Implementasi metode local binary pattern dalam ekstrasi citra & metode euclidean distance dalam identifikasi pada ruas jari tangan

Fauzi Alhadi, Ahmad (2015) Implementasi metode local binary pattern dalam ekstrasi citra & metode euclidean distance dalam identifikasi pada ruas jari tangan. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Sistem autentikasi, keamanan dan lain-lainnya, yang bagus dan baik harus mampu membedakan individu satu dengan yang lain. Maka dari itu diperlukan suatu ciri yang mampu membedakan antara individu yang satu dengan yang lainnya, yaitu identifikasi pada bidang biometrik yang memiliki tingkat keamanan yang lebih tinggi dari yang lain, karena biometrik memiliki keunikan yang hanya dimiliki oleh satu orang saja, meskipun orang tersebut memiliki saudara kembar. Salah satu bidang biometrik yang memiliki keunikan dari seorang manusia dan stabil terhadap perubahan kondisi fisik, yaitu ruas punggung jari tangan. Hal ini dapat terjadi dikarenakan pembentukan ruas jari tangan pada manusia sangat unik sejak manusia tersebut dilahirkan. Dalam tugas akhir ini dibangun sistem yang mampu mengenali ruas jari tangan pada manusia dengan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dalam ekstraksi citra dan metode Euclidean Distance dalam identifikasi pada ruas jari tangan. Sistem mengekstraksi citra ruas jari tangan dengan cara mentransformasikan nilai inputan gambar menjadi nilai fitur vektor ciri LBP berdasarkan perhitungan proses LBP. Kemudian hasil ekstraksi citra diidentifikasi menggunakan Euclidean Distance. Euclidean Distance merupakan suatu metode yang berfungsi untuk membandingkan jarak antara dua buah vektor dengan menggunakan perhitungan matematika akar kuadrat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performansi sistem LBP terbaik dicapai pada parameter LBP dengan radius = 1 dan sampling point = 8 dengan tingkat akurasi sebesar 95% dan waktu komputasi sistemnya adalah sebesar 4,25 detik. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pendekatan ini mampu mengidentifikasi citra ruas jari tangan dengan efisien dan akurat sehingga dapat artikan aplikasinya mempunyai performansi sistem yang bagus.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Identifikasi, Biometrik, Pengenalan Ruas Jari Tangan, Local Binary Pattern, Euclidean Distance.
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2015
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:07
Last Modified: 16 Nov 2016 08:07
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/27058

Actions (login required)

View Item View Item