Perbandingan Kinerja Hough Transform, Watershed dengan Gabor Wavelet Filter dalam Pengenalan Iris Mata

Alvin Mufidha Ahmad, Christy Atika Sari

Abstract


Iris pada mata merupakan salah satu biometrik untuk identifikasi individu yang stabil dan unik dengan pemrosesan tanpa kontak fisik, Pengenalan iris mata adalah teknik biometrik penting untuk aplikasi keamanan dan autentikasi individu. Penelitian ini membandingkan kinerja dua metode populer, yaitu Hough Transform dan Watershed, dengan penggunaan Gabor Wavelet Filter dalam konteks pengenalan iris mata. Kajian ini bertujuan untuk mengevaluasi keunggulan relatif dari masing-masing metode dalam mendeteksi tepi iris, segmentasi iris, dan ekstraksi fitur tekstur iris. Hasil analisis menyoroti keunggulan dan kelemahan dari setiap metode, serta potensi untuk mengintegrasikan mereka secara hybrid untuk meningkatkan keandalan dan akurasi sistem pengenalan iris. Penelitian ini memberikan wawasan yang mendalam tentang aplikasi metode-metode tersebut dalam konteks biometrik, dengan implikasi untuk pengembangan sistem identifikasi individu yang lebih handal di masa depan.

Full Text:

PDF

References


Sufi, Fulan, et al. View of Analisis Ancaman Cybercrime Dan Peran Sistem Biometrik: Systematic Literature Review. Oct. 2023, https://senapan.upnjatim.ac.id/index.php/senapan/article/view/281/89.

Puspitasari, Rini. “View of ANALISIS PENGGUNAAN TEKNOLOGI BIOMETRIK DALAM SISTEM KEAMANAN FISIK” Tugas Mahasiswa Program Studi Informatika, 2024, https://coursework.uma.ac.id/index.php/informatika/article/view/1025/864.

Nurul, Shinta, et al. “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keamanan Sistem Informasi: Keamanan Informasi, Teknologi Informasi Dan Network (Literature Review SIM).” Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi, vol. 3, no. 5, May 2022, pp. 564–73, doi:10.31933/jemsi.v3i5.992.

Putri Cahyani, Putri. “Analisis Penggunaan Teknologi Biometrik Dalam Sistem Otentikasi Pengguna.” Tugas Mahasiswa Program Studi Informatika, vol. 1, no. 2, 2024.

Hartono, Nahrun, et al. “Studi Literature Sistem Keamanan Biometrik Untuk Verifikasi Dan Transaksi Dompet Digital.” Journal Software, Hardware and Information Technology, vol. 2, no. 2, June 2022, pp. 10–14, doi:10.24252/shift.v2i2.30.

J. Daugman and C. Downing, “Broken symmetries, random morphogenesis, and biometric distance,” IEEE Trans. Biometrics, Behav. Identity Sci., vol. 2, no. 3, pp. 271–278, 2020, doi: 10.1109/TBIOM.2020.2993225.

S.sujana and D. V. Reddy, “An Effective CNN based Feature Extraction Approach for IrisRecognition System,” Turkish J. Comput. Math. Educ., vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.17485/ijst/2016/v9i47/106827.

Bargan, J. Jeya, and D. Kiruba Jothi. "Hybrid Technique Of Iris Recognition And Iris Template Matching Using Daugman’s And Gabor Wavelet Models." Journal of Population Therapeutics and Clinical Pharmacology 29.02 (2022): 321-328.

Abdo, Amina, et al. "Iris recognition system based on fuzzy local binary pattern histogram and multiple classifiers." 2022 IEEE 2nd International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (MI-STA). IEEE, 2022.

Ibrahim, Yahya Ismail, and Enaam Abdul-Jabbar Sultan. "Iris recognition based on 2D Gabor filter." International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13.1 (2023): 325-334.

Hafeez, Huma, et al. "Real-Time Human Authentication System Based on Iris Recognition." Eng 3.4 (2022): 693-708.

Li, Jiangang, and Xin Feng. "Double-Center-Based Iris Localization and Segmentation in Cooperative Environment with Visible Illumination." Sensors 23.4 (2023): 2238.

Ja'far, Habib, and Andy Rachman. "Deteksi Iris Mata Menggunakan Watershed dan Circular Hough Transform." KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika 3.1 (2022): 1-7.

Saqlain Aslam, M., & Chang, C.-C. (2021). Robust Iris Segmentation Algorithm in Non-Cooperative Environments Using Interleaved Residual U-Net. Sensors, 21(4), 1434.

Shalsabila, Atsila, and Riki Mukhaiyar. "Perancangan Alat Pendeteksi Iris Mata Menggunakan Metode Wavelet Filter." JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) 8.2 (2022): 433-438.

Tahir, Ahmed AK, and Steluta Anghelus. "Improving iris recognition accuracy using Gabor kernels with near-horizontal orientations." International Journal of Advances in Signal and Image Sciences 8.1 (2022): 25-39.

Djamsi, Ningsih, Didih Rizki Chandranegara, and Zamah Sari. "Mendeteksi Ekspresi Wajah dengan Meninjau Iris Mata Menggunakan Metode Transformasi Hough dan K-Nearest Neighbor (KNN)." Jurnal Repositor 5.1 (2023).

Bhuiyan, Rasel Ahmed, and Adam Czajka. "Forensic Iris Recognition: A Survey." Journal of Forensic Identification 74.1 (2024).

Omran, Maryim, and Ebtesam N. AlShemmary. "An iris recognition system using deep convolutional neural network." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1530. No. 1. IOP Publishing, 2020.

ÇELİK, Ahmet. "Improving Iris Dataset Classification Prediction Achievement By Using Optimum k Value of kNN Algorithm." Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi 3.2 (2022): 23-30.

Mysarfathi, Ahmed. "AMF IRIS Dataset." Kaggle, 2023, https://www.kaggle.com/datasets/ahmedmyasarfathi/amf-iris-dataset?resource=download.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Flag Counter

 

 Jurnal Aplikasi Teknologi dan Komputasi (e-ISSN : xxxx-xxxx, p-ISSN : xxxx-xxxx) dipublikasikan oleh Organisasi ARCES.

 

Visitor Stats