2 research outputs found

    Increasing Secret Data Hiding Capacity in QR Code Using 3X3 Subcells

    Get PDF
    The use of QR Code is becoming increasingly popular and is driven by its data storage capacity higher than a conventional horizontal barcode, fast code reading and it does not require any special scan reader so that the majority smart-phone devices nowadays are capable reading them. Based on the development of camera technology in latest smart-phone devices, Teraura and Sakurai proposed method for hiding an additional data into a fine subcell structure of a monochrome QR Code. Since in the case 3x3 subcells configuration the cover data is placed at the outer subcells and utilized a single center subcell to store one bit of embedded data and , a general QR Code reader that detects a cell of a symbol from its center pixel has difficulty to extract the cover data of a 3x3 subcells QR Code. This study proposes two alternative methodologies: compatibility mode that accommodate different approaches in recognizing a cell color and extended mode that reduce the compatibility level which only accommodate a general cell color detection method. The subcell selection is kept secret by applying pseudorandom to randomize the bit data position in each cell. Experimental results show that both proposed methods are 97% compatible to be read by a general QR Code reader. Compatible mode, uses 4 subcells to store 4 bits additional data and has 51% data density ratio. Whereas in extended mode, it uses 8 subcells to store 8 bit additional data and has has a higher 92% of data density ratio. With a bigger data density ratio, a 3x3 sucells in compatible and extended mode respectively has embedded data capacity 4 times and 8 times higher than the previous method

    Perancangan Dan Pembuatan Perangkat Lunak Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Basis Radial

    Get PDF
    Pengenalan wajah merupakan pekerjaan yang sulit dikarenakan pada proses pembentukan citra terdapat bermacam-macam variabel, seperti kuahtas dan pencahayaan citra, geometri, perubahan, dan penyamaran citra. Kebanyakan sistem pemroses citra wajah yang terdapat saat ini hanya dapat menangani basis data citra dengan batasan berupa ukuran citra, umur, jenis kelamin, dan/atau ras. Jaringan syaraf tiruan Fungsi Basis Radial (Radial Basis Function) memiliki beberapa kelebihan jika diterapkan sebagai pengklasifikasi dari sistem pengenalan wajah yaitu pada tahap pembelajaran yang diawasi proses konvergen dapat dicapai dengan cepat, mempunyai kemampuan untuk mengelompokkan citra-citra serupa sebelum mengklasifikasikannya dan kemarnpuan mengenali citra wajah lebih dari satu orang, tanpa memandang berbagai ekspresi wajah yang ada. Dalam tugas akhir ini dibuat sistern pengenalan wajah yang dirnulai dengan mendeteksi sebuah citra dengan mencari bagian mana yang merupakan wajah, lalu menandainya dengan sebuah kotak, kemudian dilanjutkan dengan menonnalisasi citra wajah berdasarkan geometri dan perubahan pencahayaan berdasarkan kotak yang menandai wajah/lokasi mata. Citra temorrnalisasi tersebut kemudian direpresentasikan rnenjadi sebuah vektor linear yang berisi urutan piksel dari citra tersebut. Dengan menggunakan algoritma k-means clustering, pada tahap pelatihan tidak terawasi, data pelatihan yang berisi beberapa vektor linear dikelompokkan berdasarkan kemiripannya. Hasil pelatihan yang didapat dari sistem merupakan hasil perhitungan fungsi basis radial gaussian pada layer hidden yang terdiri dari bobot, mean, varian dari tiap-tiap unit hidden dan jumlah unit hidden. Setelah parameter tersebut didapat maka proses pengenalan wajah dapat dil akukan. Dengan penggunaan data pelatihan yang telah dipilih berdasarkan variasi data yang mewakilinya, perangkat lunak pengenalan wajah yang telah berhasil dibuat dapat memberikan prosentase keberhasilan pengenalan sebesar 97,84% dengan waktu komputasi untuk proses pelatihan, untuk 18-5 citra milik 37 rnacam individu, hanya memetlukan waktu kurang dari 5 menit dan proses pengenalan hanya memerlukan waktu tidak lebih dari 5 detik dari berbagai macam citra dengan ekspresi wajah yang ada
    corecore