Herry, ( 0322017 ) (2007) Kompresi Sidik Jari Dengan Menggunakan Algoritma WSQ (Wavelet Scalar Quantization). Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
0322017_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (283Kb) | Preview |
|
|
Text
0322017_Appendices.pdf - Accepted Version Download (1859Kb) | Preview |
|
|
Text
0322017_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (237Kb) | Preview |
|
Text
0322017_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (455Kb) |
||
Text
0322017_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (912Kb) |
||
Text
0322017_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (530Kb) |
||
|
Text
0322017_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (233Kb) | Preview |
|
Text
0322017_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (271Kb) |
||
|
Text
0322017_References.pdf - Accepted Version Download (234Kb) | Preview |
Abstract
Seiring berkembangnya teknologi, digitalisasi sidik jari sudah sering digunakan, terutama pada passport, ID Card, visa dan dokumen lainnya. Karena kapasitas penyimpanan untuk menyimpan sidik jari sangat besar, maka dilakukan kompresi sidik jari dalam tugas akhir ini. Teknik yang digunakan yaitu menggunakan algoritma WSQ (Wavelet Scalar Quantization). WSQ adalah metoda kompresi jenis lossy yang sesuai digunakan untuk menjaga resolusi yang tinggi dari citra keabu-abuan ketika mempertahankan rasio kompresi yang tinggi. Algoritma ini sudah digunakan oleh FBI sebagai standarisasi untuk mentransmisikan dan menyimpan sidik jari yang telah didigitalisasi. Ada 3 tahap utama dalam proses WSQ encoding dan decoding. Tahap-tahap dalam WSQ encoding yaitu DWT, skalar kuantisasi, dan pengkodean Huffman. Dan tahap-tahap dalam WSQ decoding yaitu pengkodean balik Huffman, skalar dekuantisasi, dan IDWT. Pada tahap DWT, citra digital dipisahkan dalam 64 spatial band frekuensi menggunakan 2-dimensi transformasi wavelet diskrit dengan men-kaskade-kan berbagai jenis filter digital. Keluaran DWT kemudian dikuantisasi menggunakan skalar kuantisasi. Pada tahap ini terjadi kompresi lossy. Setelah itu, hasil keluaran dari DWT yang dikuantisasi dikodekan menggunakan Huffman-coded (jenis entropy coding) untuk meminimalkan jumlah bit yang diperlukan untuk ditransmisikan. Untuk merekonstruksikan citra yang telah dikompresi, WSQ decoder melakukan pengkodean balik Huffman, memetakan balik koefisien dari DWT yang dikuantisasi. Setelah itu, dilakukan proses DWT balik. Rasio kompresi citra fingerprint yang dihasilkan berkisar antara 9,7 sampai 12,06 untuk tingkat 1, 12,57 sampai 17,08 untuk tingkat 2, dan 13,78 sampai 17,16 untuk tingkat 3. Ukuran file hasil kompresi menggunakan transformasi Wavelet tingkat 3 lebih kecil dibandingkan ukuran file yang menggunakan transformasi Wavelet tingkat 2 dan 1. Namun pada transformasi Wavelet tingkat 3 RMSE-nya lebih besar daripada transformasi Wavelet tingkat 1 dan 2.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
Date Deposited: | 05 Jul 2013 09:01 |
Last Modified: | 05 Jul 2013 09:01 |
URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/3721 |
Actions (login required)
View Item |