Pengenalan Keaslian tanda tangan dengan menggunakan kombinasi Dynamic Time Warping dan Polar Fourier Transform
IGNATIA DHIAN ESTU K, Hanung Adi Nugroho, S.T., M.E., Ph.D.; Teguh Bharata Adji, S.T., M.T., M.Eng., Ph.D.
2015 | Tesis | S2 Teknik ElektroTanda tangan diperlukan dalam kehidupan sehari-hari untuk proses identifikasi. Instansi dan perusahaan menggunakan tanda tangan untuk proses verifikasi keaslian dokumen-dokumen penting. Kebutuhan sejumlah besar tanda tangan yang diverifikasi secara manual setiap harinya memunculkan potensi pembuatan sebuah sistem untuk mengenali keaslian tanda tangan. Tujuan penelitian ini adalah mengkombinasikan beberapa metode untuk meningkatkan akurasi pengenalan keaslian tanda tangan di antara pemalsuan tanda tangan yang sering terjadi. Penelitian ini melakukan beberapa tahapan dalam mengenali keaslian tanda tangan. Pertama-tama untuk mempersiapkan citra sebelum diekstraksi dilakukan beberapa operasi praproses pada citra. Operasi yang dilakukan dalam tahap praproses antara lain adalah grayscaling, filter dengan Gaussian kemudian binerisasi dengan metode Otsu. Langkah kedua yang dilakukan adalah proses cropping terhadap citra. Proses cropping digunakan dengan memfokuskan area pada objek tanda tangan. Kemudian yang dilakukan berikutnya adalah ekstraksi fitur untuk pengambilan nilai fitur citra tersebut dengan menggunakan ekstraksi fitur Dynamic Time Warping (DTW) dan Polar Fourier Transform (PFT). Dalam penelitian ini metode ekstraksi fitur dengan PFT diujicobakan pertama kali untuk pengenalan keaslian tanda tangan. Tahap yang terakhir yang dilakukan adalah klasifikasi untuk mengenali keaslian tanda tangan sekaligus melakukan perhitungan akurasi terhadap metode yang digunakan. Metode yang digunakan pada saat klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM) dan Multilayer Perceptron (MLP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi antara metode DTW dan PFT menggunakan klasifikasi SVM memberikan hasil yang paling baik dalam mengenali keaslian tanda tangan dengan tingkat akurasi sebesar 93,23%. Diharapkan dari hasil penelitian ini dapat digunakan dalam proses mengenali keaslian tanda tangan di kehidupan sehari-hari.
Hand signature is required in our daily life for the authentication. Institute and companies use signature form from one to another, so it can be applied for identity verification. So far signatures are just validated manually, so there is possibility to create a system for hand signature recognition. The objective of this research is combining some method to improve the hand signature recognition accuracy. On this research, there are some steps to recognize the authentic hand signature. First step is to set up an image before extraction, this experiment make some pre process operations on the image. The operations are grayscaling, Gaussian filtering then binary processing with Otsu�s method. The second step is cropping process on the image. The cropping process is applied by focusing on the hand signature area. The next step, the process of feature extraction obtain the feature value from the image by using Dynamic Time Warping (DTW) and Polar Fourier Transform (PFT). On this research, the method of Polar Fourier Transform (PFT) is experimented for the first time for verification of an authentic hand writing. The last step is classification to identify the authentication of hand signature and also to calculate the accuration of the method applied. The method employed for classification are Support Vector Machine (SVM) and Multilayer Perceptron (MLP). From the research results, the fact that the combination between the DTW and PFT using SVM classification, provide the best results in verification of an authentic hand signature with the accuracy of 93.23%. It is expected that from this research, the results can be utilized in the process of verification of an authentic hand signature in near future daily life.
Kata Kunci : tanda tangan, Dynamic Time Warping, Polar Fourier Transform, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, signature recognition
