Network by the Fusion of Finger-Vein and Finger Shape Using Near-Infrared (NIR) Camera Sensor

Finger-vein recognition, which is one of the conventional biometrics, hinders fake attacks, is cheaper, and it features a higher level of user-convenience than other biometrics because it uses miniaturized devices. However, the recognition performance of finger-vein recognition methods may decrease due to a variety of factors, such as image misalignment that is caused by finger position changes during image acquisition or illumination variation caused by non-uniform near-infrared (NIR) light. To solve such problems, multimodal biometric systems that are able to simultaneously recognize both finger-veins and fingerprints have been researched. However, because the image-acquisition positions for finger-veins and fingerprints are different, not to mention that finger-vein images must be acquired in NIR light environments and fingerprints in visible light environments, either two sensors must be used, or the size of the image acquisition device must be enlarged. Hence, there are multimodal biometrics based on finger-veins and finger shapes. However, such methods recognize individuals that are based on handcrafted features, which present certain limitations in terms of performance improvement. To solve these problems, finger-vein and finger shape multimodal biometrics using near-infrared (NIR) light camera sensor based on a deep convolutional neural network (CNN) are proposed in this research. Experimental results obtained using two types of open databases, the Shandong University homologous multi-modal traits (SDUMLA-HMT) and the Hong Kong Polytechnic University Finger Image Database (version 1), revealed that the proposed method in the present study features superior performance to the conventional methods