IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS KOMPONEN BEBAS (INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS – ICA)

Casbari, Hari and Santoso, Imam and Isnanto, R.Rizal (2011) IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS KOMPONEN BEBAS (INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS – ICA). Undergraduate thesis, Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik.

[img]
Preview
PDF - Published Version
242Kb

Abstract

Biometrik merupakan suatu ilmu yang menitikberatkan pada metode-metode untuk mengidentifikasikan secara biologis, khususnya ciri unik yang dimiliki manusia. Pada penelitian ini, ciri unik yang dibahas adalah tekstur iris mata. Setiap iris memiliki tekstur detail dan unik, bahkan berbeda antara mata kanan dan kiri. Iris mata juga tidak dapat diubah serta permanen selama berpuluh-puluh tahun, sehingga dapat digunakan dalam sistem identifikasi dengan cara mengekstraksi ciri unik tersebut. Pada penelitian ini telah dikembangkan teknik pengenalan iris mata menggunakan metode Analisis Komponen Bebas (Independent Components Analysis - ICA). Penelitian dimulai dengan merancang program simulasi komputer menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Pada penelitian ini tahapan-tahapan yang dilakukan untuk identifikasi iris mata adalah akuisisi data, pengolahan awal, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Pengolahan awal meliputi ekualisasi histogram, downsampling, penapisan median, deteksi tepi Canny, dan pengubahan citra iris ke koordinat polar. Algoritma yang digunakan untuk ekstraksi ciri tekstur iris mata adalah algoritma FastICA. Sedangkan untuk mengklasifikasikan ciri dari tekstur iris mata digunakan perhitungan dengan jarak Euclidean rata-rata. Program simulasi pengenalan iris mata yang telah jadi kemudian diuji menggunakan 90 citra uji. Pengenalan ditentukan dengan mencari jarak Euclidean rata-rata terkecil antara komponen bebas citra iris mata yang diujikan dengan komponen bebas citra-citra iris yang ada dalam basis-data. Dari pengujian yang dilakukan, diperoleh persentase pengenalan terbaik adalah 97,5 % dari hasil pengujian dengan menggunakan enam citra latih. Untuk penggunaan jumlah citra latih dalam basis-data yang lebih kecil dari enam citra latih dan penggunaan komponen bebas yang lebih kecil dari 10 untuk setiap jenis mata, diperoleh tingkat persentase pengenalan yang menurun. Kata-kunci : Pengenalan iris mata, Analisis Komponen Bebas, jarak Euclidean.

Item Type:Thesis (Undergraduate)
Subjects:T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering
Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering
ID Code:25347
Deposited By:Mr. Sudjadi Pranoto
Deposited On:11 Jan 2011 15:23
Last Modified:11 Jan 2011 15:23

Repository Staff Only: item control page