En ny metod för könsklassificering från fingeravtryck föreslås baserad på diskret wavelettransform (DWT) och singular value decomposition (SVD). Klassificeringen uppnås genom att man extraherar den energi som beräknas från alla delband i DWT i kombination med de rumsliga egenskaperna hos icke-nollsinalvärden som erhålls från SVD för fingeravtrycksbilder. K närmaste granne (KN) används som klassificerare. Denna metod experimenteras med den interna databasen av 3570 fingeravtryck fingeravtryck där 1980 var manliga fingeravtryck och 1590 var kvinnliga fingeravtryck. Fingervis könsklassificering uppnås, vilket är 94,32% för vänster hand små fingrar för kvinnliga personer och 95,46% för vänster hand pekfinger för manliga personer. Könsklassificeringen för varje finger hos män som testats är 91,67 % respektive 84,69 % för kvinnor. Den totala klassificeringsgraden är 88,28 procent.
En annan metod för Fingerprint genusklassificering är användningen av Discrete Wavelet Transform (DWT) och Singular Value Decomposition (SVD) som genomfördes av REF.
Fingerprint Gender Classification using Wavelet Transform and Singular Value Decomposition
{'venue': 'IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 2, No 3, March 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}