IDENTIFIKASI POLA SIDIK BIBIR PADA IDENTITAS MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL (CBIR) DAN KLASIFIKASI LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) SEBAGAI APLIKASI BIDANG FORENSIK BIOMETRIK

Dunia ini tak lepas dari adanya bencana ataupun tindakan kejahatan yang dapat memakan korban. Pada saat terjadi hal tersebut tentunya akan terdapat korban-korban yang wujudnya sudah tidak utuh lagi. Sehingga dibutuhkan seorang ahli forensik untuk mengidentifikasi hal tersebut. Ilmu forensik atau yang sederhananya biasa disebut forensik merupakan suatu ilmu yang dimanfaatkan untuk memudahkan dalam pemeriksaan dan pengumpulan bukti-bukti secara fisik dari tempat kejadian perkara sebagai proses penegakan keadilan maupun identifikasi secara pribadi. Mengidentifikasi wujud yang sudah tak utuh tersebut dapat dilakukan dengan forensik odontologi yang mengidentifikasi berdasarkan pengenalan fitur unik seperti pada sidik bibir. Pada bibir terdapat guratan-guratan unik yang berbeda-beda pada setiap individu sehingga dapat mempermudah identifikasi. Guratan dan alur pada bibir merupakan pola-pola yang dapat di identifikasi melalui teknik biometrik. Teknik biometrik merupakan teknik untuk mengidentifikasi berdasarkan bagian tubuh maupun karakter dan perilaku manusia tersebut, dan pada tugas akhir ini adalah sidik bibir. Sidik bibir yang dimiliki oleh individu memiliki sifat konsisten, stabil sepanjang hidup, dan tidak akan berubah, baik pola ataupun karakteristiknya. Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan identifikasi pola sidik bibir yang berbeda-beda dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval (CBIR) dengan ekstraksi fitur Gabor Wavelet dan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil yang didapat dari tugas akhir ini berupa sebuah program berbasis MATLAB (MATrix LABoratory) yang mampu mengidentifikasi pola sidik bibir. Sistem tersebut memiliki performansi dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 86% dengan waktu komputasi 10,7460 s dengan menggunakan 50 sampel citra latih dan 36 citra uji. Kata kunci : Forensik, biometrik, sidik bibir, Content Based Image Retrieval (CBIR), Learning Vector Quantization (LVQ

A New Approach for Large-Scale Scene Image Retrieval Based on Improved Parallel k

The rapid growth of digital images has caused the traditional image retrieval technology to be faced with new challenge. In this paper we introduce a new approach for large-scale scene image retrieval to solve the problems of massive image processing using traditional image retrieval methods. First, we improved traditional k-Means clustering algorithm, which optimized the selection of the initial cluster centers and iteration procedure. Second, we presented a parallel design and realization method for improved k-Means algorithm applied it to feature clustering of scene images. Finally, a storage and retrieval scheme for large-scale scene images was put forward using the large storage capacity and powerful parallel computing ability of the Hadoop distributed platform. The experimental results demonstrated that the proposed method achieved good performance. Compared with the traditional algorithms with single node architecture and parallel k-Means algorithm, the proposed method has obvious advantages for use in large-scale scene image data retrieval in terms of retrieval accuracy, retrieval time overhead, and computational performance (speedup and efficiency, sizeup, and scaleup), which is a significant improvement from applying parallel processing to intelligent algorithms with large-scale datasets