SEGMENTASI REGION OF INTEREST (ROI) GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI SOBEL

Khoilil Fitriya, 201469040030 (2018) SEGMENTASI REGION OF INTEREST (ROI) GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI SOBEL. Sarjana thesis, Universitas Yudharta.

	Text (Bab I.pdf) Bab I.pdf Download (157kB)
	Text (Bab II.pdf) Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (741kB) | Request a copy
	Text (Bab III.pdf) Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (852kB) | Request a copy
	Text (Bab IV.pdf) Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy
	Text (Bab V.pdf) Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (68kB) | Request a copy
	Text (Cover.pdf) Cover.pdf Download (450kB)

Abstract

Telapak tangan adalah salah satu ciri biometrik yang relatif baru diteliti untuk sistem identifikasi dan verifikasi. Alasan menggunakan ciri geometri telapak tangan adalah, karena geometri telapak tangan dianggap lebih tahan terhadap faktor ekste al, seperti cuaca, kondisi telapak tangan kering atau basah dibandingkan dengan menggunakan ciri garis-garis telapak tangan yang memiliki detail yang sulit dan rentan terhadap faktor ekste al. Permasalahan yang sering muncul dalam sistem pengenalan diri adalah mudahnya melakukan tindak kejahatan terhadap identitas seseorang jika hanya dengan menggunakan sesuatu yang dimiliki atau sesuatu yang diketahui pada sebuah system, dengan menggunakan teknik biometrika diharapkan dapat meminimalisir permasalahan yang sering terjadi tersebut. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibuat untuk mengimplementasikan metode segmentasi region of interest (ROI) untuk citra garis telapak tangan menggunakan deteksi tepi sobel, agar dapat membantu untuk proses awal identifikasi dan verifikasi. nilai akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kanan mencapai 87.01% dan terendah mencapai 86.46%, nilai akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kiri mencapai 85.35% dan terendah mencapai 82.68%. Kata kunci : citra garis telapak tangan, deteksi tepi sobel, segmentasi

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	003.3 FIT S
Contributors:	Contribution Contributors Email Thesis advisor Lukman Hakim, M.Kom, ã…¤ UNSPECIFIED
Subjects:	Karya Umum > Ilmu Umum dan Komputer
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Date Deposited:	14 Nov 2018 09:06
Last Modified:	02 Mar 2022 06:27
URI:	https://repository.yudharta.ac.id/id/eprint/388

Actions (login required)

View Item