Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tugas akhir ini dilakukan sebagai penelitian untuk menganalisa proses pengenalan iris mata manusia dengan teknik pengolahan citra menggunakan metode adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Hal ini didasarkan pada teori bahwa setiap iris mata manusia mempunyai bagian-bagian yang unik dan berbeda antara iris yang satu dengan yang lain. Data iris yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini diambil dari http://pesona.mmu.edu.my/~ccteo/. Data yang didapat sudah dalam grayscale dengan demikian dari data tersebut sudah dapat diolah dengan pengolahan selanjutnya dengan menentukan region of interest, mengubah koordinat citra dari koordinat kartesian menjadi koordinat polar, mengekstrak citra menjadi 3 bagian dan membuat blok-blok dari matriks tersebut, kemudian mengkodekan dengan filter wavelet. Dari hasil pengkodean ini didapat tiga buah parameter yaitu matriks diagonal, matriks vertikal, dan matriks horisontal. Dari ketiga parameter ini diambil nilai rata-ratanya dan hasilnya digunakan untuk pembentukan database yang kemudian digunakan untuk proses pelatihan, pengujian, dan pengecekan pada adaptive neuro-fuzzy inference system dengan menggunakan fungsi keanggotaan gaussian dan metode subtractive clustering. Hasil yang diadapat dari metode ini untuk citra mata yang telah dilatih sebesar 90% sedangkan untuk data uji atau citra yang tidak dilatih sebesar 25%.

---

This paper was made for studying identification proccess of human iris with image processing using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) methode. The study based on the theory that every human iris have unique parts. Data that used in this paper taken from http://pesona.mmu.edu.my/~ccteo/. Data format in grayscale level therefore this data could be proccess with the further processing decisively region of interest, transform from rectangular coordinate to polar coordinate, extracted the image to 3 parts and made blocs from this matrix, afterwards encode the matrix using wavelet filter. From the results of this coding was gotten three parameters that is the diagonal matrix, the vertical matrix, and the horizontal matrix. From the three parameters was taken average value and results was used for database formation, afterwards was used for training process, testing, and checking in adaptive neuro-fuzzy inference system used the function of the gaussian membership and subtractive clustering methode. The result for his method 90% for image that was trained and 25% for test data or image that was not trained.

Abstrak :
Skripsi ini bertujuan untuk membuat identifikasi iris mata menggunakan Hidden Markov Model dengan proses ekstraksi fitur berupa segmentasi, edge detection dan polarisasi. Proses yang pertama adalah pengambilan citra mata. Kemudian dilakukan proses segmentasi terhadap gambar mata yang didapat tersebut untuk memisahkan bagian iris dan pupilnya. Selanjutnya dilakukan proses polarisasi untuk memisahkan bagian iris dengan pupil kedalam bentuk polar. Hasil polarisasi inilah yang akan dikenali oleh sistem pengenal. Proses pengenalan iris mata dalam skripsi ini menggunakan Hidden Markov Model yang dilakukan melalui dua tahapan yaitu proses pelatihan data (training) yang dilakukan untuk melatih sistem pengenal yang bekerja, agar dapat mengetahui setiap garis-garis pada iris matanya, serta proses pengenalan iris mata itu sendiri (recognition) yang digunakan untuk mengenali iris mata yang ingin diuji. Seluruh proses yang dilakukan dibuat menggunakan sebuah perangkat lunak. Dari hasil uji coba yang diperoleh, sistem ini dapat mengenali iris mata yang diuji dengan tingkat akurasi mencapai 100%.

---

A Software of iris identification using hidden markov model is developed. The input image is extracted by using segmentation and polaritation process. The first process is taking of human eye image. Then do the process of segmentation of the image that is to separate iris and pupil from the eyes. Then do the process of polarization to separate iris with the pupil into the polar form. Results of this polarization will be recognized by the user's system. The process of introduction of human iris in this script use the Hidden Markov Model which is done through two stages of the process of training is to train a system that works, so that each can know the lines on the eye iris, and the introduction of the iris itself (recognition) that is used to identify iris that you want to test. The whole process is created using a software. From the results of the trials obtained, this system can recognize the iris eyes tested with a level of accuracy reached 100%.