ABSTRAKSI: Teknik Biometrik merupakan salah satu teknik yang dapat mengidentifikasi seseorang berdasarkan pada fisiologis dan ciri-cirinya. Bermacam-macam teknik biometrik digunakan untuk membuktikan identitas seseorang. Teknik biometrik yang sering digunakan untuk identitas seseorang adalah iris scan, pengenalan suara dan geometri tangan. Pada penelitian ini akan dibuat suatu perangkat lunak pengenalan bentuk dari geometri tangan. Sample tangan setiap orang akan diambil dan diproses untuk menemukan informasi apa yang bisa dijadikan parameter perbedaan setiap individu.
Adapun dalam teknik pre-processing digunakan beberapa teknik seperti grayscale, median filter, black white, proses closing dan opening yang bertujuan untuk menyiapkan citra masuk kedalam tahap ekstraksi ciri. Pada proses ekstraksi ciri diambil informasi panjang dari 14 garis utama yang mewakili struktur tangan untuk menghasilkan fitur vektor, yang selanjutnya digunakan untuk proses identifikasi. Unjuk kerja sistem dinyatakan dengan tingkat akurasi dalam pencocokan data yang diuji terhadap database yang telah ada. Dari penelitian ini didapat akurasi 92.4 % dari 20 orang sample, dimana setiap orang diambil 7 citra, terdiri dari 2 citra latih dan 5 citra uji.Kata Kunci : Biometrik, Image Processing, Pengenalan Struktur TanganABSTRACT: Biometric technique is ones of technique that can identify a person based on physiological and characteristics. Various biometric techniques used to verify someone identity. Biometric techniques are often used for a person's identity is the iris scan, voice recognition and hand geometry. In this research will be made of a shape recognition software from hand geometry. Sample the hands of each person will be taken and processed to find what kind of parameter can make every people are different.
Some ways used in Pre-processing, there are tecnic grayscale, median filter, black white, closing and opening process, to make this image ready join to characteristic extraction. In the feature extraction process, will take information from 14 major lines that represent the structure of the hand to produce a feature vector, then used for the identification process. The performance of system is measured with accuracy level for matching the testing data toward the existing database. From this project the accuration is 92.4% of the 20 people sampled, where everyone is taken 7 image, consisting of 2 training images and 5 test images.Keyword: Biometrics, Image Processing, Introduction to Hand Structure