Perbandingan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Speeded-Up Robust Feature (SURF) Dalam Mendeteksi Kepalsuan Citra Dermoscopic Yang Terserang Copy-Move

Rizki, Muhammad (2020) Perbandingan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Speeded-Up Robust Feature (SURF) Dalam Mendeteksi Kepalsuan Citra Dermoscopic Yang Terserang Copy-Move. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

This is the latest version of this item.

[img] Text
07211440000052-Muhammad Rizki-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Citra forensik atau Digital forensik merupakan area penting dalam penelitian untuk mengetahui apakah sebuah citra yang merupa-kan jejak digital adalah citra yang original atau hasil manipulasi. Suatu jejak digital sekarang ini merupakan hal yang penting dalam penilaian untuk suatu keputusan. Banyak sekali citra-citra yang ada sekarang dengan mudahnya di manipulasi atau dirusak dengan menggunakan beberapa software seperti Photoshop. Cukup sulit untuk membedakan atau menentukan keaslian dari citra. Untuk analisis forensik, teknik pendeteksian pemalsuan citra digunakan untuk mengidentifikasi keaslian citra. Dalam tugas akhir ini metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Speeded-up Robust Feature (SURF) digunakan untuk mendeteksi citra yang telah di Copy-Move. Tujuannya adalah untuk membandingkan dan menentukan mana metode terbaik untuk mendeteksi citra dermoscopic palsu yang diserang copy-move. Dikhususkan untuk dataset yang digunakan adalah citra di bidang dermoscopic kulit karena belum adanya pengamanan citra dalam bidang tersebut. Diharapkan dengan adanya perbandingan metode deteksi citra ini dapat memudahkan untuk melakukan pengecekan kepalsuan suatu citra dan mengurangi atau menekan jumlah citra palsu yang beredar di dunia digital agar tidak disalah gunakan. ======================================================================================================= Forensic imagery or digital forensics is an important area in research to find out whether an image that is a digital trace is an original or manipulated image. A digital footprint is now an important thing in judgment for a decision. Lots of images now are easily manipulated or forged by using some software such as Photoshop. It is quite difficult to distinguish or determine the authenticity of the image. For forensic analysis, an image forgery detection technique is used to identify the authenticity of the image. In this final project, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Speeded-up Robust Feature (SURF) methods are used to detect images that have been copy-moved. The aim is to compare and determine which is the best method for detecting fake dermoscopic images that are attacked by copy-move. The dataset used is an image in the dermo-scopic area of the skin because there is no image protection in that field. It is hoped that this comparison of image detection methods can make it easier to check the falsity of an image and reduce or reduce the number of fake images circulating in the digital world so that they are not misused.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Copy-move, Digital Forensik, Image Processing, Dermoscopic, SIFT, SURF, Digital Forensics
Subjects: R Medicine > RA Public aspects of medicine > RA1001 Forensic Medicine. Medical jurisprudence. Legal medicine
R Medicine > RL Dermatology
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Muhammad Rizki
Date Deposited: 27 Aug 2020 05:15
Last Modified: 27 Aug 2020 05:15
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/79137

Available Versions of this Item

Actions (login required)

View Item View Item