Realisasi Perangkat Lunak untuk Memverifikasi Seseorang Berdasarkan Citra Pembuluh Darah Menggunakan Ekstraksi Fitur Locality Preserving Projection.

(1)

REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK

MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA

PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR

LOCALITY PRESERVING PROJECTION

FadliWitular (0822043)

Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: [email protected]

ABSTRAK

Pola pembuluh darah pada tangan adalah salah satu bagian dari tubuh manusia yang memiliki karakteristik unik pada setiap orang. Karena keunikan tersebut pola pembuluh darah dapat digunakan dalam sistem verifikasi.

Pada Tugas Akhir ini diujikan sebuah metode untuk melakukan verifikasi citra pembuluh darah dengan menggunakan ekstraksi fitur LPP (Locality Preserving Projection). Citra pembuluh darah diperoleh menggunakan kamera, selanjutnya pada setiap citra pembuluh darah dilakukan ekstraksi fitur menggunakan LPP (Locality Preserving Projection).

Pada perancangan ditetapkan nilai dari FAR (False Acceptance Rate) sebesar 2%.Untuk mengetahui tingkat akurasi dan tingkat pengenalan dari perangkat lunak yang direalisasikan dilakukan pengujian menggunakan 30 citra uji dari individu yang ada dalam database dan 5 citra uji dari individu yang tidak ada dalam database. Hasil pengujian dengan ditetapkannya FAR sebesar 2% diperoleh FRR (False Rejection Rate) sebesar 50% dan Tingkat Pengenalannya yaitu 80%.

Kata kunci : Verifikasi, Citra Pembuluh Darah, Ekstraksi fitur, LPP, FAR, FRR.

(2)

SOFTWARE REALIZATION TO VERIFY A PERSON BASED ON

VEIN IMAGE USING LOCALITY PRESERVING PROJECTION

FEATURE EXTRACTION

FadliWitular (0822043)

Department of Electrical Engineering Maranatha Christian University email: [email protected]

ABSTRACT

The pattern of vein in the hand is one of many parts of the human body which has an unique characteristic to each person. Because it’s uniqueness palm

dorsa’s vein pattern can be used in the verification system.

In this final project, it tested a method for verification of vein image using LPP (Locality Preserving Projection) feature extraction. Vein image is obtained by using a camera, then each vein image was applied by LPP (Locality Preserving Projection) feature extraction.

In the design, the value of FAR (False Acceptance Rate) of 2% was determined first. To determine the level of accuracy and the level of recognition rate , the software testing is realized by using 30 testing image from individuals that existing in the database and 5 testing imagefrom individuals that not come from the database.The result in which the value of 2% FAR was determined shows the percentage 50% of FRR and percentage 80% of recognition rate.

Keywords : Verification, Vein Image,Feature Extraction, LPP, FAR, FRR

(3)

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

ASTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... x

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Identifikasi Masalah ... 2

1.3 Perumusan Masalah ... 2

1.4 Tujuan ... 3

1.5 Pembatasan Masalah ... 3

1.6 Sistematika Penulisan ... 3

BAB 2 LANDASAN TEORI ... 5

2.1 Pembuluh Darah ... 5

2.1.1 Pembuluh Darah Vena ... 6

2.2 Biometrik ... 6

2.3 Definisi Citra Digital ... 7

2.4 Pengolahan Citra ... 9

2.4.1 Gaussian Filter 2 Dimensi ... 9

2.4.2 Intensity Normalization ... 10

(4)

(5)

4.2.1 Analisa Hasil Pengujian Citra Uji di dalam Database ... 40

4.2.2 Analisa Hasil Pengujian Citra Uji di luar Database ... 41

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ... 43

5.1 Kesimpulan ... 43

5.2 Saran ... 43

DAFTAR PUSTAKA ... 44

LAMPIRAN

(6)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Pembuluh Darah Arteri dan Pembuluh Darah Vena ... 6

Gambar 2.2 Distribusi Gaussian Filter 2 Dimensi ... 9

Gambar 2.3 Contoh Range Pixel Sebelum Dinormalisasi ... 10

Gambar 2.4 Contoh Range Pixel Setelah Dinormalisasi ... 11

Gambar 2.5 Hasil dari aplikasi intensity normalization terhadap citra ... 11

Gambar 2.6 Contoh Proses Dekomposisi Discrete Wavelet Transform 2D ... 12

Gambar 2.7 Contoh Hasil Proses Dekomposisi Discrete Wavelet Transform 2D 13 Gambar 2.8 Contoh Dari Grafik Ketetanggaan ... 15

Gambar 2.9 Window dalam MATLAB ... 20

Gambar 2.10 Jendela GUI pada MATLAB ... 21

Gambar 3.1 Citra yang digunakan sebagai set citra latih ... 23

Gambar 3.2 Citra yang digunakan sebagai set citra uji ... 24

Gambar 3.3 Citra uji di luar database ... 24

Gambar 3.4 Diagram Blok Sistem Verifikasi Pembuluh Darah ... 25

Gambar 3.5 Diagram Alir Pembentukan Database... 26

Gambar 3.6 Diagram Alir Preprocessing ... 28

Gambar 3.7 Diagram Alir Ekstraksi LPP ... 29

Gambar 3.8 Diagram Alir Verifikasi ... 31

Gambar 3.9 Tampilan GUI ... 34

(7)

Gambar 4.1 Tampilan Aplikasi Hasil Citra Uji yang Ada di dalam Database . 36

Gambar 4.2 Tampilan Aplikasi Hasil Citra Uji yang Tidak Ada di dalam

Database ... 38

Gambar 4.3 ContohKesalahanPengenalanPadaPengujian Citra Uji yang Tidak Ada di dalamDatabase ... 42

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Penamaan File Citra Referensi ... 27

Tabel 3.2 Daftar Jarak Euclidean ... 32

Tabel 3.3 Threshold Masing- Masing Orang ... 33

Tabel 3.4 Penjelasan Rancangan Tampilan Perangkat Lunak ... 34

Tabel 4.1a Hasil Pengujian Citra Uji yang Ada di dalam Database ... 37

Tabel 4.1b Hasil Pengujian Citra Uji yang Ada di dalam Database ... 37

Tabel 4.2a Hasil Pengujian Citra Uji yang Tidak Ada di Dalam Database ... 39

Tabel 4.2b Hasil Pengujian Citra Uji yang Tidak Ada di dalam Database ... 39

Tabel 4.2c Hasil Pengujian Citra Uji yang Tidak Ada di dalam Database ... 39

(9)

1 Universitas Kristen Maranatha

BAB 1

PENDAHULUAN

Pada bab ini dibahas mengenai latar belakang, indentifikasi masalah, perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, metodologi dan sistematika penulisan dari Tugas Akhir ini.

1.1 Latar Belakang Masalah

Teknologi biometrik akhir-akhir ini telah menjadi teknologi yang dapat diandalkan untuk memberikan tingkat keamanan yang tinggi (dalam konteks tertentu) untuk sistem identifikasi seseorang. Diantara berbagai teknik biometrik beserta

karakteristiknya yang digunakan untuk mengenali seseorang, biometrik tangan menjadi salah satu teknik yang paling banyak digunakan. Teknologi biometrik dikembangkan karena dapat memenuhi dua fungsi yaitu identifikasi dan verifikasi, selain itu biometrik memiliki karakteristik, seperti tidak dapat hilang dan tidak mudah dipalsukan karena keberadaannya melekat pada manusia, dimana satu individu dengan individu yang lain tidak akan sama, maka keunikannya akan sangat terjaga. Bagian-bagian dari tangan yang sering digunakan untuk pengenalan identitas seseorang antara lain adalah geometri tangan, sidik jari, garis telapak tangan, garis-garis pada ruas jari dan pembuluh darah. Namun demikian metode ini terkadang memiliki tingkat keamanan yang rendah karena fitur-fitur dalam metodenya terekspos di luar tubuh manusia dan dapat saja dipalsukan.

Pada Tugas Akhir ini penulis mencoba membuat aplikasi memverifikasi seseorang yang memiliki tingkat keamanan menengah. Teknologi biometrik yang digunakan adalah berdasarkan pada pola pembuluh darah balik yang berada di

(10)

Bab 1 Pendahuluan

Universitas Kristen Maranatha 2

pembuluh darah balik antara tangan yang kiri dan kanan berbeda. Pembuluh darah lebih sulit untuk diduplikasi dan tidak akan berubah kecuali telah mengalami proses operasi, pembesaran bentuk pembuluh darah dan orang yang mempunyai penyakit

varises. Akan tetapi pola dasar pembuluh darah tidak akan pernah berubah. Selain itu kondisi eksternal permukaan tangan seperti berminyak, basah robek atau kotor tidak akan mempengaruhi struktur dari pembuluh darah.

Terdapat banyak metode yang sudah dikembangkan untuk pengenalan pola pembuluh darah. Pada Tugas Akhir ini metode yang penulis pilih untuk pengenalan pola pembuluh darah adalah ekstraksi fitur menggunakan LPP (Locality Preserving Projection).

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, masalah utama yang akan diangkat pada Tugas Akhir ini adalah merancang aplikasi untuk memverifikasi seseorang melalui citra pembuluh darah dengan menggunakan ekstraksi fitur LPP (Locality Preserving Projection).

1.3 Perumusan Masalah

Permasalahan yang dibahas dalam Tugas Akhir ini meliputi :

1. Bagaimana cara merancang aplikasi untuk memverifikasi seseorang melalui citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi fitur LPP (Locality Preserving Projection) pada program MATLAB?

(11)

1.4 Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai dari Tugas Akhir ini adalah :

1. Merealisasikan aplikasi dengan menggunakan ekstraksi fitur LPP

(Locality Preserving Projection) untuk memverifikasi seseorang melalui citra pembuluh darah.

2. Mengetahui tingkat keberhasilan dalam memverifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah berdasarkan persentase FAR (False Acceptance Rate) dan FRR (False Rejection Rate).

1.5 Pembatasan Masalah

Pembatasan masalah dalam Tugas Akhir ini adalah :

1. Jumlah citra yang akan digunakan sebagai citra pelatihan dan citra uji adalah sebanyak 8 citra dari 10 orang yang berbeda (5 citra digunakan sebagai citra pelatihan dan 3 citra sebagai citra uji).

2. Jarak pengambilan citra antara objek dengan kamera adalah 25-30 cm. 3. Posisi tangan harus dikepal.

4. Pengambilan dan pengolahan citra tidak dilakukan secara realtime. 5. Pembuatan aplikasi menggunakan perangkat lunak MATLAB.

6. Citra berupa gambar grayscale 8-bit dengan resolusi 128 x 128 pixel.

1.6 Sistematika Penulisan

Penyusunan laporan Tugas Akhir terdiri dari lima bab sebagai berikut :

1. Bab 1. Pendahuluan

(12)

2. Bab 2. Landasan Teori

Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori penunjang yang akan digunakan untuk merancang aplikasi untuk memverifikasi seseorang

berdasarkan pola pembuluh darah dengan ekstraksi fitur LPP (Locality Preserving Projection).

3. Bab 3. Perancangan Perangkat Lunak

Bab ini berisi penjelasan desain yang akan dilakukan dalam membuat perangkat lunak untuk memverifikasi seseorang melalui citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi fitur LPP (Locality Preserving Projection).

4. Bab 4. Pengujian dan Analisa

Bab ini berisi data pengamatan hasil pengujian program, tingkat keberhasilan metode yang digunakan berdasarkan FRR (FAR ditentukan) dan analisa dari data hasil pengujian program.

5. Bab 5. Kesimpulan dan Saran

(13)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian dan analisa dari Tugas Akhir ini serta saran untuk pengembangan “Verifikasi Seseorang Berdasarkan Citra Pembuluh Darah Menggunakan Ekstraksi Fitur LPP”.

5.1 Kesimpulan

1. Pembuatan program untuk memverifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi fitur LPP berhasil direalisasikan menggunakan MATLAB 2011.

2. Penentuan perancangan dari aplikasi fleksibel menurut apa yang menjadi tujuan dari perancangan tersebut (apakah mendapatkan FAR kecil atau FRR yang kecil). Penentuan threshold tiap kelas individu pada Tugas Akhir ini didapatkan dari penentuan FAR pada perancangan yaitu 2%. Dari hasil pengamatan dengan menggunakan threshold yang didasarkan dari perancangan FAR awal didapatkan FRR sebesar 50%. Tingkat akurasi pengenalan dari pengujian ini adalah 80% dikarenakan 2 dari 10 orang tidak dapat dikenali.

5.2 Saran

1. Hasil dari pengujian program verifikasi sangat dipengaruhi sekali oleh kualitas citra yang dipakai, sehingga dianjurkan proses pengambilan citra diambil oleh kamera yang memiliki resolusi yang tinggi .

(14)

DAFTAR PUSTAKA

[1]. Andrianto, Heri (2009). Diktat Kuliah Bahasa Pemrograman.Bandung: Universitas Kristen Maranatha.

[2]. He, Xiaofei (2005). Locality Preserving Projections. Chicago, Illinois: The University of Chicago.

[3]. Liu, Jing, Dingyu XUE, Jianjiang CUI, Xu JIA(2011). Palm-Dorsa Vein Recognition Based On Locality Preserving Projection. China : Binary

Information Press.

[4]. Prijono, Agus dan Marvin Ch. Wijaya (2007). Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab Image Processing Toolbox. Bandung: INFORMATIKA. [5]. Wennas, Eric (2013). Verification Of A Person Based On Vein Image Using

Gabor Filter Extraction. Universitas Kristen Maranatha, Bandung.

[6]. Wilson, Chuck (2010). Vein Pattern Recognition. London: Taylor & Francis

Group.

[7]. http://stackoverflow.com/questions/11178925/image-normalization-image-range-and-image-scaling-for-different-stack-of-images diakses pada September 2013.

[8]. http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform diakses pada September 2013.

[9]. http://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(image_processing) diakses pada September 2013.

[10]. http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_graph diakses pada September 2013.