ANALISIS PENENTUAN TITIK TENGAH SIDIK JARI MENGGUNAKAN GEOMETRY OF REGION TECHNIQUE

NUR ALMA MANGGIASIH

Informasi Dasar

109 kali
111050129
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Biometrik merupakan suatu teknologi untuk mengenali seseorang berdasarkan ciri fisiknya yang unik dan sulit dipalsukan. Salah satu ciri fisik yang biasa dan banyak digunakan adalah sidik jari. Sidik jari banyak digunakan karena cirinya yang sangat unik, tidak ada seorangpun di dunia ini yang memiliki sidik jari persis sama dengan yang lainnya. Selain itu sidik jari tidak akan berubah, kecuali karena mendapat luka atau kecelakaan serius. Teknologi sidik jari ini juga dapat diterapkan pada identifikasi daktiloskopi yang digunakan dalam dunia kepolisian
Dalam proses identifikasi, penentuan titik tengah atau core point merupakan salah satu factor yang sangat penting. Penentuan titik tengah ini dapat dilakukan secara manual maupun otomatis. Pada Tugas Akhir ini digunakan metode Geometry of Region Technique untuk menentukan titik tengah secara otomatis, khususnya pada sidik jari tipe loop dan whorl. Langkah pertama adalah dilakukan preprocessing terhadap sidik jari yang akan ditentukan titik tengahnya. Setelah itu dilakukan deteksi titik tengahnya yang dilakukan melalui dua tahap, yaitu deteksi dengan skala ketika masih dalam betuk citra orientasi dan deteksi pada daerah bloknya. Deteksi pada block area ini dibedakan menjadi dua, yaitu dengan masking dan juga dengan menentukan satu titik pada koordinat tertentu yang dianggap mewakili sebagian besar bahkan seluruh titik tengah pada sidik jari, baik untuk tipe loop maupun whorl.
Hasil pengujian sistem ini dibagi menjadi tiga daerah, yaitu range A, range B, dan di luar keduanya. Range A didasarkan pada tujuannya untuk klasifikasi sidik jari, sedangkan range B didasarkan pada kepentingannya untuk proses identifikasi daktiloskopi. Untuk metode masking pada tipe loop diperoleh ACP range A sebesar 100% dan ACP range B sebesar 70,96%, tanpa FCP. Sedangkan untuk tipe loop dengan penetuan koordinat tertentu diperoleh ACP range A sebesar 100%, ACP range B sebesar 77,41%, dan juga tanpa FCP. Untuk tipe whorl dengan masking diperoleh ACP range A sebesar 83,33% dan ACP range B sebesar 20%, dengan FCP sebesar 16,66%. Sedangkan untuk tipe whorl dengan metode penentuan titik pada koordinat tertentu diperoleh ACP range A sebesar 86,66% dan ACP range B sebesar 46,66%, dan FCP 13,33%.Kata Kunci : sidik jari, geometry of region technique, core pointABSTRACT: Biometric is a technology to recognize someone by unique physic feature and can’t be duplicated. One of the unique physic feature and commonly used is fingerprint. It is common used because of its uniqueness feature, no one in this world has the same fingerprint as the other. Beside, fingerprint won’t change, except it gets serious accident or scars. This fingerprint technology also can be applied in dactiloscopy for police identification.
In identification process, core point is one of the most important factor. This core point detection can be applied both manually and automatically. This final project uses geometry of region technique to determine core point automatically, especially loop and whorl type. First step is preprocessing to the fingerprint image which will be determined the core point. Next, determine the core point in two steps, detect in oriented image scale and detect ini block area. Detection in block area is divided into two area, using masking and determine a point in defined coordinate which is considered representate core point for common fingerprint, both loop and whorl.
Experiment result of the system is divided into three region, range A, range B, and beyond both of them. Range A is defined for fingerprint classifying, while range B is defined for dactyloscopy identification. In loop using masking method in block area, earn range A ACP 100% and range B ACP 70,96%, and without FCP. While loop type using defined coordinate earn range A ACP 100%, range B ACP 77,41% and with no FCP too. For whorl type using masking method earn range A ACP 83,33% and range B ACP 20%, with FCP 16,66% . While whorl type using defined coordinate earn range A ACP 86,66% and range B ACP 46,66%, and FCP 13,33%Keyword: fingerprint, geometry of region technique, core point

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

ANALISIS PENENTUAN TITIK TENGAH SIDIK JARI MENGGUNAKAN GEOMETRY OF REGION TECHNIQUE
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

NUR ALMA MANGGIASIH
Perorangan
Iwan Iwut Tritoasmoro, Joko Haryatno
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2009

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini