Pengenalan Identitas Berdasarkan Citra Vena Telapak Tangan Menggunakan Teknik Ekstraksi Ciri Fusion Of Local Gabor Histogram (Flgh) Untuk Berbagai Nilai Kuantisasi

Hutapea, Edwin Imanuel (1322037) (2019) Pengenalan Identitas Berdasarkan Citra Vena Telapak Tangan Menggunakan Teknik Ekstraksi Ciri Fusion Of Local Gabor Histogram (Flgh) Untuk Berbagai Nilai Kuantisasi. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img] Text
1322037_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (173Kb)
[img] Text
1322037_Appendices.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (117Kb)
[img] Text
1322037_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (48Kb)
[img] Text
1322037_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (492Kb)
[img] Text
1322037_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (600Kb)
[img] Text
1322037_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (490Kb)
[img] Text
1322037_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (38Kb)
[img] Text
1322037_Cover.pdf - Accepted Version

Download (313Kb)
[img] Text
1322037_References.pdf - Accepted Version

Download (235Kb)

Abstract

Umumnya proses representasi dan pengenalan vena telapak tangan didasari analisis Subspace Discriminant atau pendekatan pembelajaran yang bersifat statistik. Untuk pendekatan diatas memiliki masalah dalam kemampuan menggeneralisasi masalah, sebagai contoh dalam proses pengenalan vena telapak tangan dibutuhkan konstruksi untuk model vena telapak tangan. Dengan pendekatan Fusion of Local Gabor Histogram (FLGH) tahapan ini bias dihindari. Pada Tugas Akhir ini direalisasikan pengenalan vena telapak tangan dengan metode Fusion of Local Gabor Histogram (FLGH). Pengujian dilakukan menggunakan database CASIA. Teknik ekstraksi ciri FLGH berhasil direalisasikan dengan 24 Gabor magnitude response (GMR) dan 24 Gabor phase response (GPR) Hasil pengujian FLGH dengan menggunakan 24 GMR dan 24 GPR menghasilkan akurasi sebesar 40% dan membutuhkan waktu 13855 detik untuk proses komputasi.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Gabor, Fusion of Local Gabor Histogram, Chi-square
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 15 Feb 2022 07:32
Last Modified: 15 Feb 2022 07:32
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/29899

Actions (login required)

View Item View Item