VERIFIKASI CITRA SIDIK JARI BERDASARKAN MINUTIAE DENGAN METODE GABOR FILTER TESIS

Gratis

0
0
14
8 months ago
Preview
Full text

  

VERIFIKASI CITRA SIDIK JARI BERDASARKAN MINUTIAE DENGAN

METODE GABOR FILTER

TESIS

Oleh

SAYED MUNAZZAR

  107034010/TE

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

  

VERIFIKASI CITRA SIDIK JARI BERDASARKAN MINUTIAE DENGAN

METODE GABOR FILTER

TESIS

  Untuk Memperoleh Gelar Magister Teknik Dalam Program Studi Magister Teknik Elektro

  Pada Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

  

Oleh

SAYED MUNAZZAR

107034010/TE

  

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

  Judul Tesis :

VERIFIKASI CITRA SIDIK JARI BERDASARKAN

  MINUTIAE DENGAN METODE GABOR FILTER Nama Mahasiswa : Sayed Munazzar Nomor Induk : 107034010 Program Studi : Magister Teknik Elektro

  

Menyetujui

Komisi Pembimbing:

(Prof. Drs. Tulus, M.Si, Ph.D) (Fahmi, ST. M.Sc ) Ketua Anggota Sekretaris Program Studi, Dekan,

(Drs. Hasdari Helmi, MT) (Prof. Dr. Ir. Bustami Syam, MSME)

  Telah diuji pada Tanggal : 23 Oktober 2012 PANITIA PENGUJI TESIS Ketua : Prof. Drs. Tulus, M.Si, Ph.D Anggota : 1. Fahmi, ST, M.Sc

  2. Prof. Dr. Opim S. Sitompul, M.Sc

  3. Soeharwinto, ST, MT

  

ABSTRAK

  Pengolahan citra digital merupakan sebuah disiplin ilmu yang mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar, transformasi gambar, melakukan pemilihan citra diri yang optimal untuk tujuan analisis, melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi objek atau pengenalan objek yang tergantung pada citra, melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data. Verifikasi citra sidik jari berdasarkan minutiae bertujuan untuk mendapat nilai minutiae dari citra sidik jari yang maksimal sehinggga citra sidik jari bisa didapatkan kecocokan paling tinggi . Hasil dari verifikasi citra sidik jari normal dengan citra sidik jari berminyak sebelum digabor menghasilkan kecocokan sebesar 15,54% sedangkan verifikasi citra sidik jari normal dengan citra sidik jari berminyak setelah digabor menghasilkan kecocokan sebesar 20,46% sehingga persentase kecocokan meningkat menjadi 4,92% dengan menggunakan 56 sample sidik jari dari 7 orang yang berbeda.

  Kata kunci: Gabor Filter, Minutiae, Termination, Bifurcation

  

ABSTRACT

Digital image processingis constiutes a discipline which studies matters in

order to improve of the quality pictures, the picture transformation and the choice of

optimal personal image for the analysis, the process the information and description

of the object or the identification of the object which depends upon image, and to

compress and to reduce data for data storage, data transmission, and processing time

data. The verification of fingerprint image based minutiae was aimed to obtain

minutiae value from the maximal fingerprint image so that the fingerprint image

could obtain the highest comformity. The verification of normal and greasy

fingerprint images prior to using gabor filters yielded the conformity of 15,54% while

the verification of normal and greasy fingerprint images after using gabor filters

yielded the conformity of 20.46% so that the percentage of conformity increased to

4.92%, using 56 sampel of fingerprints from seven different people .

  Keywords : Gabor Filter, Minutiae, Termination, Bifurcation.

KATA PENGANTAR

  Segala puji dan syukur senantiasa penulis panjatkan kehadirat Allah SWT semoga selalu mendapat taufiq dan hidayahNya kepada kita semua sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis ini. Penulisan tesis ini dilakukan untuk memenuhi salah satu syarat kurikulum Program Studi Magister Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara, Medan. Tesis ini berjudul “VERIFIKASI CITRA

  

SIDIK JARI BERDASARKAN MINUTIAE DENGAN METODE GABOR

FILTER dimana penulis merasa tertarik dengan masalah verifikasi citra sidik jari.

  Penulis terutama mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada orang tua tercinta Waled Sayed Muhammad Jafar dan Ummi Syarifah Nur, Ayahanda Sayid Umar dan Ibunda Cut Rosnah, serta istriku yang tercinta Syarifah Rahmah beserta anak-anak yang tersayang Sayid Athaillah, Syarifah Fatimah dan Syarifah Maryam atas doa dan semangat yang diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis ini.

  Penulis juga mengucapkan terima kasih yang tak terhingga juga kepada Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si, Ph.D dan Bapak Fahmi, ST, M.Sc selaku pembimbing yang telah banyak memberi saran, bimbingan dan nasehatnya selama proses penulisan tesis ini. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada institusi Politeknik Negeri Lhokseumawe yang telah memberi kesempatan berupa bantuan dan dorongan moril

  Selesainya tesis ini juga melibatkan berbagai pihak yaitu Bapak Prof. Dr. Ir. Usman Baafai selaku Ketua Program Studi Magister Teknik Elektro, serta seluruh staf pengajar dan akademik Program Studi Magister Teknik Elektro serta rekan-rekan seperjuangan atas konstribusi dan bantuannya. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih atas konstribusi dan bantuanya, dan terima kasih buat Bapak Drs. Hasdari Helmi, MT, Bu Nur, Pak Martin, serta kawan-kawanku seperjuangan Salahuddin, Muliyadi, Kak Eliyani, Syahrul Azmi, Evi Andriani, Sarmayanta Sembiring, Muhammad Nasir, Sila Abdullah Syakri, Atthariq dan Kak Mursyidah serta rekan- rekan lainnya yang tidak bisa disebutkan satu persatu. Semoga Allah SWT memberi balasan yang setimpal atas bantuannya.

  Mudah-mudahan tesis ini dapat bermanfaat dan dapat memberikan masukan yang bermanfaat pada bidang riset biometrik sehingga dapat dipergunakan secara luas. Kritik dan saran dari pembaca yang sifatnya membangun sangat penulis harapkan.

  Medan, Oktober 2012 Penulis, Sayed Munazzar

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

  IDENTITAS :

  Nama : Sayed Munazzar Tempat/ Tanggal Lahir : Desa Jurong, 16 Juli 1974 Jenis Kelamin : Laki-laki Agama : Islam Bangsa : Indonesia Alamat : Jl. Merdeka. Gg. Kuta Asan No. 9. Cunda - Lhokseumawe.

  Aceh HP : +6285277668333

  RIWAYAT PENDIDIKAN : Sekolah Dasar Negeri Damai tamat tahun 1987.

  • Sekolah Menengah Pertama Negeri Indrajaya tamat tahun 1990
  • Sekolah Menengah Atas Negeri Beureunuen tamat tahun 1993
  • Politeknik Universitas Syiah Kuala tamat tahun 1996
  • Sarjana S1Universitas Brawijaya - Malang tamat tahun 2002
  • RIWAYATPEKERJAAN :
  • 1998 sampai dengan sekarang

  Staf Pengajar Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe sejak 01 Maret

  Medan, Oktober 2012 Penulis,

  

DAFTAR ISI

  5

  1

  4

  4

  4

  4

  5

  11

  i ii iii iv vi viii ix

  15

  17

  17

  18

  20

  24

  25

  1

  2.4.2. Minutiae matching ........................................................

  Halaman ABSTRAK....................................................................................................

  BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA................................................................

  ABSTRACT

...................................................................................................

KATA PENGANTAR................................................................................. DAFTAR RIWAYAT HIDUP.................................................................... DAFTAR ISI ............................................................................................... DAFTAR TABEL........................................................................................ DAFTAR GAMBAR...................................................................................

  BAB 1 PENDAHULUAN.........................................................................

  1.1. Latar Belakang........................................................................

  1.2. Perumusan Masalah.................................................................

  1.3. Batasan Masalah......................................................................

  1.4. TujuanPenelitian......................................................................

  1.5. ManfaatPenelitian....................................................................

  2.1. Sistem Biometrik.....................................................................

  2.4.1. Minutiae........................................................................

  2.2. Sidik Jari..................................................................................

  2.2.1. Identifikasi sidik jari......................................................

  2.3. Pengolahan Citra......................................................................

  2.3.1. Binerisai........................................................................

  2.3.2. Thinning........................................................................

  2.3.3. Gabor Filter..................................................................

  2.4. Identifikasi Sidik Jari...............................................................

  27

  BAB 3 METODELOGI PENELITIAN...................................................

  29 3.1. Metode yang Diusulkan...........................................................

  29 3.2. Pengambilan Data Citra Sidik Jari...........................................

  30 3.3. Pengolahan Citra Sidik Jari......................................................

  31 3.3.1. Open image....................................................................

  32 3.3.2. Normalisasi....................................................................

  33 3.3.3. Binerisasi.......................................................................

  33 3.3.4. Thining..........................................................................

  35 3.3.5. Minutiae........................................................................

  35 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.....................................................

  36 4.1. Hasil Analisa Citra Sidik Jari Berminyak................................

  36 4.1.1. Pengambilan data sidik jari............................................

  36 4.1.2. Normalisasi ...................................................................

  37 4.1.3. Binerisasi ......................................................................

  38 4.1.4. Thinning ........................................................................

  39 4.1.5. Enhancement dengan gabor filter..................................

  40 4.1.6. Minutiae ........................................................................

  41

  4.2. Hasil Termination dan Bifurcation Pada Citra Sidik Jari Sebelum dan Sesudah Gabor Filter.........................................

  42

  4.3. Verifikasi Citra Sidik Jari Sebelum dan Sesudah Gabor Filter ........................................................................................

  48 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN.....................................................

  57 5.1. Kesimpulan..............................................................................

  57 5.2. Saran........................................................................................

  57 DAFTAR PUSTAKA..................................................................................

  58 LAMPIRAN

  60

  

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

  1.1. Penelitian yang pernah dilakukan..............................................

  2

  2.1. Penerapan aplikasi biometrik pada forensik, sipil dan komersial forensic civilian commercial.....................................

  8

  4.1. Data citra sidik jari hasil termination dan bifurcation sebelum dan sesudah gabor.................................................................

  44

  4.2. Tabel data verifikasi sidik jari normal dengan sidik jari berminyak..................................................................................

  48

  4.3. Tabel data verifikasi sidik jari normal dengan sidik jari hasil

gabor ..........................................................................................

  52

  

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

  2.1. Arsitektur sistem biometrik.........................................................

  7 2.2. Proses enrollment sidik jari.........................................................

  8 2.3. Proses verifikasi sidik jari...........................................................

  9 2.4. Proses identification sidik jari.....................................................

  10 2.5. Data unik citra sidik jari (a) Whorl (b) Arch (c) Loop...............

  12 2.6. Garis acquisition.........................................................................

  13 2.7. Klasifikasi pada sidik jari............................................................

  14 2.8. Proses konversi binerisasi...........................................................

  17 2.9. Proses thinning pada citra...........................................................

  20 2.10. Gabor filter simetris genap dalam spatial domain......................

  21 2.11. Vektor minutiae ridge ending dan ridge bifurcation..................

  26 2.12. Dua citra sidik jari dengan kualitas yang berbeda.......................

  27

  2.13. Minutiae matching dari sampel input sidik jari dan template

database ......................................................................................

  28 3.1. Blok diagram penelitian..............................................................

  29 3.2. Gambar citra sidik jari.................................................................

  32

  3.4. Hasil binerisasi ............................................................................

  34 4.1. Citra sidik jari berminyak............................................................

  37 4.2. Hasil normalisasi citra...............................................................

  38 4.3. Hasil binerisasi dengan nilai threshold.....................................

  39 4.4. Hasil thinning, (a) citra setelah binerisasi; (b) thinning.............

  40 4.5. Hasil proses gabor filter..............................................................

  41 4.6. Hasil proses minutiae .................................................................

  42 4.7. Hasil termination dan bifurcation...............................................

  43

  4.8. Grafik data hasil terminasi dan bifurkasi pada citra sidik jari sebelum dan setelah gabor......................................................

  47

  4.9. Grafik data verifikasi sidik jari normal dengan sidik jari berminyak sebelum gabor.......................................................

  51

  4.10. Grafik data verifikasi sidik jari normal dengan sidik jari hasil

gabor ...........................................................................................

  55

  4.11. Grafik data verifikasi sidik jari normal dengan sidik jari berminyak sebelum dan sesudah gabor.....................................

  56

Dokumen baru

Dokumen yang terkait

IMPLEMENTASI OPTIC SCANNER PADA SIDIK JARI MANUSIA UNTUK MENDETEKSI RHESUS PADA GOLONGAN DARAH ABO MENGGUNAKAN METODE PATTERN RECOGNITION
6
40
61
PROTOTYPE PENGGERAK PINTU PAGAR OTOMATIS BERBASIS ARDUINO UNO ATMEGA 328P DENGAN SENSOR SIDIK JARI
5
22
71
PROTOTYPE PENGGERAK PINTU PAGAR OTOMATIS BERBASIS ARDUINO UNO ATMEGA 328P DENGAN SENSOR SIDIK JARI
10
45
70
PENERAPAN METODE ALGORITMA ARITHMETIC MEAN FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE SALT AND PEPPER PADA CITRA
1
4
7
DETEKSI JENIS KELAMIN BERDASARKAN CITRA WAJAH JARAK JAUH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
0
4
6
SISTEM IDENTIFIKASI BATIK ALAMI DAN BATIK SINTETIS BERDASARKAN KARAKTERISTIK WARNA CITRA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
0
0
6
RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN SEPEDA MOTOR DENGAN SENSOR SIDIK JARI
0
0
5
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN MENGGUNAKAN STRUKTUR MINUTIA
0
0
11
View of SEGMENTASI VOLUME 3D CITRA USG BERDASARKAN WARNA RGB DENGAN METODE GAUSSIAN
0
0
12
ANALISIS FUNGSI ILMU BANTU SIDIK JARI (DACTYLOSCOPY) DALAM PROSES PENYIDIKAN PERKARA PEMBUNUHAN (Jurnal)
0
0
14
KLASIFIKASI SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE
0
0
8
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI
0
5
6
SISTEM PENGENALAN CITRA SIDIK JARI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMBUKA PINTU SECARA OTOMATIS
0
0
5
IMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN METODE ALPHA-TRIMMED MEAN FILTER DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL
0
0
16
IMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN METODE MIDPOINT FILTER DAN Yp MEAN FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI FANNY FAIRINA N 101401088
0
0
13
Show more