Identifikasi Individu Melalui Citra Telapak Tangan Menggunakan Contourlet Transform - Principal Component Analysis

Luthfi

Informasi Umum

Kode

113070337

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

297 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Biometrik merupakan ilmu yang membahas mengenai pengenalan identitas seseorang. Pengenalan seseorang dapat dilakukan melalui media suara, gambar, dan tulisan. Banyak sekali teknologi yang membutuhkan informasi otentik mengenai identitas seseorang. Namun banyak orang yang memalsukan identitas untuk dapat mengakses teknologi tersebut. Oleh sebab itu perlu adanya sistem identifikasi dengan menggunakan sesuatu yang unik. Tekstur telapak tangan merupakan hal unik yang dimiliki manusia. Setiap orang memiliki tekstur telapak tangan yang berbeda. Untuk mengidentifikasi seseorang melalui telapak tangan dibutuhkan sistem komputerisasi. Sistem ini diharapkan bisa membantu dalam mengidentifikasi telapak tangan. Pada Tugas Akhir ini akan dibuat sistem identifikasi pemilik telapak tangan dengan melakukan deteksi telapak tangan. Pendeteksian ini dilakukan dengan color segmentation yang akan menghasilkan wilayah telapak tangan dan wilayah background. Transformasi contourlet dan Principal Component Analysis (PCA) digunakan sebagai ekstrasi ciri. Sedangkan proses klasifikasi menggunakan teknik euclidean distance. Hasil yang didapat dari pengujian yang dilakukan, pengidentifikasian pemilik telapak tangan dapat diimplementasikan dengan menggunakan metode transformasi contourlet dan Principal Component Analysis (PCA). Transformasi contourlet yang dilanjutkan dengan PCA akan menghasilkan dimensi yang lebih kecil dan waktu komputasi yang lebih singkat dengan memberikan performansi yang sama dengan hanya manggunakan transformasi contourlet. Akurasi yang didapat adalah 89%.Kata Kunci : telapak tangan, color segmentation, transformasi contourlet, Principal Component AnalysisABSTRACT: Biometric is science that studies the recognition of personal identification. The recognition can be done through the medium of sound, images, and text. There are many technology that requires authentic information about someone's identity. But many people use a fake identity to be able to access these technologies. Therefore it is needed a system identification by using something unique. Texture of the palm is the unique thing that people have. Everyone has a different texture palms. It is needed a computerized system to identify a person through the palm. The system is expected to assist in identifying the owner of the palm. This final task will build the palm recognition system using hand detection. The detection is done by color segmentation that will generate the region of palm and the region of background. Contourlet transformation and Principal Component Analysis (PCA) are used as a feature extraction. Whereas the classification process using euclidean distance technique. The result of testing system, palm recognition can be implemented contourlet transform and Principal Component Analysis (PCA). Contourlet transform which is followed by PCA will generate smaller dimension and faster computation time with provide the same performance as using only the contourlet transform. The accuracy obtained is 89%.Keyword: palm, color segmentation, transformasi contourlet, Principal Component Analysis