Laporkan Masalah

Metode pengenalan Iris Mata berdasarkan rata-rata intensitas Subcitra untuk segmentasi Iris

DWIYASA, Henry, Drs. Agus Harjoko, MSc.,PhD

2006 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Penggunaan biometrik dalam berbagai sistem keamanan telah banyak diterapkan, terutama sebagai alat identifikasi dan verifikasi. Salah satu contoh biometrik adalah menggunakan pola iris mata, karena dianggap memiliki pola yang unik untuk setiap individu. Namun penggunaan pola iris mata sebagai biometrik sering kali menemui kendala. Salah satu kendala tersebut adalah pada waktu proses pengambilan sampel, pola iris mata sangat mudah terjadi noise. Kendala lain adalah proses pengkodean iris mata yang terlalu lama. Pada penelitian ini, proses segmentasi iris dilakukan berdasarkan asumsi bahwa pupil memiliki intensitas lebih rendah daripada iris, dan iris memiliki intensitas lebih rendah daripada sklera. Dengan mencari daerah perbatasan dengan perubahan intensitas tersebut, daerah iris dapat dipisahkan dari pupil dan sklera. Proses pengkodean dilakukan dengan mengubah citra iris yang sudah diekstraksi menjadi bentuk sinyal dan ditransformasi dengan wavelet Coiflet sebanyak 4 level. Proses perhitungan jarak dilakukan dengan memodifikasi rumus jarak Hamming sehingga dapat digunakan untuk data integer. Hasil penelitian ini mendapatkan tingkat keberhasilan untuk identifikasi database CASIA versi 1.0 sebesar 84,25% dan database MMU 1 sebesar 77,78% untuk mata kiri dan 86,67% untuk mata kanan. Waktu rata-rata proses pengkodean iris dari segmentasi hingga terbentuk kode sebesar 0,7096 detik. Dengan hasil tersebut, faktor akurasi dan waktu yang didapatkan lebih baik dari penelitian yang dilakukan Libor Masek.

There has been numerous implementations of security system using biometric, especially for identification and verification cases. Another example of biometric is the iris pattern in human eye, because it is considered to have a unique pattern for each person. The use of iris pattern often having problems in implementation. One of the problem is in image acquisition process, it is very easy for noise to occur. Another problem is too much time wasted in iris coding process. In this research, the iris segmentation done base on the assumption that the pupil have lower intensity than the iris, and the iris have lower intensity than the sclera. By retrieving the border area with the intensity alteration, the iris area can be separated from pupil and sclera. The coding process done by transforming the iris extracted image into signal form and then passed by a discreet wavelet transform, using 4 level of Coiflet wavelet. The distance measurement done by modifying Hamming distance to make it applicable for integer data. This research resulted that the identification successful rate for the CASIA version 1.0 database is 84.25% and for left eyes of MMU 1 database is 77.78% and 86.67% for the right eyes. The time rate for coding process from the segmentation until a generated iris code is 0.7096 seconds. With those results, the accuracy and timing factor in this research is better than Masek’s research.

Kata Kunci : Biometrik,Transformasi Wavelet,Pengenalan Iris, biometric, iris recognition, image segmentation, wavelet transformation


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.