Penerapan Ciri Geometric Pada Deteksi Dan Verifikasi Tanda Tangan Offline

Berbagai upaya dalam mengamankan informasi personal telah banyak dilakukan secara tradisional maupun biometric. Dan di antara berbagai cara untuk melindungi informasi, tanda tangan merupakan yang paling banyak digunakan dalam mengidentifikasi dan memverifikasi informasi personal. Untuk itu perlu dilakukan upaya untuk dapat mengenali apakah tanda tangan tersebut asli atau palsu dengan melakukan deteksi dan verifikasi. Dalam melakukan proses deteksi digunakan langkah-langkah yang terdiri dari preprocessing, ekstraksi ciri geometric, dan klasifikasi dengan metode modified-K Nearest Neighbour sebagai cara untuk melakukan verifikasi tanda tangan. Proses preprocessing terdiri dari filtering, binarisasi, thinning, cropping, dan resize. Kemudian dilakukan proses ekstraksi cirri geometric. Sebelum melakukan ekstraksi, dilakukan zoning terhadap citra dengan 3 teknik berbeda yaitu teknik vertikal, horizontal, dan zoning 4 bagian. Setelah itu dilakukan klasifikasi untuk proses verifikasi tanda tangan. Hasilnya adalah dengan melakukan pengujian terhadap teknik zoning untuk mengetahui nilai FRR dan FAR dari masing-masing teknik tersebut. Nilai FRR terkecil yang diperoleh adalah 54% dan nilai FAR terkecil adalah 7%. Nilai tersebut didapatkan dengan menerapkan teknik zoning vertikal. Hal tersebut menunjukkan bahwa sistem memiliki kemampuan yang baik dalam melakukan proses verifikasi terhadap tanda tangan palsu. Sedangkan dalam proses verifikasi tanda tangan asli kemampuan sistem masih rendah. Maka sesuai dengan hasil yang didapatkan, untuk meningkatkan kemampuan sistem dapat dilakukan perbaikan pada proses preprocessing citra

Self-Supervised Learning Framework toward State-of-the-Art Iris Image Segmentation

Iris segmentation plays a pivotal role in the iris recognition system. The deep learning technique developed in recent years has gradually been applied to iris recognition techniques. As we all know, applying deep learning techniques requires a large number of data sets with high-quality manual labels. The larger the amount of data, the better the algorithm performs. In this paper, we propose a self-supervised framework utilizing the pix2pix conditional adversarial network for generating unlimited diversified iris images. Then, the generated iris images are used to train the iris segmentation network to achieve state-of-the-art performance. We also propose an algorithm to generate iris masks based on 11 tunable parameters, which can be generated randomly. Such a framework can generate an unlimited amount of photo-realistic training data for down-stream tasks. Experimental results demonstrate that the proposed framework achieved promising results in all commonly used metrics. The proposed framework can be easily generalized to any object segmentation task with a simple fine-tuning of the mask generation algorithm