Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem biometric menawarkan solusi dalarn proses identifikasi sseorang berdasarkan keunikan iitur atau karakteristik yang ciimiliki oleh setiap individu Sampai saat ini, identifkasi berdasarkan iris rnata rnerupakan metode biometric yang paling akurat dan reliable. Permasalahan yang akan dibahas rnengikutsertakan perancangan simulasi sistem pengenalan berdasarkan pola iris mata seseorang dengan tujuan unmk memverifikasi keunikan suatu iris manusia dan perfonnansinya sebagai salah satu metode dalam telcnologi biometric. Tahap awal sistem pengenalau berdasarkan iris mana adalah segmentasi secara otomatis berdasarkan tmnsformasi Hough sehingga dapat melokalisasi daerah iris dan pupil. Daerah iris yang berbentuk lingkaran yang telah terscgmentasi tersebut selanjutnya akan dinormalisasi ke dalam rectangular representation agar dapat diekstraksi dalam proses selanjutnya. Proses ekstraksi dilakukan dengan cara mengkonvolusi citra iris yang telah dinormalisasi tersebut clengan 1-D Log-Gabor wavelet. Selanjutnya data fase yang diperoleh dari 1-D Log Gabor wavelet dikuantisasi menjadi empat tingkat agar dapat di-encoding menjadi suatu biometric template yang biasa disebut dengan iriscode. Proses pencocokkan antara dua triscode dilakukan dengan menggunakan rnetode Harnming Distance. Percobaan djlakukan dengan mengkombinasikan 108 iris mata yang berasal dari 36 individu yang berbeda (tiga posisi iris yang berbeda untuk setiap orang). Pada sistem yang diujicobakan ini mempunyai false reject rate sebesar 13,88% dan false acceptance rate scbesar 0,00%.

Abstrak :
Penggunaan pin dan password bahkan token sudah dianggap ketinggalan zaman sehingga negara berkembang banyak mengembangkan metode transaksi berbasis biometrik. Biometrik yang merupakan karakterisitik biologis yang banyak digunakan saat ini adalah mata, wajah, dan sidik jari. Wajah dan sidik jari dalam kondisi tertentu dapat berubah dan tidak dapat dikenali oleh sebab itu mata atau tepatnya iris adalah pilihan yang tepat untuk digunakan untuk metode autentikasi mengingat mata manusia tidak mudah berubah. Tugas akhir ini berfokus pada pengembangan sistem yang sudah ada sebelumnya mengenai autentikasi menggunakan metode lokalisasi dan normalisasi half-polar pada iris mata. Pengembangan yang dilakukan adalah agar pengenalan dapat lebih akurat dan cepat menggunakan metode segementasi mata dan normalisasi yang berbeda dengan metode half-polar serta membuat pengenalan dapat dilakukan pada mata kiri dan kanan secara bersamaan mengingat Iris pattern pada kedua mata manusia berbeda. Metode-metode segmentasi iris yang diajukan adalah Zeta-v1, Zeta-v2, Zeta-v3, Zeta-v4, Zeta-v5, Zeta-v6 dan Zeta-v7. Hasil pengujian terbaik dari segi performa waktu ditunjukkan oleh metode Zeta-v7 dengan rata-rata 0.0138427 detik. Hasil Pengujian terbaik dari segi akurasi sistem adalah Zeta-v1, dengan persentase penolakan yang salah bernilai 100 dan persentase penerimaan yang benar bernilai 94,90. ......The use of pin and password and even tokens is considered outdated, so many countries develop biometric based transaction methods. Biometrics which are the most widely used biological characteristics are the eye, face, and fingerprint. The faces and fingerprints in certain conditions can change and can not be recognized. The eye or precisely the iris is the right choice to use for authentication methods considering that the human rsquo s eye is not easily changed. This final assignment focuses on the development of previous systems of authentication using localization methods and half polar Normalization of the iris. Development is performed to make the recognition more accurate dan faster while using different eye segmentation and Normalization methods. The recognition methods can be used for left and right eyes considering both eyes in human have different iris pattern. The proposed iris segmentation methods are Zeta v1, Zeta v2, Zeta v3, Zeta v4, Zeta v5, Zeta v6 dan Zeta v7. The best test result based on time performance presented by the Zeta v7 segmentation which shows the average time performance 0.0138427 seconds. The best result based on accuracy presented by Zeta v1 which show the percentage of wrong rejection 100 and percentage of right acceptance 94,90.

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%.