IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D

(1)

TESIS

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS

DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO

DAN GABOR 2-D

I GUSTI AYU AGUNG DIATRI INDRADEWI

PROGRAM PASCA SARJANA

UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

2015

(2)

TESIS

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS

DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO

DAN GABOR 2-D

I GUSTI AYU AGUNG DIATRI INDRADEWI NIM 1291761023

PROGRAM MAGISTER

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

PROGRAM PASCA SARJANA

UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

(3)

ii

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS

DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO

DAN GABOR 2-D

Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister

pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro, Program Pascasarjana Universitas Udayana

I GUSTI AYU AGUNG DIATRI INDRADEWI NIM 1291761023

PROGRAM MAGISTER

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

PROGRAM PASCA SARJANA

UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

(4)

iii

Lembar Pengesahan

TESIS INI TELAH DISETUJUI PADA TANGGAL 20 NOPEMBER 2015

Pembimbing I, Pembimbing II,

Dr. Eng. Putu Agung Bayupati, S.T., M.T. Prof. Dr. I Ketut Gede Darma Putra, S.Kom., M.T.

NIP 19750423 200312 1 002 NIP 19740424 199903 1 003

Mengetahui,

Ketua Program Magister Program Studi Teknik Elektro

Program Pascasarjana Universitas Udayana,

Direktur Program Pascasarjana

Universitas Udayana,

Prof. Ir. Ida Ayu Dwi Giriantari, MEngSc., PhD. Prof. Dr. dr. A. A. Raka Sudewi, Sp.S (K).

(5)

iv

Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal 20 Nopember 2015

Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor

Universitas Udayana, No.: 3978/UN.14.4/HK/2015, Tanggal 19 Nopember 2015

Ketua : Dr. Eng. Putu Agung Bayupati, S.T., M.T.

Anggota :

1. Prof. Dr. I Ketut Gede Darma Putra, S.Kom., M.T. 2. Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc.

3. Ir. Linawati, MEngSc., Ph.D.

(6)

v

SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT

Saya yang bertandatangan dibawah ini :

Nama : I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi

NIM : 1291761023

Program Studi : Magister Teknik Elektro

Judul Tesis : Identifikasi Biometrik Iris dengan Metode Snake Model-PSO dan Gabor 2-D

Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat.

Apabila di kemudian hari terbukti plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 tahun 2010 dan Peraturan Perundang-undangan yang berlaku.

Denpasar, 20 Nopember 2015 Yang membuat pernyataan,

(7)

vi

UCAPAN TERIMA KASIH

Pertama-tama perkenankanlah penulis memanjatkan puji syukur kehadapan Ida Sang Hyang Widhi Wasa/Tuhan Yang Maha Esa, karena hanya atas asung wara nugraha-Nya/ kurnia-Nya, tesis ini dapat diselesaikan.

Pada kesempatan ini perkenankanlah penulis mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada Dr. Eng. Putu Agung Bayupati, S.T., M.T. selaku Pembimbing I dan Prof. Dr. I Ketut Darma Putra, S.Kom., M.T. selaku Pembimbing II yang dengan penuh perhatian dan kesabaran memberikan dorongan, semangat, bimbingan dan saran selama ini kepada penulis dalam penyelesaian tesis ini. Terima kasih sebesar-besarnya pula penulis sampaikan kepada Ni Made Ary Esta Dewi Wirastuti, S.T., M.T., Ph.D. selaku Pembimbing Akademik yang telah memberikan dorongan dan semangat dalam penyelesaian program Magister ini.

Ucapan terimakasih juga ditujukan kepada Rektor Universitas Udayana Prof. Dr. dr. Ketut Suastika Sp. PD-KEMD. atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. Ucapan terima kasih ini juga ditujukan kepada Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana yang dijabat oleh Prof. Dr. dr. A. A. Raka Sudewi, Sp.S (K). atas kesempatan yang telah diberikan kepada penulis untuk menjadi mahasiswa Program Magister pada Program Pascasarjana Universitas Udayana. Tidak lupa pula ucapan terimakasih kepada Prof. Ir. Ida Ayu Giriantari, M.Eng.Sc., Ph.D. selaku Ketua Program Studi Magister Teknik Elektro. Ucapan terimakasih juga penulis sampaikan kepada para penguji Tesis, yaitu Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc., Ir. Linawati, MEngSc., Ph.D., dan Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, M.T., Ph.D., yang telah memberikan masukan, saran, sanggahan dan koreksi sehingga tesis ini dapat terwujud seperti ini.

Ucapan terimakasih penulis sampaikan kepada Aji, Ibu dan adik tersayang, saudara, relasi dan teman-teman yang telah memberikan semangat, saran, masukan, dorongan, bantuan moral maupun material, khususnya teman-teman seperjuangan kuliah Program Magister Teknik Elektro Program Pascarjana Universitas Udayana angkatan 2012 yang selalu memberikan semangat tiada henti.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tesis ini masih banyak mengalami kekurangan dan kesalahan, untuk itu pada kesempatan ini penulis mohon kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan penulisan di kesempatan berikutnya. Akhir kata, semoga tesis ini bermanfat dalam perkembangan ilmu pengetahuan di masa mendatang.

Denpasar, 20 Nopember 2015

(8)

vii

ABSTRAK

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS

DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D

Segmentasi iris dan ekstraksi ciri merupakan tahap yang seringkali menjadi objek penelitian dalam pengembangan sistem biometrik iris. Agar dapat beradaptasi dengan bentuk iris yang sebenarnya tidak berbentuk lingkaran sempurna dibutuhkan teknik segmentasi yang memiliki kemampuan beradaptasi dengan solusi target. Pada penelitian ini dibangun sistem identifikasi biometrik iris dengan menggunakan metode Snake Model-PSO dan Gabor 2-D. Unjuk kerja sistem yang dihasilkan dalam melakukan identifikasi biometrik iris didasarkan pada probabilitas kesalahan pencocokkan (FMR dan FNMR), tingkat keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi pemilik iris (persentase akurasi keputusan), dan waktu yang dibutuhkan oleh sistem untuk melakukan proses pendaftaran dan identifikasi (rata-rata waktu proses sistem).

Data citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah MMU Iris Database yang dimiliki oleh Multimedia University Malaysia. Tahap-tahap yang dilakukan pada penelitian ini secara garis besar terdiri dari proses akuisisi citra, pre-processing, proses segmentasi, proses ekstraksi ciri, dan proses pengenalan. Metode Snake Model-PSO diterapkan pada pencarian batas dalam iris dan batas luar iris dengan memanfaatkan koordinat titik pusat pupil yang telah ditemukan sebelumnya. Batas-batas wilayah iris yang telah ditemukan selanjutnya dinormalisasi ke koordinat polar dan menghasilkan array 2-D berukuran 50×20 dengan dimensi horizontal dari resolusi angular dan dimensi vertikal dari resolusi radial. Proses ekstraksi ciri bertujuan untuk mengekstrak informasi dari citra iris yang telah dipetakan ke koordinat polar sehingga diperoleh ciri unik dari iris bersangkutan berupa iris code. Proses ini dilakukan dengan menggunakan tapis Gabor 2-D berukuran 33×33 dan sudut orientasi bernilai 90º, 45º, 0º, dan -45º.

Pengujian sistem dilakukan terhadap data iris kanan dan iris kiri. Masing-masing data tersebut dibagi menjadi data referensi dan data uji. Jumlah data referensi yang digunakan sebanyak 117 citra iris, sedangkan jumlah data uji yang digunakan sebanyak 78 citra iris. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa unjuk kerja sistem berdasarkan probabilitas kesalahan pencocokan menghasilkan persentase FMR sebesar 3,6737% dan FNMR sebesar 4,2735% untuk database iris kiri. Pada database iris kanan menghasilkan persentase FMR dan FNMR yang sama, yakni 0%. Unjuk kerja sistem berdasarkan tingkat keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi pemilik iris (akurasi keputusan) menghasilkan persentase terbaik sebesar 91,0256% untuk database iris kiri. Pada database iris kanan menghasilkan persentase terbaik sebesar 98,7179%. Unjuk kerja sistem berdasarkan rata-rata waktu proses pada proses pendaftaran adalah 6,3109 detik, sedangkan pada proses identifikasi adalah 20,494 detik.

(9)

viii

ABSTRACT

IRIS BIOMETRIC IDENTIFICATION

USING SNAKE MODEL-PSO AND 2-D GABOR FILTER

Iris segmentation and feature extraction are the most interesting topics for research object in iris biometric system area. In order to adapt to the shape of the iris which is not actually in circular shape, segmentation technique that has ability to adapt with target solution is needed. This research is focused on how to build iris biometric identification system using the method of Snake Model-PSO and 2-D Gabor. The resulting system performance is based on the probability of error matching (FMR and FNMR), the success rate of system in identifying the owner of the iris (the percentage of decision accuracy), and the time required by the system for the registration and identification process (average processing time).

Image data used in this research is the MMU Iris Database owned by Multimedia University, Malaysia. This research is consists of image acquisition process, pre-processing, segmentation process, feature extraction process, and recognition process. Snake Model-PSO method is applied to find the inner and outer boundary of the iris by using pupil center point coordinates were found earlier. The boundaries of the iris area is normalized into polar coordinate and produces 2-D array which has size of 50×20. The horizontal dimension is come from angular resolution and the vertical dimension is come from radial resolution. Feature extraction process aims to extract the information of normalized iris image. The resulting features is used as the iris code of the iris image. The process is done by using 2-D Gabor filter which has size of 33×33 and orientation angle valued with 90º, 45º, 0º, and -45º.

The system testing is performed against the right iris data and the left iris data. Each of these data is divided into reference and test data. The number of data references used as many as 117 images of the iris, while the number of test data that used as many as 78 images of the iris. Based on the test results it can be concluded that the system performance based on error matching probability yields 3.6737% of FMR and 4.2375% of FNMR for the left iris database. The right iris database yields 0% as the percentage of FMR and FNMR. The system performance based on the success rate of the system in identifying the owner of the iris (the accuracy of decisions) produces the best percentage of 91.0256% for the left iris database. On the right iris database produces the best percentage of 98.7179%. The system performance based on the average processing time in the registration process is 6.3109 seconds, while in the identification process is 20.494 seconds. Keywords: iris code, Snake Model-PSO, 2-D Gabor, FMR, FNMR

(10)

ix

DAFTAR ISI

Halaman

SAMPUL DALAM... i

PRASYARAT GELAR ... ii

LEMBAR PERSETUJUAN ... iii

PENETAPAN PANITIA PENGUJI ... iv

SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT ... v

UCAPAN TERIMA KASIH ... vi

ABSTRAK ... vii

ABSTRACT ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR TABEL ... xiii

DAFTAR GAMBAR ... xv

DAFTAR SINGKATAN DAN ISTILAH ... xvii

DAFTAR LAMPIRAN ... xx BAB I PENDAHULUAN ... Error! Bookmark not defined. 1.1 Latar Belakang ... Error! Bookmark not defined. 1.2 Rumusan Masalah ... Error! Bookmark not defined. 1.3 Tujuan Penelitian ... Error! Bookmark not defined. 1.4 Manfaat Penelitian ... Error! Bookmark not defined. 1.5 Ruang Lingkup Penelitian... Error! Bookmark not defined. 1.6 Keaslian Penelitian ... Error! Bookmark not defined. BAB II KAJIAN PUSTAKA ... Error! Bookmark not defined. 2.1 State of The Art Review ... Error! Bookmark not defined. 2.1.1 Sistem Pengenalan Biometrik Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.1.2 Segmentasi Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.1.3 Metode Hybrid untuk Segmentasi Citra Error! Bookmark not defined. 2.1.4 Klasifikasi Berbasis K-NN untuk Pengenalan IrisError! Bookmark not defined.

2.2 Sistem Biometrik ... Error! Bookmark not defined. 2.2.1 Biometrik ... Error! Bookmark not defined. 2.2.2 Sistem Pengenalan Biometrik ... Error! Bookmark not defined.

(11)

x

2.2.2.1 Sistem Verifikasi ... Error! Bookmark not defined. 2.2.2.2 Sistem Identifikasi ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3 Evaluasi Sistem Biometrik ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3.1 Rasio Kesalahan Keputusan ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3.2 Rasio Kesalahan Pencocokan ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3.3 Rasio Kesalahan Akuisisi Citra ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3.4 Nilai Ambang (Threshold Value) ... Error! Bookmark not defined. 2.2.3.5 Grafik Receiver Operation Characteristics (ROC) ... Error! Bookmark not defined.

2.2.4 Sistem Pengenalan Biometrik Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.3 Pengolahan Citra Digital ... Error! Bookmark not defined. 2.3.1 Tapis Median ... Error! Bookmark not defined. 2.3.2 Tapis Gaussian ... Error! Bookmark not defined. 2.3.3 Tapis Gabor 2-D ... Error! Bookmark not defined. 2.3.4 Laplacian of Gaussian (LoG) ... Error! Bookmark not defined. 2.3.5 Pengambangan Citra (Threshold) ... Error! Bookmark not defined. 2.3.6 Penandaan Komponen Terhubung ... Error! Bookmark not defined. 2.4 Active Contours (Snake Model)... Error! Bookmark not defined. 2.4.1 Basic Snake Model ... Error! Bookmark not defined. 2.4.2 Greedy Snake Model ... Error! Bookmark not defined. 2.4.2.1 Energi Continuity ... Error! Bookmark not defined. 2.4.2.2 Energi Curvature ... Error! Bookmark not defined. 2.4.2.3 Energi Image ... Error! Bookmark not defined. 2.4.2.4 Algoritma Greedy Snake Model ... Error! Bookmark not defined. 2.5 Particle Swarm Optimization (PSO) ... Error! Bookmark not defined. 2.6 Daugman’s Rubber Sheet Model ... Error! Bookmark not defined. 2.8 K-Nearest Neighbor (K-NN) ... Error! Bookmark not defined. BAB III METODE PENELITIAN ... Error! Bookmark not defined. 3.1 Data Penelitian ... Error! Bookmark not defined. 3.2 Variabel Penelitian ... Error! Bookmark not defined. 3.3 Kebutuhan Perangkat Lunak dan Perangkat KerasError! Bookmark not defined.

3.4 Gambaran Umum Sistem Identifikasi Biometrik IrisError! Bookmark not defined.

(12)

xi

3.4.1 Proses Akuisisi Citra ... Error! Bookmark not defined. 3.4.2 Pra-Pemrosesan (Pre-Processing) ... Error! Bookmark not defined. 3.4.3 Proses Segmentasi ... Error! Bookmark not defined. 3.4.3.1 Penentuan Koordinat Titik Pusat PupilError! Bookmark not defined.

3.4.3.2 Pencarian Batas Dalam Iris ... Error! Bookmark not defined. 3.4.3.3 Pencarian Batas Luar Iris ... Error! Bookmark not defined. 3.4.3.4 Normalisasi Wilayah Iris ke Koordinat PolarError! Bookmark not defined.

3.4.4 Proses Ekstraksi Ciri ... Error! Bookmark not defined. 3.4.5 Proses Penyimpanan Iris Code ... Error! Bookmark not defined. 3.4.6 Proses Penentuan Nilai Ambang Pencocokan (T)Error! Bookmark not defined.

3.4.7 Proses Pengenalan ... Error! Bookmark not defined. 3.5 Perancangan Sistem ... Error! Bookmark not defined. 3.5.1 Rancangan Antarmuka ... Error! Bookmark not defined. 3.5.1.1 Antarmuka Pendaftaran ... Error! Bookmark not defined. 3.5.1.2 Antarmuka Pelatihan... Error! Bookmark not defined. 3.5.1.3 Antarmuka Pengujian ... Error! Bookmark not defined. 3.5.2 Struktur Database ... Error! Bookmark not defined. 3.5.2.1 Struktur Tabel Iris Code Bagian RealError! Bookmark not defined.

3.5.2.2 Struktur Tabel Iris Code Bagian ImaginaryError! Bookmark not defined.

3.6 Pengujian Sistem Identifikasi Biometrik IrisError! Bookmark not defined. 3.6.1 Pengujian Probabilitas Kesalahan PencocokanError! Bookmark not defined.

3.6.2 Pengujian Akurasi Keputusan... Error! Bookmark not defined. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... Error! Bookmark not defined. 4.1 Pra-pemrosesan (Pre-processing) ... Error! Bookmark not defined. 4.2 Proses Segmentasi ... Error! Bookmark not defined. 4.2.1 Penentuan Koordinat Titik Pusat Pupil . Error! Bookmark not defined. 4.2.2.1 Hasil Pencarian Batas Dalam Iris ... Error! Bookmark not defined. 4.2.3 Pencarian Batas Luar Iris... Error! Bookmark not defined. 4.2.3.1 Hasil Pencarian Batas Luar Iris ... Error! Bookmark not defined.

(13)

xii

4.2.4 Normalisasi Wilayah Iris ke Koordinat PolarError! Bookmark not defined.

4.3 Proses Ekstraksi Ciri ... Error! Bookmark not defined. 4.4 Proses Penyimpanan Iris Code ... Error! Bookmark not defined. 4.5 Proses Penentuan Nilai Ambang Pencocokan (T)Error! Bookmark not defined.

4.6 Proses Pengenalan ... Error! Bookmark not defined. 4.6 Hasil Pengujian Sistem Identifikasi Biometrik IrisError! Bookmark not defined.

4.6.1 Pengujian Probabilitas Kesalahan PencocokkanError! Bookmark not defined.

4.6.2 Pengujian Akurasi Keputusan... Error! Bookmark not defined. 4.6.3 Pengujian Waktu Proses Sistem ... Error! Bookmark not defined. BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... Error! Bookmark not defined. 5.1 Simpulan ... Error! Bookmark not defined. 5.2 Saran ... Error! Bookmark not defined. DAFTAR PUSTAKA ... Error! Bookmark not defined. LAMPIRAN ... 146

(14)

xiii

DAFTAR TABEL

Halaman 2.1 State of The Art: Sistem Pengenalan Biometrik IrisError! Bookmark not defined.

2.2 State of The Art: Segmentasi Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.3 State of The Art: Metode Hybrid untuk Segmentasi CitraError! Bookmark not defined.

2.4 State of The Art: Klasifikasi Berbasis K-NN untuk Pengenalan Iris ... Error! Bookmark not defined.

2.5 Perbandingan Karakteristik Biometrik (Putra, 2009:31)Error! Bookmark not defined.

2.6 Parameter PSO (Kaur and Singh, 2012) ... Error! Bookmark not defined. 3.1 Struktur Tabel re_iris1 ... Error! Bookmark not defined. 3.2 Struktur Tabel re_iris2 ... Error! Bookmark not defined. 3.3 Struktur Tabel re_iris3 ... Error! Bookmark not defined. 3.4 Struktur Tabel re_iris4 ... Error! Bookmark not defined. 3.5 Struktur Tabel re_uji1 ... Error! Bookmark not defined. 3.6 Struktur Tabel re_uji2 ... Error! Bookmark not defined. 3.7 Struktur Tabel re_uji3 ... Error! Bookmark not defined. 3.8 Struktur Tabel re_uji4 ... Error! Bookmark not defined. 3.9 Struktur Tabel im_iris1 ... Error! Bookmark not defined.

(15)

xiv

3.10 Struktur Tabel im_iris2 ... Error! Bookmark not defined. 3.11 Struktur Tabel im_iris3 ... Error! Bookmark not defined. 3.12 Struktur Tabel im_iris4 ... Error! Bookmark not defined. 3. 13 Struktur Tabel im_uji1 ... Error! Bookmark not defined. 3.14 Struktur Tabel im_uji2 ... Error! Bookmark not defined. 3.15 Struktur Tabel im_uji3 ... Error! Bookmark not defined. 3.16 Struktur Tabel im_uji4 ... Error! Bookmark not defined. 4.1 Perbandingan Tingkat Akurasi Pencarian Batas Dalam IrisError! Bookmark not defined.

4.2 Perbandingan Tingkat Akurasi Pencarian Batas Luar IrisError! Bookmark not defined.

4.3 Tingkat Akurasi Pencocokan (dalam %) Iris KiriError! Bookmark not defined.

4.4 Tingkat Akurasi Pencocokan (dalam %) Iris KananError! Bookmark not defined.

4.5 Tingkat Akurasi Keputusan (%) ... Error! Bookmark not defined. 4.6 Rata-rata Waktu Proses Modul Pendaftaran (Detik)Error! Bookmark not defined.

4.7 Rata-rata Waktu Proses Sub Modul Pengujian (Detik)Error! Bookmark not defined.

(16)

xv

DAFTAR GAMBAR

Halaman 1.1 Diagram Fishbone Penelitian ... Error! Bookmark not defined. 2.1 Berbagai Model Grafik ROC ... Error! Bookmark not defined. 2.2 Anatomi Mata ... Error! Bookmark not defined. 2.3 Contoh Pola Iris yang Terlihat ... Error! Bookmark not defined. 2.4 Struktur Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.5 Algoritma Sistem Pengenalan Iris ... Error! Bookmark not defined. 2.6 Koordinat Citra Digital ... Error! Bookmark not defined. 2.7 Ilustrasi Kurva Snake Parametrik... Error! Bookmark not defined. 2.8 Ilustrasi Kurva Snake ... Error! Bookmark not defined. 2.9 Greedy Snake Model Pseudocode ... Error! Bookmark not defined.

(17)

xvi

2.10 Ilustrasi Perpindahan Snake Control Point ... Error! Bookmark not defined. 2.11 Daugman’s Rubber Sheet Model ... Error! Bookmark not defined. 3.1 Citra MMU Iris Database ... Error! Bookmark not defined. 3.2 Gambaran Umum Sistem Identifikasi Biometrik IrisError! Bookmark not defined.

3.3 Alur Kerja Sistem Identifikasi Biometrik Iris . Error! Bookmark not defined. 3.4 Rancangan Antarmuka Pendaftaran ... Error! Bookmark not defined. 3.5 Rancangan Antarmuka Pelatihan ... Error! Bookmark not defined. 3.6 Rancangan Antarmuka Pengujian ... Error! Bookmark not defined. 4.1 Pemilihan Citra ... Error! Bookmark not defined. 4.2 Citra Iris Grayscale 8 Bit ... Error! Bookmark not defined. 4.3 Citra Iris Terpilih ... Error! Bookmark not defined. 4.4 Pembentukan Histogram Citra ... Error! Bookmark not defined. 4.5 Pengambangan Citra Grayscale... Error! Bookmark not defined. 4.6 Penandaan Komponen Terhubung dengan 4-ConnectedError! Bookmark not defined.

4.7 Penerapan Tapis Median ... Error! Bookmark not defined. 4.8 Inisialisasi Koordinat Snake Control Points .... Error! Bookmark not defined. 4.9 Hasil Percobaan Pencarian Batas Dalam Iris dengan Greedy Snake Model ... Error! Bookmark not defined. 4.10 Hasil Percobaan Pencarian Batas Dalam Iris dengan Snake Model-PSO ... Error! Bookmark not defined. 4.11 Hasil Percobaan Pencarian Batas Dalam Iris. Error! Bookmark not defined. 4.12 Hasil Percobaan Pencarian Batas Dalam Iris yang Tidak Tepat (Snake

Model-PSO) ... Error! Bookmark not defined. 4.13 Inisialisasi Koordinat Snake Control Points .. Error! Bookmark not defined. 4.14 Hasil Percobaan Pencarian Batas Luar Iris dengan Greedy Snake Model ... Error! Bookmark not defined. 4.15 Hasil Percobaan Pencarian Batas Luar Iris dengan Snake Model-PSO . Error! Bookmark not defined.

(18)

xvii

4.16 Hasil Percobaan Pencarian Batas Luar Iris yang Tidak Tepat (Greedy Snake

Model) ... Error! Bookmark not defined. 4.17 Hasil Percobaan Pencarian Batas Luar Iris yang Tidak Tepat (Snake

Model-PSO) ... Error! Bookmark not defined. 4.18 Normalisasi Wilayah Iris ke Koordinat Polar Error! Bookmark not defined. 4.19 Tapis Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.20 Tapis Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.21 Fitur Iris Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.22 Fitur Iris Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.23 Iris Code ... Error! Bookmark not defined. 4.24 Iris Code aeval1.bmp Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.25 Iris Code aeval1.bmp Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.26 Iris Code aeval2.bmp Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.27 Iris Code aeval2.bmp Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.28 Iris Code aeval1.bmp Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.29 Iris Code aeval1.bmp Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.30 Iris Code bryan1.bmp Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.31 Iris Code bryan1.bmp Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.32 Iris Code Data Uji Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.33 Iris Code Data Uji Bagian Imaginary ... Error! Bookmark not defined. 4.34 Iris Code Data Referensi Bagian Real ... Error! Bookmark not defined. 4.35 Iris Code Data Referensi Bagian Imaginary . Error! Bookmark not defined. 4.36 Grafik ROC Sistem untuk Iris Kiri ... Error! Bookmark not defined. 4.37 Grafik ROC Sistem untuk Iris Kanan ... Error! Bookmark not defined.

DAFTAR SINGKATAN DAN ISTILAH

SINGKATAN

CCD : Charge-Coupled Device EER : Equal Error Rate

(19)

xviii FAR : False Acceptance Rate FMR : False Match Rate FNMR : False Non Match Rate FRR : False Reject Rate FTA : Failure to Acquire Rate FTE : Failure to Enroll Rate GAR : Genuine Acceptance Rate K-NN : K-Nearest Neighbor LoG : Laplacian of Gaussian MMU : Multimedia University

ROC : Receiver Operation Characteristics

ISTILAH

bagian imaginary : bagian dari bilangan kompleks ( + ), dengan b sebagai bagian imaginary

bagian real : bagian dari bilangan kompleks ( + ), dengan a sebagai bagian real

biometrik : pengukuran karakteristik pembeda pada badan atau perilaku seseorang yang digunakan untuk melakukan pengenalan secara otomatis

control point : titik koordinat pada snake

energi continuity : energi yang berkaitan dengan peregangan (energi elastis) wilayah dari kontur pada snake model energi curvature : energi yang berkaitan dengan pelekukan wilayah

dari kontur pada snake model

energi image : energi yang menarik snake menuju ke fitur low-level yang diinginkan pada citra

energi snake : penjumlahan dari fungsi energi continuity, energi curvature, dan energi image

(20)

xix

global best position : posisi terbaik yang dihasilkan sejauh ini oleh partikel-partikel dalam populasi

global best value : nilai terbaik yang dihasilkan sejauh ini oleh partikel-partikel dalam populasi

identifikasi : sistem biometrik yang bertujuan untuk mengungkap identitas seseorang

iris : daerah berbentuk gelang pada mata yang dibatasi oleh pupil

iris code : informasi pembeda (fitur ciri) iris yang telah dimampatkan

partikel : kandidat solusi dari permasalahan

particle best position : posisi terbaik yang dihasilkan oleh partikel sebelumnya

particle best value : nilai terbaik yang dihasilkan oleh partikel sebelumnya

pixel : nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi (x,y)) citra

pupil : bagian pusat mata yang berwarna hitam sclera : bagian putih dari mata

snake : himpunan titik koordinat yang mengitari fitur target swarm : himpunan partikel yang berada pada suatu window

pencarian

velocity : laju perubahan posisi

verifikasi : sistem biometrik yang bertujuan untuk memberi penegasan berupa penerimaan atau penolakan terhadap identitas yang diklaim oleh seseorang

(21)

xx

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman 1 Hasil Identifikasi Database Iris Kiri dengan K = 1Error! Bookmark not defined.

2 Hasil Identifikasi Database Iris Kiri dengan K = 3Error! Bookmark not defined.

3 Hasil Identifikasi Database Iris Kiri dengan K = 5Error! Bookmark not defined.

4 Hasil Identifikasi Database Iris Kanan dengan K = 1Error! Bookmark not defined.