Aplikasi Pengenalan Palm Vein Berdasarkan Fitur Gabor

Panyananda, Peter (2015) Aplikasi Pengenalan Palm Vein Berdasarkan Fitur Gabor. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5111100112-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Keamanan merupakan salah satu faktor yang penting dalam sistem komputer. Umumnya, keamanan pada sistem komputer berupa teks password, atau menggunakan kartu id yang memiliki barcode. Penggunaan teks password atau kartu id sebagai sistem keamanan memiliki beberapa kekurangan. Keadaan inilah yang menuntut sistem keamanan menjadi lebih berkembang. Berbagai sistem keamanan berdasarkan anggota tubuh manusia atau biometrik telah mulai bermunculan, seperti pengenalan iris bola mata, pengenalan wajah, pengenalan palm vein, pengenalan sidik jari. Identifkasi biometrik ini dapat menggambarkan individu berdasarkan karakteristik yang unik. Berbeda dari identifikasi biometrik yang lain, pengenalan palm vein tidak melakukan kontak secara langsung dengan kulit sehingga tidak terpengaruh dengan kondisi kulit seperti kelembapan dan penyakit kulit yang dapat menurunkan akurasi dari scanner. Selain itu bentuk dari pembuluh tiap individu seratus kali lebih unik jika dibandingkan dengan sidik jari. Tugas akhir ini menggunakan fitur Gabor sebagai ekstraksi fitur dari citra palm vein. Citra palm vein yang viii digunakan dapat diambil pada website CASIA. Sebelum dilakukan ekstraksi fitur, citra palm vein diambil region of interestnya(ROI). Hasil dari ekstraksi fitur Gabor akan dibentuk vein code-nya, dimana nilai pada vein code terdiri dari 0 dan 1. Similaritas antar dua vein code dihitung dengan menggunakan jarak hamming. Dari uji coba dengan menggunakan fitur Gabor, didapatkan akurasi sebesar 85.67% untuk fitur Gabor dengan 4 orientasi dan 86% untuk fitur Gabor dengan 8 orientasi. ========================================================================================================== Security is one of the factors that are important in a computer system. Generally, the security of the computer system in the form of text password, or use an id card that has a barcode. The use of text as a password or ID card in security system has some drawbacks. This condition requires security system becomes more developed. Various security system based on the human body or biometric have begun to emerge, such as recognition iris of the eyeball, face recognition, palm vein recognition, fingerprint recognition. The biometric identification can describe individuals based on unique characteristics Different from other biometric identification, palm vein recognition does not make contact directly with the skin so it is not affected by skin conditions such as moisture and skin diseases that can degrade the accuracy of the scanner. Besides the shape of each individual vessel hundred times more unique than fingerprints. This final project uses Gabor features as feature extraction of palm vein image. Palm vein images that are used can be retrieved on the website CASIA. Prior to feature extraction, region of interest from palm veins taken. Results of x Gabor feature extraction will be established as vein code, where the values in the vein code consists of 0 and 1. The similarity between two vein codes are calculated using the Hamming distance. The trials using Gabor features, obtained an accuracy of 85.67% for Gabor features with four orientation and 86% for Gabor features with eight orientation.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSIf 005.8 Pan a
Uncontrolled Keywords: Gabor Filter, Jarak hamming, Palm Vein, Biometrik, Vein Code
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.9.A25 Computer security. Digital forensic. Data encryption (Computer science)
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 27 Jun 2019 04:04
Last Modified: 27 Jun 2019 04:04
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/63314

Actions (login required)

View Item View Item