Verifikasi dan Identifikasi Telapak Tangan dengan Kernel Gabor

Muhammad Kusban

Abstract


In recent years, biometric recognition has been rapidly developed and still continues to grow. Researchers are combining several algorithms to obtain a more robust feature. In this study, Gabor kernel methods, principle component analysis (PCA), detection error trade-off (DET), expected performance curves (EPC), and cumulative match characteristic (CMC) is combined and used to obtain the features of palm print. This experiment shows that the combination of Gabor and PCA methods, using 240 items of data, gives an optimum result in palms identification and authentication.

Pengenalan biometrik terus berkembang sehingga banyak peneliti menggabungkan beberapa algoritma dalam mendapatkan fitur yang lebih kokoh. Penelitian ini menggabungkan metode kernel Gabor dengan PCA, DET, EPC, dan CMC untuk memperoleh fitur dalam pengenalan telapak tangan. Hasil penelitian yang memberikan nilai optimal proses identifikasi dan authentikasi telapak tangan dari data sebanyak 240 item adalah pada metode penggabungan Gabor dan PCA.


Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.22146/jnteti.v4i2.151

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI)

JNTETI (Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi)

Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada
Jl. Grafika No 2. Kampus UGM Yogyakarta 55281
+62 274 552305
jnteti@ugm.ac.id