DETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI

Sidik jari memiliki dua fitur penting yang disebut fitur lokal (minutiae) dan fitur global (singularities). Fitur lokal terdiri dari bagian-bagian detail dari sidik jari, sedangkan fitur global terdiri alur (ridge), titik pusat (core), dan titik persimpangan (delta). Fitur lokal biasanya digunakan sebagai dasar pencocokan sidik jari, sedangkan fitur global biasanya dipakai untuk dasar klasifikasi. Klasifikasi berdasarkan keberadaan dan posisi core dan delta memerlukan proses komputasi yang rumit dan panjang. Pada penelitian ini sudut kemiringan alur diteliti, dengan harapan dapat dipakai sebagai dasar klasifikasi yang lebih sederhana dan lebih cepat proses komputasinya. Pertama, citra grayscale sidik jari dikonversi menjadi citra biner, kemudian dilakukan proses thinning dan selanjutnya dikonversi menjadi citra bipolar. Kedua, dibuat 12 definisi sudut potongan alur yang melewati blok berukuran 3x3 piksel. Nilai dari piksel-piksel pada ke 12 blok tersebut digunakan sebagai target pelatihan bagi Hamming Network. Dengan memproses setiap blok berukuran 3x3 piksel dari citra sidik jari dengan Hammning Network maka sudut kemiringan potongan alur pada blok tertentu dapat ditentukan. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi dengan ketepatan 63% dari 80 sampel pola sidik jari

DETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI

Sidik jari memiliki dua fitur penting yang disebut fitur lokal (minutiae) dan fitur global (singularities). Fitur lokal terdiri dari bagian-bagian detail dari sidik jari, sedangkan fitur global terdiri alur (ridge), titik pusat (core), dan titik persimpangan (delta). Fitur lokal biasanya digunakan sebagai dasar pencocokan sidik jari, sedangkan fitur global biasanya dipakai untuk dasar klasifikasi. Klasifikasi berdasarkan keberadaan dan posisi core dan delta memerlukan proses komputasi yang rumit dan panjang. Pada penelitian ini sudut kemiringan alur diteliti, dengan harapan dapat dipakai sebagai dasar klasifikasi yang lebih sederhana dan lebih cepat proses komputasinya. Pertama, citra grayscale sidik jari dikonversi menjadi citra biner, kemudian dilakukan proses thinning dan selanjutnya dikonversi menjadi citra bipolar. Kedua, dibuat 12 definisi sudut potongan alur yang melewati blok berukuran 3x3 piksel. Nilai dari piksel-piksel pada ke 12 blok tersebut digunakan sebagai target pelatihan bagi Hamming Network. Dengan memproses setiap blok berukuran 3x3 piksel dari citra sidik jari dengan Hammning Network maka sudut kemiringan potongan alur pada blok tertentu dapat ditentukan. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi dengan ketepatan 63% dari 80 sampel pola sidik jari

DETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI

Sidik jari memiliki dua fitur penting yang disebut fitur lokal (minutiae) dan fitur global (singularities). Fitur lokal terdiri dari bagian-bagian detail dari sidik jari, sedangkan fitur global terdiri alur (ridge), titik pusat (core), dan titik persimpangan (delta). Fitur lokal biasanya digunakan sebagai dasar pencocokan sidik jari, sedangkan fitur global biasanya dipakai untuk dasar klasifikasi. Klasifikasi berdasarkan keberadaan dan posisi core dan delta memerlukan proses komputasi yang rumit dan panjang. Pada penelitian ini sudut kemiringan alur diteliti, dengan harapan dapat dipakai sebagai dasar klasifikasi yang lebih sederhana dan lebih cepat proses komputasinya. Pertama, citra grayscale sidik jari dikonversi menjadi citra biner, kemudian dilakukan proses thinning dan selanjutnya dikonversi menjadi citra bipolar. Kedua, dibuat 12 definisi sudut potongan alur yang melewati blok berukuran 3x3 piksel. Nilai dari piksel-piksel pada ke 12 blok tersebut digunakan sebagai target pelatihan bagi Hamming Network. Dengan memproses setiap blok berukuran 3x3 piksel dari citra sidik jari dengan Hammning Network maka sudut kemiringan potongan alur pada blok tertentu dapat ditentukan. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi dengan ketepatan 63% dari 80 sampel pola sidik jari

Penerapan Multi-threading untuk Meningkatkan Kinerja Pengolahan Citra Digital

Penelitian ini menggunakan teknik multi-threading dalam pengolahan citra digital untuk menghasilkan pengolahan citra digital yang lebih cepat. Selain itu, penelitian ini memperbandingkan kecepatan akurasi antara single-threading dengan multi-threading. Hasil pengujian menggunakan teknik multi-threading memperlihatkan waktu proses semakin bertambah cepat, bila jumlah sampel bertambah banyak. Hal ini menunjukkan bahwa teknik multi-threading memiliki waktu proses yang optimal dalam pengolahan citra digital dibandingkan dengan single-threading

Comparative Study of Fingerprint Database Indexing Methods

International audienceNowadays, there are large country-sized fingerprint databases for identification purposes, for border access controls and also for Visa issuance procedures around the world. Fingerprint indexing techniques aim to speed up the research process in automatic fingerprint identification systems. Therefore, several preselection, classification and indexing techniques have been proposed in the literature. However, the proposed systems have been evaluated with different experimental protocols, that makes it difficult to assess their performances. The main objective of this paper is to provide a comparative study of fingerprint indexing methods using a common experimental protocol. Four fingerprint indexing methods, using naive, cascade, matcher and Minutiae Cylinder Code (MCC) approaches are evaluated on FVC databases from the Fingerprint Verification Competition (FVC) using the Cumulative Matches Curve (CMC) and for the first time using also the computing time required. Our study shows that MCC gives the best compromise between identification accuracy and computation time

Identifying individuals from average quality fingerprint reference templates, when the best do not provide the best results !

International audienceThe fingerprint is one of the most used biometric modalities because of its persistence, uniqueness characteristics and ease of acquisition. Nowadays, there are large country-sized fingerprint databases for identification purposes, for border access controls and also for Visa issuance procedures around the world. The objective usually is to identify an input fingerprint among a large fingerprint database. In order to achieve this goal, different fingerprint pre-selection, classification or indexing techniques have been developed to speed up the research process to avoid comparison of the input fingerprint template against each fingerprint in the database. Although these methods are fairly accurate for identification process, we think that all of them assume the hypothesis to have a good quality of the fingerprint template for the first step of enrollment. In this paper, we show how the quality of reference templates can impact the performance of identification algorithms. We collect information and implement differents methods from the state of the art of fingerprint identification. Then, for these differents methods, we vary the quality of reference templates by using NFIQ2 metric quality. This allowed us to build a benchmark in order to evaluate the impact of these different enrollment scenarios on identification

Penerapan Multi-threading untuk Meningkatkan Kinerja Pengolahan Citra Digital

Penelitian ini menggunakan teknik multi-threading dalam pengolahan citra digital untuk menghasilkan pengolahan citra digital yang lebih cepat. Selain itu, penelitian ini memperbandingkan kecepatan akurasi antara single-threading dengan multi-threading. Hasil  pengujian  menggunakan  teknik  multi-threading  memperlihatkan  waktu  proses semakin bertambah cepat, bila jumlah sampel bertambah banyak. Hal ini menunjukkan bahwa  teknik  multi-threading  memiliki  waktu  proses  yang  optimal  dalam  pengolahan citra digital dibandingkan dengan single-threading