Hidayat, Muhammad ( 0722103 ) (2014) Identifikasi Seseorang Berdasarkan Citra Pembuluh Darah Menggunakan Ekstraksi Fitur Speeded Up Robust Features (SURF). Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
0722103_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (185Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
0722103_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (865Kb) |
|
|
Text
0722103_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (205Kb) | Preview |
|
|
Text
0722103_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1395Kb) |
|
|
Text
0722103_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (602Kb) |
|
|
Text
0722103_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (965Kb) |
|
|
Text
0722103_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (251Kb) | Preview |
|
|
Text
0722103_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (121Kb) |
|
|
Text
0722103_References.pdf - Accepted Version Download (275Kb) | Preview |
Abstract
Pola pembuluh darah pada tangan manusia adalah salah satu bagian dari tubuh manusia yang memiliki karakteristik unik pada setiap orang. Karena keunikan tersebut pola pembuluh darah dapat digunakan dalam sistem identifikasi. Pada Tugas Akhir ini diujikan sebuah metode untuk melakukan mengidentifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah dengan menggunakan ekstraksi fitur Speeded Up Robust Features (SURF). Citra pembuluh darah diperoleh menggunakan kamera inframerah, selanjutnya pada setiap citra pembuluh darah dilakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan SURF. Untuk mengetahui tingkat akurasi dari perangkat lunak yang direalisasikan dilakukan pengujian menggunakan 50 citra uji dari individu yang ada dalam database dan 30 citra uji yang tidak ada dalam database dari individu yang ada dalam database. Hasil pengujian menunjukkan persentase False Rejection Rate (FRR) sebesar 2% pada 50 citra dari individu yang ada dalam database dan persentase False Rejection Rate (FRR) sebesar 23,333% pada 30 citra yang tidak ada dalam database dari individu yang ada dalam database.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci: Identifikasi, Citra Pembuluh Darah, Ekstraksi Fitur, Speeded Up Robust Features (SURF) , False Rejection Rate (FRR) |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 04 Jun 2015 10:56 |
| Last Modified: | 04 Jun 2015 10:56 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/12882 |
Actions (login required)
 |
View Item |
