Pengenalan individu menggunakan pembuluh vena tangan (Palm vein recognition) adalah salah satu dari sistem biometrik yang akhir-akhir ini dikembangkan. Kelebihan palm vein adalah terletak di dalam tubuh sehingga sulit diduplikasi dan tidak mudah rusak, serta tidak terpengaruh oleh dryness dan roughness kulit. Oleh karena itu palm vein memiliki sekuritas yang tinggi dan perlu dikaji lebih dalam.
Proses pengenalan individu pada palm vein recognition terdiri dari beberapa proses, yaitu pendeteksian ROI,preprocessing, feature extraction, dan feature matching. Proses ini saling berhubungan satu sama lain, salah satu proses yang terpenting adalah menentukan fitur yang tepat sehingga dapat digunakan secara universal diseluruh data sebagai pembeda antar individu. Minutiae feature adalah fitur yang banyak digunakan pada kasus fingerprint recognition dan menghasilkan kesuksesan sistem yang tinggi. Dalam penelitian ini algoritma crossing numberdigunakan untuk mengetahuiminutiaefeature yang terdiri dari bifurcation dan terminationyang diterapkan pada palm vein recognition.
Pada tahap pengujian sistem, digunakan data palm vein dari CASIA yang dihasilkan dari pemindaian menggunakan kamera CCD dan cahaya infra merah dengan panjang gelombang 940 nm. Data yang digunakan pada penelitian berjumlah 354 citra palm vein yang terbagi dalam 2 bagian utama, yaitu bagian 1 adalah citra yang teregistrasi oleh sistem yang didapatkan dari 50 individu, terdiri dari 250 citra yang digunakan sebagai template dan 50 citra yang digunakan sebagai citra uji, bagian 2 adalah citra yang tidak teregistrasi oleh sistem yang digunakan sebagai sampel citra impostor, jumlahnya adalah 54 citra diambil dari 9 individu.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik sistem sebesar 81,32% dengan menggunakan metode maximum curvature pada preprocessing, menggabungkan bifurcation dan termination sebagai fitur, dan menggunakan metode modified hausdorff distance pada saat pencocokan fitur. Akan tetapi teknik ini sangat membutuhkan konsistensi ROI, oleh karena itu pendeteksian ROI masih menggunakan verifikasi secara visual.
Palm vein Recognition, Minutiae feature, Bifurcation, Termination