Oktianatasari, Heppy (2008) Automated Fingerprint Identification System (AFIS) dengan Teknik Minutiae-based. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Perkembangan komputer telah berhasil mengembangkan sistem pengenalan sidik jari, salah satunya adalah Automated Fingerprint Identification System . Input AFIS berupa sidik jari, outputnya berupa identitas orang yang mempunyai sidik jari tersebut. AFIS pada dua dekade terakhir ini telah digunakan dengan luas dalam bidang pengenalan individu. Karena sistem pengenalan sidik jari menawarkan sejumlah kelebihan untuk menambah kualitas dan kegunaan dari identifikasi. Modul terakhir dari identifikasi sidik jari adalah teknik penyesuaian atau perbandingan sidik jari ( matching ). Salah satu teknik perbandingan yang banyak digunakan adalah minutiae-based, karena mempunyai keakuratan tinggi dan waktu komputasi yang cepat. Perancangan dan pembuatan sistem perangkat lunak untuk AFIS dengan teknik minutia-based menggunakan 1 tabel yaitu tabel Pemilik. Sistem ini terdiri dari 2 proses utama yaitu proses registrasi dan identifikasi. Pada masing-masing proses dilakukan terlebih dahulu pre-processing yang terdiri dari segmentasi, low pass filtering, local equalization histogram, dan binerisasi. Setelah itu, dilakukan proses penipisan dan deteksi minutiae . Setelah dilakukan pendeteksian minutiae untuk proses registrasi data minutiae disimpan dalam basis data, dan untuk proses identifikasi data minutiae dibandingkan dengan semua data yang berada dalam basis data. Dari uji coba yang dilakukan nilai keakuratan yang didapatkan adalah 88.00% dengan standar deviasi 17.25%. Hal ini terjadi karena karakteristik citra yang berbeda-beda, pendeteksian minutiae yang salah ( false minutiae ), dan posisi minutiae yang berubah-ubah.
English Abstract
Computer growing has developed fingerprint identification successfully; the one is Automated Fingerprint Identification System (AFIS). AFIS input is fingerprint and the output is people identity that has it. At last two decade AFIS has used at individual recognition because it’s order many advantages to increase quality and benefit from identification. The last module from identification process is fingerprint matching. The one method has many used is minutiae based, because it has high accuracy and fast computational time. Yields this system used one table that is Pemilik. This system consist 2 main processes, such as registration and identification. The first at each process is did preprocessing which consist of segmentation, low pass filtering, local equalization and binarization. Than, do ridge thinning and minutiae detection. After that, at registration process minutiae data saved in database and at identification process minutiae are compared with all of data in database. The result shows that, the system has accuracy 88.00% with standard deviation 17.25%. It’s happen because image characteristic is deferent each other, false minutiae detection, and minutiae position has changed.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2008/130/050801677 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 16 Jul 2008 09:15 |
| Last Modified: | 09 Mar 2022 03:45 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/151785 |
Preview |
Text
050801677.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |