ABSTRAKSI: Biometrik adalah suatu teknologi yang menggunakan karakteristik fisik dan perilaku untuk mengidentifikasi seseorang. Biometrik telinga merupakan cabang biometrik dengan telinga sebagai dasar identifikasi, yang mempunyai beberapa kelebihan jika dibandingkan dengan cabang biometrik lainnya. Telinga memiliki struktur yang kaya, bentuk dan kontur yang berbeda, distribusi warna yang seragam, tidak banyak berubah terhadap waktu (stabil), serta tidak terpengaruh oleh ekspresi wajah.
Pada tugas akhir ini, perancangan sistem biometrik telinga untuk pengenalan idividu dilakukan menggunakan dekomposisi mode empiris, analisis komponen utama dan identifikasi dengan Euclidean distance. Proses-prosesnya adalah akuisisi citra, normalisasi citra, pengubahan citra ke citra gray, peregangan kontras. Dekomposisi mode empiris untuk mencari nilai IMF terakhir sebagai ekstraksi ciri untuk analisis komponen utama, kemudian diidentifikasi melalui Euclidean distance.
Sistem yang dirancang merupakan sistem offline. Melalui implementasi dan pengujian, sistem memiliki akurasi sebesar 77,78% untuk pengujian citra dengan komponen utama yang digunakan adalah 30%.
Kata Kunci : Kata kunci : biometrik telinga, EMD, IMF, PCA, Euclidean distance.ABSTRACT: Biometrics is a technology that uses physical and behavioral characteristic to identify someone. Ear biometric is one of biometrics that using ears as object of basis identification, which has several advantages compared another biometrics object. Ears has rich structure, different form and contour, uniform colour distribution, not much change by time, and uneffected by facial expressions.
In this final, designed system of ear biometrics for individual recognition using emphirical mode decomposition and principal component analysis, while euclidean distance is used for identification. Its process consists of image acquisition, grayscalling, and contrast stretching. Emphirical mode decomposition finds small number of components called IMF as feature extraction for PCA and then Euclidean distance identify it.
The designed system is an offline system. Through the implementation and testing accuracy of the system is 77,78% for sample images using 30% of principal component.
Keyword: Keywords: Ear biometrics, EMD, IMF, PCA, Euclidean distance.