tahap penentuan core point dan pengenalan sidik jari
DESCRIPTION
tahap penentuan core point dan pengenalan sidik jariTRANSCRIPT
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
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
Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id
Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id
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
Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id
Pencarian Core Point Sidik Jari - 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!
Pencarian Core Point Sidik Jari - www.softscients.web.id
ROI
Bagaimana jika mendapatkan citra sidik jari yang super nyleneh rotasi nya
re rotasi citra - www.softscients.web.id
re rotasi citra - www.softscients.web.id
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