tahap penentuan core point dan pengenalan sidik jari

Penentuan Core Point dan Pengenalan Sidik Jari

Oleh : www.softscients.web.id

Tahap awal yang ‘agak’ lumayan penting dalam teknik pengenalan sidik jari adalah

menentukan lokasi corepoint nya! Ibarat dalam pengenalan wajah, maka harus

tahu terlebih dahulu lokasi hidung, mata, mulut. Nah berikut salah satu contoh

citra sidik jari

Dalam menentukan core point sidik jari dibutuhkan beberapa langkah berikut

[1]. implementasi filter gaussian complex

[2]. perhitungan gradient citra

[3]. operasi konvolusi dengan fft

[4]. tahap operasi normalisasi block

[5]. tahap operasi closing dan erode

[6]. menghitung titik inti dari setiap blok

http://www.softscients.web.id/

Penulis dalam artikel kali ini tidak akan menjabarkan satu – persatu mengenai

langkah diatas, hanya akan melengkapi dengan hasil screenshoot nya saja seperti

berikut

Anda bisa menggunakan filter gaussiana ataupun filter sobel

gradient x gradient y

Lihat ‘konsentrasi’ nilai pixel di pojok kiri atas! Itulah yang akan dicari max value

nya menghasilkan berikut

operasi konvolusi dengan fft - titik pusat

Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id

Contoh-contoh yang lainnya


Penulis membuat script diatas masih menggunakan matlab, anda bisa mencoba nya

di www.softscients.web.id

Tentu dengan diketahui lokasi dari sebuah core point maka sangat mudah dalam

menentukan ROI nya


http://www.softscients.web.id/


ROI

Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id ROI

Ibarat untuk deteksi area wajah dalam foto close up seseorang, maka bila sudah

terdeteksi area wajah tentu proses recognition dapat berjalan dengan baik, sama

juga dalam pengenalan sidik jari!

Kita tidak membutuhkan area putih disekelilingi sidik jari

Tapi hanya area core point nya saja

Contoh gambar sidik jari yang bad image

Gimana mau melakukan pengenalan! Lha ciri fitur nya itu berada di area core point,

malah gambar diatas cuman ‘nyembul’ saja.

Contoh citra yang OK

Nah tambah OK jika ROI nya sudah pasti, seperti berikut

Nah algoritma anda sudah ‘agak’ robust dari pengaruh efek move, diamanapun

letak sidik jari, maka algoritma anda sudah JITU untuk melacak lokasi nya!


ROI

Bagaimana jika mendapatkan citra sidik jari yang super nyleneh rotasi nya

re rotasi citra - www.softscients.web.id



Nah agar algoritma anda ‘robust’ dari efek nyleneh rotasi, maka anda bisa

mempelajari teknik center of gravity dan orientation ellips.

Sekali lagi tidak saya bahas teknik diatas karena itu cukup untuk dibuat beberapa

paper untuk tugas akhir anda!

Nah apa yang dibahas diatas kita telah mendapatkan algoritma yang robust

terhadap efek move dan rotation

Untuk tahap selanjut nya anda bisa menggunakan

#teknik matching minuteae ataupun

#filter gabbor

Kedua diatas hanyalah untuk mendapatk ekstraksi ciri

Sedangkan untuk perhitungan tingkat kecocokan bisa menggunakan JST

backpropagation atau Principal Component Analyst

Semua tahap diatas adalah rumit dan membutuhkan kalkulasi yang complex

tahap penentuan core point dan pengenalan sidik jari

Engineering