PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA ... · Iris merupakan salah satu bagian...

PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA

BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE GABOR PADA

PERALATAN AOI ( AUTOMATED OPTICAL INSPECTION )

YOGI WARDANA

NRP. 2107 100 115

JURUSAN TEKNIK MESINFAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA

2011Next

Jurusan Teknik Mesin | Fakultas Teknologi Industri | ITS Surabaya 2

DAFtAR ISILatar Belakang

Permasalahan

Tujuan

Batasan Masalah

Manfaat Penelitian

Penelitian Terdahulu

Karakteristik Iris

Sistem Pengenalan Iris

Citra Digital

Filter Gabor

Perhitungan Akurasi Perangkat Lunak

Euclidean Distance

Metode Slovin

Diagram Alir Perangkat Lunak

Analisa Tekstur

Perhitungan Sample

Perbandingan Akurasi

Kesimpulan

Saran

Penutup

LAtAR BeLAKANG

Biometrik

Sistem pengenalan karakteristik fisiologis manusia

Contoh : Sidik Jari, Suara, Wajah, Tanda tangan, Iris, dll

Karakteristik Iris

Iris merupakan salah satu bagian tubuh manusia, letaknya terlindung oleh

kornea dan aquaeus humor

Struktur iris mata setiap orang berbeda.

Memiliki pola yang unik sehingga cocok untuk digunakan sebagai pengenalan

identitasJurusan Teknik Mesin | Fakultas Teknologi Industri | ITS Surabaya 3

Next

APIKASI BIOMetRIK


tO MeNu

Akses masuk Bandara bagi para penumpang dan karyawan

PeRMASALAHAN

Bagaimana mendapatkan pola / pattern iris mata berbasis pengolahan

citra (image processing )

Bagaimana melakukan proses ekstraksi fitur iris mata sebagai bagian

proses pengolahan citra dengan menggunakan Filter Gabor

Bagaimana melakukan proses pengenalan dan pencocokan citra input

dengan citra dalam database menggunakan euclidean distance

5Jurusan Teknik Mesin | Fakultas Teknologi Industri | ITS Surabaya

tO MeNu

tuJuAN

Mengetahui cara mendapatkan pola / pattern iris berbasis image

processing

Mengetahui proses ekstraksi fitur iris mata menggunakan filter gabor

Mengetahui cara pengenalan dan pencocokan iris mata yang lebih akurat

untuk mengetahui identitas seseorang


tO MeNu

BAtASAN MASALAH

Input berupa file citra ( secara offline) dari database CASIA ( Chinese

Academy of Sciences Institute of Automation ) jenis CASIA-Iris-Interval

Citra iris mata dengan format .bmp berukuran 280 x 320

Citra masukan (input ) sudah dalam bentuk grayscale

Citra input adalah mata yang tidak menggunakan lensa kontak dan

kacamata

Mata yang digunakan adalah mata kanan dan dalam kondisi normal (tidak

ada kelainan yang menyebabkan perubahan warna dan bentuk )

Analisa tekstur menggunakan Filter Gabor.


Next

System setup mengacu pada CASIA, yaitu jenis kamera berupa iris close-up

dengan pencahayaan berupa circular NIR LED

Pengenalan dan pencocokan iris menggunakan metode euclidean distance.

Penyusunan algoritma menggunakan software Matlab R2009b.

Output dari tugas akhir ini adalah berupa Graphical User Interface ( GUI )

yang akan memudahkan dalam proses pengenalan identitas seseorang.

Jumlah citra mata yang diuji dihitung berdasarkan Metode Slovin, yaitu 126

citra mata dari 21 subjek


tO MeNu

MANFAAt PeNeLItIAN

Software pengenalan identitas personal yang dapat diaplikasikan dan

dikembangkan dalam berbagai aspek kehidupan, antara lain :

Paspor

Kartu identitas

ATM

Absensi diperkantoran

dan lain – lain

9

tO MeNu

Jurusan Teknik Mesin | Fakultas Teknologi Industri | ITS Surabaya

PeNeLItIAN teRDAHuLu• ”Identifikasi Personal Biometrik Berdasarkan Pola

Iris Mata Dengan Menggunakan FIilter Gabor”• Dari hasil penelitian ini memiliki tingkat keberhasilan

sebesar 80.35 % pada frekuensi 2 dan pada sudut 00

.

Ichsan (2004)

• “Verifikasi Personal Berdasarkan Citra TanganDengan Metode Filter Gabor”• Keberhasilan pengenalan rata-rata yang didapat

adalah lebih dari 90%.

Resmana Lim & Santoso (2003)

• ”Sistem Verifikasi Sidik Jari Dengan MetodePencocokan Berbasis Bank Gabor Filter”• Metode Bank Gabor Filter memiliki tingkat

keberhasilan (GAR) yang cukup tinggi yaitu 94,89%.

A.A. K. Oka Sudana, D.M.

Wiharta, Mahardhika Tirta (2006)


Next

A.A. K. Oka Sudana , D.M. Wiharta, Mahardhika Tirta (2006)


Next

BAcK

Resmana Lim & Santoso(2003)


tO MeNu

BAcK

KARAKteRIStIK IRISSifat–sifat yang dimiliki iris mata manusia sebagai berikut [ Muron and Pospisil, 2000 ] :

Iris mata manusia sangat terlindungi keberadaannya yang merupakan organ dalam

dari mata.

Iris mata manusia tampak ( kelihatan ) dari suatu jarak tertentu.

Pola iris mata manusia mempunyai derajat keacakan yang tinggi dan mempunyai

tekstur dan struktur yang kompleks.

Stabil (dalam hal jumlah dan posisinya) sepanjang hidup manusia dan tidak

bergantung pada sifat genetik.


tO MeNu

SISteM PeNGeNALAN IRIS

Secara umum proses pengenalan iris mata akan melalui tahap – tahap

sebagai berikut [Nab08] :

Pengambilan citra

Identifikasi objek iris dan normalisasi citra iris

Ekstraksi fitur iris

Pencocokan iris


tO MeNu

cItRA DIGItAL

Sebuah citra dapat dinyatakan dalam matrik dua dimensi f(x,y), dimana x

dan y merupakan koordinat spatial dan besaran atau nilai dari f pada

koordinat (x,y) merupakan intensitas atau tingkat keabuan citra pada

koordinat tersebut

Untuk citra berukuran M x N dimana M adalah ukuran yang mewakili baris

dan N adalah ukuran yang mewakili kolom


tO MeNu

FILteR GABOR

Filter Gabor merupakan salah satu filter yang mampu mensimulasikan

karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan

orientasi tertentu dari citra

Gabor yang digunakan dalam Tugas Akhir ini menggunakan variasi lambda

10, 15, dan 20. Dimana setiap Lambda dilakukann pada theta 0, 45, 90, dan

135 derajat. Sehingga akan menghasilkan 12 output Gabor


Next


Filter gabor diperoleh dengan memodulasi gelombang sinus dengan

fungsi Gaussian pada frekuensi dan orientasi tertentu. Filter Gabor

yang digunakan adalah menggunakan rumus sebagai berikut :

Keterangan :

XYF = XYt . Freq . 2 . pi

Freq = imSize / lambda

XYt = Xm . cos ( thetaRad ) + Ym . sin ( thetaRad )

tO MeNu

eucLIDeAN DIStANce Euclidean Distance adalah jarak antara dua buah objek atau titik.

Dalam penelitian ini euclidean distance digunakan untuk menghitung kemiripan antar

citra, dimana A dan B merupakan fitur dari citra, yaitu mean dan standar deviasi

Keterangan :

A1 = MEAN CITRA INPUT A2= STDEV CITRA INPUT

B1 = MEAN CITRA DALAM DATABASE B2 = STDEV CITRA DALAM DATABASE


tO MeNu

MetODe SLOVIN Dalam menentukan jumlah data yang akan digunakan dalam pengujian perangkat lunak

ini, diperlukan suatu metode yang tepat agar tingkat keberhasilan yang dihasilkan bisa

dikatakan accountable. Metode tersebut adalah metode Slovin, berikut ini adalah

persamaannya :

dimana :n = ukuran sampelN = ukuran populasid = galat pendugaan, bernilai 0,1 (10%)


tO MeNu

PeRHItuNGAN AKuRASI PeRANGKAt LuNAK

Akurasi perangkat lunak di dapat dari akurasi terbaik dari citra hasil

Gabor pada lambda dan theta tertentu.Perhitungan yang digunakan untuk

menentukan akurasi perangkat lunak adalah :


tO MeNu

INPut cItRA

Data citra mata diambil dari direktori Chinese Academy of Sciences'

Institute of Automation ( CASIA ) dengan tipe Casia Iris - Interval


Next

DIAGRAM ALIR PeRANGKAt LuNAK


Selesai

Display PemilikIris Mata

Proses Pengenalan

Mulai

Pengambilancitra iris mata

Penglokasian Pupil

Pendeteksian Iris

Didapatkan Pola Iris

Analisa Tekstur

A

A

Next

PeNGLOKASIAN PuPIL


Mulai

Citra grayscale

Kontras 1

PelembutanCitra

Kontras 2

Citra black & white

OperasiMorfologi

pendeteksian pupil

BuangPupil

SelesaiA

A

Next

PeNDeteKSIAN IRIS

Mulai

Citra matatanpa pupil

Integral proyeksi

Deteksi iris

Mask iris

Crop iris

Selesai


Next

tAHAP MeNDAPAtKAN POLAIRIS

Mulai

Hasil Crop Iris

Operasi buang lubang pupil

Mask form

Iris berbentuk persegi

Selesai


Next

tAHAP ANALISA teKStuR DAN PROSeS PeNGeNALAN

Mulai

Citra Pola Iris (Input)

Analisa Tekstur

( Filter Gabor )

Fitur Input (prosespengenalan) denganEuclidean Distance

Citra Hasil Pengenalan

Selesai


tO MeNu

ANALISA teKStuR

Dalam penelitian ini, menggunakan 3 variasi lamda yaitu 10, 15, dan

20, dimana setiap lamda dilakukan pada orientasi 0, 45, 90, dan 135.

Sehingga akan menghasilkan 12 output Gabor dan menghasilkan 24 fitur

yang berupa nilai mean dan standar deviasi


Next

HASIL OutPut GABOR


Next

cItRA HASIL GABOR


Next

HASIL FItuR cItRA


Nilai Mean

Mata lamdaOrientasi

0 45 90 135

A6

10 0.279742 0.21802 0.279742 0.34578

15 0.315886 0.286863 0.315886 0.34578

20 0.328857 0.312211 0.328857 0.34578

Nilai Standar Deviasi

Mata lamdaOrientasi

0 45 90 135

A6

10 0.052285 0.038229 0.051315 0.060105

15 0.058227 0.05236 0.062245 0.063907

20 0.062761 0.059917 0.066759 0.067025

tO MeNu

PeRHItuNGAN SAMPLe


Pada data iris CASIA-Interval terdapat 2639 citra, artinya variabel N bernilai

2639. Perhitungannya sebagai berikut :

Next

ANALISA DAtA

Dari database CASIA Iris – Interval yang digunakan diambil 126 citra mata

untuk diproses. Dimana citra mata ini berasal dari 2 1 subjek, sehingga setiap

subjeknya diambil 6 citra mata.

Dari 6 citra mata yang diproses setiap subjeknya, 4 mata digunakan sebagai

Database dan 2 citra mata sisanya digunakan sebagai Input.

Setiap citra mata yang diproses, baik sebagai database ataupun sebagai input

diproses menggunakan Gabor untuk mencari nilai fiturnya. Sehingga setiap 1

citra mata menghasilkan 12 citra mata baru hasil Gabor dan menghasilkan

24 Fitur (mean dan standar deviasi ).


Next


tABeL PeNGeNALAN ( LAMBDA 10, tHetA 0 )

INPutDIKeNALISeBAGAI JARAK

HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001687616 BENARA6 O2 0.007684003 SALAHB5 G4 0.001716057 SALAHB6 B2 0.00281484 BENARC5 C2 ; C3 0.003062547 BENARC6 T1 ; T2 0.011709417 SALAHD5 I3 0.003752479 SALAHD6 K2 ; K3 0.000689806 SALAHE5 R2 0.005561991 SALAHE6 M1 0.007731347 SALAHF5 F4 0.004630859 BENARF6 F2 0.003729512 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.001939832 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.004667034 BENARI5 I1 0.001298592 BENARI6 I4 0 BENARJ5 K4 0.003737251 SALAHJ6 O1 0.004490187 SALAHK5 K4 0.001577917 BENARK6 M4 0.002818157 SALAH

L5 L2 0.004192373 BENAR

L6 L3 0.003705526 BENAR

M5 E4 0.006378802 SALAH

M6 M2 0.001716877 BENAR

N5 N4 0.002126138 BENAR

N6 N2 0.05584253 BENAR

O5 O1 0.002961964 BENAR

O6 O3 0.004673094 BENAR

P5 P3 0.017353022 BENAR

P6 P4 0.015260776 BENAR

Q5 Q4 0.002237633 BENAR

Q6 Q4 0.00153557 BENAR

R5 R1 0.005762144 BENAR

R6 R4 0.004599066 BENAR

S5 S1 0.001917023 BENAR

S6 S3 0.00149483 BENAR

T5 G4 0.004187477 SALAHT6 T4 0 BENAR

U5 F1 0.003026699 SALAH

U6 U4 0.004558347 BENAR

Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah citra mata yang bisa dikenali dengan benar

adalah 29 citra mata, sehingga tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 69.05 %.

Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.000760315 BENARA6 O2 0.006193945 SALAHB5 B3 0.003912485 BENARB6 B2 0.003143516 BENARC5 I1 0.004323025 SALAHC6 T1 ; T2 0.009824229 SALAHD5 D2 0.003378823 BENARD6 K2 ; K3 0.005841803 SALAHE5 E1 0.005077055 BENARE6 M1 0.005179067 SALAHF5 F3 0.003206512 BENARF6 T3 0.003384943 SALAHG5 G1 0 BENARG6 G3 0.001827787 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.003941431 BENARI5 D2 0.001736596 SALAHI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.006180271 BENARJ6 M3 0.002659703 SALAHK5 K4 0.001036237 BENARK6 U4 0.002372469 SALAH

L5 L2 0.003059129 BENAR

L6 L3 0.003455916 BENAR

M5 M2 0.006808698 BENAR

M6 M2 0.001506847 BENAR

N5 N4 0.000666171 BENAR

N6 N2 0.043803624 BENAR

O5 O1 0.002246277 BENAR

O6 O3 0.002233225 BENAR

P5 P3 0.013146161 BENAR

P6 P4 0.012346245 BENAR

Q5 Q4 0.003439265 BENAR

Q6 Q4 0.000747122 BENAR

R5 R1 0.003411369 BENAR

R6 S1 0.004662307 SALAH

S5 S1 0.001963649 BENAR

S6 T4 0.000480995 SALAH

T5 T3 0.003421267 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.003598734 BENAR

U6 U4 0.004051176 BENAR



Next


tABeL PeNGeNALAN ( LAMBDA 10, tHetA 90)


HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.002481559 BENARA6 Q1 0.006603405 SALAHB5 B3 0.004770525 BENARB6 B2 0.003153661 BENARC5 C1 0.00528268 BENARC6 J1 0.014217018 SALAHD5 D2 0.004515653 BENARD6 U2 0.007915504 SALAHE5 E1 0.007133717 BENARE6 E4 0.008780414 BENARF5 F3 0.003395474 BENARF6 F2 0.003745351 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003695075 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.011132022 BENARI5 I1 0.001690028 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.009828555 BENARJ6 M3 0.004237895 SALAHK5 K4 0.001482952 BENARK6 K1 0.004515853 BENAR

L5 L2 0.004085157 BENAR

L6 L3 0.004379618 BENAR

M5 M2 0.00863159 BENAR

M6 M2 0.001716118 BENAR

N5 N4 0.001060352 BENAR

N6 N2 0.055866127 BENAR

O5 O1 0.003284772 BENAR

O6 O3 0.002303589 BENAR

P5 P3 0.016678689 BENAR

P6 P4 0.017065627 BENAR

Q5 Q4 0.0063572 BENAR

Q6 Q4 0.001855626 BENAR

R5 R2 0.00495328 BENAR

R6 R4 0.009325515 BENAR

S5 S1 0.002432287 BENAR

S6 S3 0.002418045 BENAR

T5 T3 0.003830447 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.007010242 BENAR

U6 U4 0.003268228 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001200589 BENARA6 O2 0.009428243 SALAHB5 B3 0.006002142 BENARB6 B2 0.003504892 BENARC5 C2 ; C3 0.008113902 BENARC6 T1 ; T2 0.016588476 SALAHD5 D2 0.00553848 BENARD6 K2 ; K3 0.011497335 SALAHE5 E1 0.008087232 BENARE6 M1 0.008917967 SALAHF5 F3 0.004789319 BENARF6 F2 0.004808816 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003685805 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.005632726 BENARI5 I1 0.000741824 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.008711506 BENARJ6 M3 0.005209669 SALAHK5 K4 0.001569323 BENARK6 U4 0.00561094 SALAH

L5 L2 0.004708425 BENAR

L6 L3 0.004618514 BENAR

M5 E4 0.008643028 SALAH

M6 E3 0.000294344 SALAH

N5 N4 0.001139934 BENAR

N6 N2 0.069529505 BENAR

O5 O1 0.003598497 BENAR

O6 O3 0.004481516 BENAR

P5 P3 0.021265046 BENAR

P6 P4 0.019061843 BENAR

Q5 J3 0.004170521 SALAH

Q6 Q4 0.00122752 BENAR

R5 R1 0.004552091 BENAR

R6 R4 0.004620609 BENAR

S5 S1 0.002372886 BENAR

S6 S3 0.001539009 BENAR

T5 T3 0.007750629 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.006198969 BENAR

U6 U4 0.003817649 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001385694 BENARA6 O2 0.008324415 SALAHB5 G4 0.004137765 SALAHB6 B2 0.004763317 BENARC5 C2 ; C3 0.003957699 BENARC6 T1 ; T2 0.013287018 SALAHD5 D2 0.004926562 BENARD6 K2 ; K3 0.001921991 SALAHE5 R2 0.007340761 SALAHE6 M1 0.007385462 SALAHF5 F3 0.005215577 BENARF6 F2 0.00374783 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.002105427 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.003376206 BENARI5 I1 0.002026615 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.007132639 BENARJ6 M3 0.005964084 SALAHK5 K4 0.001589159 BENARK6 O3 0.006244116 SALAH

L5 L2 0.004414827 BENAR

L6 L3 0.004262725 BENAR

M5 E4 0.007583783 SALAH

M6 M2 0.001860233 BENAR

N5 N4 0.002508037 BENAR

N6 N2 0.063064888 BENAR

O5 O1 0.003302886 BENAR

O6 O3 0.005303966 BENAR

P5 P3 0.019672657 BENAR

P6 P4 0.017397047 BENAR

Q5 Q4 0.004480121 BENAR

Q6 Q4 0.002039729 BENAR

R5 R1 0.00442982 BENAR

R6 S1 0.006017921 SALAH

S5 S1 0.002957949 BENAR

S6 S3 0.001587275 BENAR

T5 I3 0.005949413 SALAHT6 T4 0 BENAR

U5 F1 0.004287177 SALAH

U6 U4 0.004031541 BENAR


adalah 30citra mata, sehingga tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 71.43 %.

Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001020966 BENARA6 O2 0.00801133 SALAHB5 B3 0.00505913 BENARB6 B2 0.004974962 BENARC5 C2 ; C3 0.005600497 BENARC6 T1 ; T2 0.012697602 SALAHD5 D2 0.004466863 BENARD6 K2 ; K3 0.00643244 SALAHE5 E1 0.006642827 BENARE6 M1 0.007359692 SALAHF5 F3 0.004557318 BENARF6 F2 0.002903197 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.002632551 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.004843837 BENARI5 D2 0.00207188 SALAHI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.008080487 BENARJ6 M3 0.002945997 SALAHK5 K4 0.001300611 BENARK6 O3 0.004335768 SALAH

L5 L2 0.003923541 BENAR

L6 L3 0.004475831 BENAR

M5 M2 0.008991776 BENAR

M6 M2 0.001711208 BENAR

N5 N4 0.001708512 BENAR

N6 N2 0.057400647 BENAR

O5 O1 0.002951797 BENAR

O6 O3 0.003467344 BENAR

P5 P3 0.017616672 BENAR

P6 P4 0.016455186 BENAR

Q5 J3 0.004208254 SALAH

Q6 Q4 0.00112317 BENAR

R5 R1 0.004632913 BENAR

R6 S1 0.004547625 SALAH

S5 S1 0.002629634 BENAR

S6 T4 0.000737204 SALAH

T5 T3 0.005755143 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.004449784 BENAR

U6 U4 0.003342162 BENAR


adalah 32citra mata, sehingga tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 76.19 %.

Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.002620343 BENARA6 Q1 0.007368422 SALAHB5 B3 0.005634713 BENARB6 B2 0.003468116 BENARC5 C1 0.005854846 BENARC6 J1 0.015247304 SALAHD5 D2 0.004976681 BENARD6 U2 0.009248081 SALAHE5 R2 0.006343824 SALAHE6 M1 0.011844456 SALAHF5 F3 0.004365863 BENARF6 F2 0.002330696 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003586051 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.010017494 BENARI5 I1 0.002442797 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.009132184 BENARJ6 M3 0.004490765 SALAHK5 K4 0.001606929 BENARK6 O3 0.004563368 SALAH

L5 L2 0.004492493 BENAR

L6 L3 0.004452219 BENAR

M5 M2 0.009845639 BENAR

M6 M2 0.002269434 BENAR

N5 N4 0.0019104 BENAR

N6 N2 0.062985809 BENAR

O5 O1 0.003790545 BENAR

O6 O3 0.002891495 BENAR

P5 P3 0.019136958 BENAR

P6 P4 0.01903546 BENAR

Q5 J3 0.006966525 SALAH

Q6 Q4 0.001271307 BENAR

R5 R2 0.006918487 BENAR

R6 R4 0.009276902 BENAR

S5 S1 0.002507668 BENAR

S6 S3 0.00294577 BENAR

T5 T3 0.005750586 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.007552381 BENAR

U6 U4 0.004282787 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001201467 BENARA6 O2 0.009587252 SALAHB5 B3 0.006082709 BENARB6 B2 0.004431653 BENARC5 C2 ; C3 0.006831877 BENARC6 T1 ; T2 0.016101928 SALAHD5 D2 0.005369439 BENARD6 K2 ; K3 0.012296314 SALAHE5 E1 0.008220454 BENARE6 M1 0.008206972 SALAHF5 F3 0.005077968 BENARF6 F2 0.003334589 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003286731 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.005141813 BENARI5 I1 0.002436932 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.008359339 BENARJ6 M3 0.004319971 SALAHK5 K4 0.001579438 BENARK6 O3 0.005640809 SALAH

L5 L2 0.004676828 BENAR

L6 L3 0.004888633 BENAR

M5 E4 0.009079513 SALAH

M6 M2 0.00207123 BENAR

N5 N4 0.001721811 BENAR

N6 N2 0.069106553 BENAR

O5 O1 0.004079807 BENAR

O6 O3 0.004291409 BENAR

P5 P3 0.021367358 BENAR

P6 P4 0.019298602 BENAR

Q5 J3 0.003615616 SALAH

Q6 Q4 0.0017418 BENAR

R5 R1 0.005130458 BENAR

R6 S1 0.006277282 SALAH

S5 S1 0.002952037 BENAR

S6 T4 0.00042085 SALAH

T5 T3 0.007477472 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.007143164 BENAR

U6 U4 0.004102618 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001233184 BENARA6 O2 0.008679186 SALAHB5 G4 0.005022544 SALAHB6 B2 0.005331201 BENARC5 C2 ; C3 0.005076016 BENARC6 T1 ; T2 0.014138914 SALAHD5 D2 0.005167553 BENARD6 K2 ; K3 0.004902036 SALAHE5 E1 0.008140437 BENARE6 M1 0.007865993 SALAHF5 F3 0.005331668 BENARF6 F2 0.002802864 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.002372408 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.003466263 BENARI5 D2 0.002275727 SALAHI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.007589851 BENARJ6 M3 0.004782568 SALAHK5 K4 0.0016332 BENARK6 O3 0.00617163 SALAH

L5 L2 0.004590217 BENAR

L6 L3 0.004724071 BENAR

M5 E4 0.008273187 SALAH

M6 M2 0.002299581 BENAR

N5 N4 0.002563017 BENAR

N6 N2 0.065504039 BENAR

O5 O1 0.003742759 BENAR

O6 O3 0.005195588 BENAR

P5 P3 0.020538178 BENAR

P6 P4 0.018323777 BENAR

Q5 J3 0.005172553 SALAH

Q6 Q4 0.00204847 BENAR

R5 R1 0.004305 BENAR

R6 S1 0.005504748 SALAH

S5 S1 0.003238103 BENAR

S6 S3 0.00175249 BENAR

T5 I3 0.006703091 SALAHT6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.005160233 BENAR

U6 U4 0.003645392 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.00108347 BENARA6 O2 0.008809759 SALAHB5 B3 0.005553871 BENARB6 B2 0.005155585 BENARC5 C2 ; C3 0.006578596 BENARC6 T1 ; T2 0.013852954 SALAHD5 D2 0.004843409 BENARD6 K2 ; K3 0.006404103 SALAHE5 E1 0.007324209 BENARE6 M1 0.008942189 SALAHF5 F3 0.004968911 BENARF6 F2 0.002207373 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.002950624 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.005126412 BENARI5 D2 0.002976933 SALAHI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.008011767 BENARJ6 M3 0.003273175 SALAHK5 K4 0.00141691 BENARK6 O3 0.004997415 SALAH

L5 L2 0.004442092 BENAR

L6 L3 0.004970225 BENAR

M5 M2 0.009723797 BENAR

M6 M2 0.002007429 BENAR

N5 N4 0.002554731 BENAR

N6 N2 0.062280128 BENAR

O5 O1 0.003336573 BENAR

O6 O3 0.003902324 BENAR

P5 P3 0.019284557 BENAR

P6 P4 0.018016019 BENAR

Q5 J3 0.004270302 SALAH

Q6 Q4 0.001452568 BENAR

R5 R1 0.004806284 BENAR

R6 S1 0.005429179 SALAH

S5 S1 0.002916537 BENAR

S6 T4 0.001522755 SALAH

T5 T3 0.006558206 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.005387547 BENAR

U6 U4 0.003354124 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.002574216 BENARA6 Q1 0.007749534 SALAHB5 B3 0.005896941 BENARB6 B2 0.003394654 BENARC5 C1 0.006066566 BENARC6 J1 0.015231037 SALAHD5 D2 0.005096462 BENARD6 K2 ; K3 0.009728757 SALAHE5 R2 0.006432737 SALAHE6 M1 0.011957325 SALAHF5 F3 0.004826501 BENARF6 F2 0.002032145 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003529823 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.008981695 BENARI5 I1 0.002650677 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.008576391 BENARJ6 M3 0.003921817 SALAHK5 K4 0.001612042 BENARK6 O3 0.004884856 SALAH

L5 L2 0.004642428 BENAR

L6 L3 0.004559308 BENAR

M5 M2 0.010404981 BENAR

M6 M2 0.002180232 BENAR

N5 N4 0.00235028 BENAR

N6 N2 0.065490117 BENAR

O5 O1 0.004066906 BENAR

O6 O3 0.003204111 BENAR

P5 P3 0.020049645 BENAR

P6 P4 0.019682159 BENAR

Q5 J3 0.006088143 SALAH

Q6 Q4 0.001638286 BENAR

R5 R1 0.006444252 BENAR

R6 S1 0.008019803 SALAH

S5 S1 0.002573887 BENAR

S6 S3 0.003077883 BENAR

T5 T3 0.006629306 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.007708277 BENAR

U6 U4 0.004814384 BENAR



Next




HASILIDeNtIFIKASI

A5 A3 0.001258614 BENARA6 O2 0.009594863 SALAHB5 B3 0.006153978 BENARB6 B2 0.004169695 BENARC5 C2 ; C3 0.007247526 BENARC6 T1 ; T2 0.015969004 SALAHD5 D2 0.005372589 BENARD6 K2 ; K3 0.012657822 SALAHE5 R2 0.007554559 SALAHE6 M1 0.008673112 SALAHF5 F3 0.005197787 BENARF6 F2 0.002589791 BENARG5 G1 0 BENARG6 G3 0.003191857 BENARH5 H3 0 BENARH6 H4 0.005137867 BENARI5 I1 0.002820447 BENARI6 I4 0 BENARJ5 J1 0.007996951 BENARJ6 M3 0.003842899 SALAHK5 K4 0.001584161 BENARK6 O3 0.005619857 SALAH

L5 L2 0.004762121 BENAR

L6 L3 0.005031487 BENAR

M5 E4 0.008965737 SALAH

M6 M2 0.0022083 BENAR

N5 N4 0.002025767 BENAR

N6 N2 0.068910617 BENAR

O5 O1 0.004510157 BENAR

O6 O3 0.004254518 BENAR

P5 P3 0.021396433 BENAR

P6 P4 0.019494502 BENAR

Q5 J3 0.003853848 SALAH

Q6 Q4 0.00211184 BENAR

R5 R1 0.005299705 BENAR

R6 S1 0.005645526 SALAH

S5 S1 0.00328632 BENAR

S6 T4 0.000407488 SALAH

T5 T3 0.00748217 BENART6 T4 0 BENAR

U5 U2 0.007106261 BENAR

U6 U4 0.004126528 BENAR



Next

RINGKASAN HASIL ANALISAPeNGeNALAN IRIS


NoGabor (Variasi lambda dan

Theta ) Citra yang BerhasilDikenali

Hasil Akurasi(%)

Lambda Theta1

10

0 29 69.04761905

2 45 31 73.80952381

3 90 38 90.47619048

4 135 33 78.57142857

5

15

0 30 71.42857143

6 45 32 76.19047619

7 90 34 80.95238095

8 135 32 76.19047619

9

20

0 30 71.42857143

10 45 32 76.19047619

11 90 33 78.57142857

12 135 31 73.80952381

tO MeNu

PeRBANDINGAN AKuRASI teRBAIK DARI tIAP LAMBDA (DAtABASe K1,K2,K3,K4)


THETA 90LAMDA MEAN STDEV

10

0.27523 0.05149920.2622851 0.05497660.2622851 0.0549766

0.27458 0.0610223

15

0.3107909 0.06334360.2961734 0.06701520.2961734 0.06701520.3100569 0.0730542

20

0.3235523 0.068390.3083346 0.07219070.3083346 0.07219070.3227881 0.0783524

TABEL NILAI MEAN DAN STDEV MASING – MASING LAMBDA PADA THETA 90

Next


0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

K1 K2 K3 K4

LAMBDA 10LAMBDA 15LAMBDA 20

MEAN

TABEL NILAI MEAN TIAP LAMBDA PADA THETA 90

NILAI MeAN tIAP LAMBDANext


0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

K1 K2 K3 K4

LAMBDA 10

LAMBDA 15

LAMBDA 20

STANDAR DEVIASI

TABEL NILAI STDEV TIAP LAMBDA PADA THETA 90

NILAI StANDAR DeVIASI tIAP LAMBDA

Next


GRAFIK NILAI JARAK DARItIAP LAMBDA( INPut K6 )

GRAFIK PERBANDINGAN NILAI JARAK DARI TIAP LAMBDA

Next

tABLe HASIL PeNGeNALAN(INPut K6)


INPUT (K6 )

THETA 90

LAMBDA 10 LAMBDA 15 LAMBDA 20

DIKENALI SEBAGAI K1 O3 O3

NILAI JARAK 0.0045 0.0046 0.0049

Next

SISteM PeNGeNALAN DeNGAN GuI


tO MeNu

KeSIMPuLAN Perangkat lunak yang dibuat memiliki akurasi sebesar 90.5 % untuk database standar

CASIA jenis CASIA-Iris-Interval pada lamda 10 dan sudut 900

Nilai mean dan standar deviasi berubah – ubah sesuai dengan variasi dari lamda dan sudut

yang digunakan

Tidak semua citra yang diujikan dapat dikenali dengan benar. Hal ini bisa dikarenakan

intensitas dari tiap citra mata yang hampir sama dan proses cropping yang kurang

sempurna

Euclidean Distance merupakan metode yang cukup baik untuk menghitung besarnya nilai

kemiripan /similiritas antara 2 buah citra berdasarkan nilai mean dan standar deviasi pada

citra tersebut

Semakin kecil nilai Euclidean Distance maka tingkat kemiripan anatara 2 buah citra juga

semakin tinggi sehingga citra tersebut dapat dikenali dengan tepat


tO MeNu

SARAN

Diharapkan kedepannya tercipta sebuah hardware system pengenalan

dengan menggunakan iris sehingga software yang telah dibuat dapat

diaplikasikan secara langsung

Dimungkinkan menggunakan database selain dari database CASIA atau

bisa dengan secara langsung mengambil citra mata dengan kamera digital.


tO MeNu

tO MeNu

PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA ... · Iris merupakan salah satu bagian...

Documents

Transcript of PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA ... · Iris merupakan salah satu bagian...