Klasifikasi Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Penelitian ini membahas tentang klasifikasi sidik jari, yang bertujuan untuk mengklasifikasi sidik jari manusia dalam tiga kelas yaitu: whorl, Arch, dan loop. Tahap yang dilakukan adalah preprocessing, segmentasi, ekstrasi ciri dan klasifikasi. Dalam preprocessing yang dilakukan grayscale, median filter, peregangan kontras, histogram. Segmentasi menggunakan metode otsu thresholding dan ekstrasi ciri menggunakan gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur yang digunakan adalah correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Klasifikasi tersebut menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Hasil penelitian system ini dapat mengklasifikasi sidik jari dengan akurasi 87,5%.Kata kunci: GLCM, backpropagation neural networ

Pemrograman bahasa assembly : konsep dasar dan implementasi

x, 149 hlm.: 23 c

KLASIFIKASI POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

This reseach describes the fingerprint classification. Proposed to classify human based on three classes such as: whorl, arch, and loops. The proposed system consist of five steps preprocessing, segmentation, feature extraction and classification. In preprocessing there are some of steps such as grayscale, median filter, auto contras, and histogram. Segmentation used otsu thresolding method and features extraction used gray level coocurence matrix (GLCM), in wich the features are correlation, contrast, energy, homogeneity, and entropy. These classification use backpropagation neural network. The result shown that system can classify fingerprint with accuracy 87,5%