Aplikasi Metode Template Matching untuk Klasifikasi Sidik Jari
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Transformasi wavelet mengunakan citra yang ditangkap oleh fingerprint reader yang menghasilkan gambar citra, kemudian dilakukan perhitungan energi dari setiap sidik jari
Dari permasalahan dan solusi yang telah dijelaskan, penelitian skripsi ini akan mengklasifikasikan sidik jari berdasarkan tekstur sidik jari dengan menerapkan metode
Untuk mengenali pola sidik jari menggunakan propagasi umpan balik berbasis jaringan syaraf tiruan terdapat 4 tahapan yaitu image acquisition, image preprocessing, image feature
Menu pelatihan citra adalah menu yang digunakan user untuk melakulan pelatihan pada citra sidik jari. Menu pelatihan cira dapat ditunjukkan pada Gambar 17. Menu Pelatihan
Penelitian ini melakukan pengembangan sistem klasifikasi pola sidik jari menggunakan algoritma Fuzzy Learning Vector Quantization (Fuzzy LVQ) dan Fuzzy Backpropagation, untuk
Citra sidik jari yang diinputkan sebanyak 100 citra dari 10 orang berbeda akan dilatih menggunakan backpropagation dan dikenali sebagai sidik jari dari orang tertentu, pengujian
Berdasarkan hasil pengujian scanner sidik jari terlihat bahwa sidik jari yang paling efektif untuk digunakan adalah sidik jari ibu jari dan jari telujuk
Penelitian ini dilakukan untuk menetapkan standar nilai parameter jenis distorsi akuisisi citra sidik jari dan mengklasifikasi jenis distorsi akuisisi citra sidik
