Identifikasi Berbasis Citra Pembuluh Vena Pada Telapak Tangan Menggunakan Learning Vector Quantization

Setiawan, Herry (2016) Identifikasi Berbasis Citra Pembuluh Vena Pada Telapak Tangan Menggunakan Learning Vector Quantization. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

[img]
Preview
Text
2214206008-Master_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Setiap manusia memiliki keunikan tersendiri di antara manusia yang lain baik bentuk fisik mau pun karakteristik sifat. Biometrik merupakan ilmu yang dapat mengenali bagian dari suatu individu. Oleh karenanya, identifikasi biometrik merupakan salah satu cara yang dilakukan untuk mengenali identitas dari seseorang. Palm vein adalah salah satu biometrik yang akhir-akhir ini menarik minat banyak peneliti dan industri karena memiliki beberapa keunggulan dibandingkan ciri-ciri fisik lainnya seperti fingerprint, iris dan wajah. Palm vein memiliki fitur internal sehingga sulit dirusak, dimodifikasi dan disimulasi dengan telapak tangan palsu. Pada penelitian ini, akan dilakukan perancangan dan implementasi sebuah sistem pengenalan melalui pembuluh vena. Sistem yang dibangun mampu mengambil citra vena telapak tangan, mendeteksi keberadaan pembuluh vena kemudian mampu mengenalinya berdasarkan database. Hal ini dilakukan setelah proses ekstraksi ciri, pemrosesan dan pengolahan terhadap citra pembuluh vena telapak tangan tersebut. Metode yang digunakan adalah phase symmetri dan learning vector quantization. Fitur ekstraksi menggunakan phase symmetri. phase symmetri diterapkan dengan menghitung amplitudo dan phase dari sinyal frekuensi citra vena yang mewakili informasi detail rinci varian dari sebuah citra vein. Sedangkan learning vector qualization digunakan untuk pengelompokan ekslusif hasil dari ekstraksi. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi dengan akurasi mencapai 94% ===============================================================================================Every human being is unique even other human like physical, behavior or characteristic. Biometric is a science that can recognize a part of an individual. Therefore , biometric identification is one of the ways in which to recognize the identity of a person.Palm vein biometric is one that lately attracted many researchers and industry because it has several advantages over other physical traits such as fingerprint , iris and face. Palm vein has internal features so difficult tampered with, modified and simulated with fake palms. In this research , will be design and implementation of a system of recognition through the veins.The system built is capable of taking the image of the palm veins , detecting the presence of a vein and then be able to recognize based database.This is done after the process of feature extraction , processing and processing on the image of the palm veins. The method used is the phase symmetri and learning vector quantization. Feature extraction using phase symmetri. phase symmetri is applied to calculate the amplitude and phase of the signal frequency vein image representing detailed information detailed variant of a vein image. While learning vector qualization used for the exclusive classification from the extraction result. This research resulted 94% accuracy of classification

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTE 006.4 Set i
Uncontrolled Keywords: Biometrik, palm-vein, phase symmetry, learning vector qualization.
Subjects: Q Science > Q Science (General) > Q337.5 Pattern recognition systems
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User: EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited: 05 Mar 2020 02:41
Last Modified: 05 Mar 2020 02:41
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/75312

Actions (login required)

View Item View Item