Articles

Found 6 Documents
Search

Performance Comparison of Several Pre-Processing Methods in a Hand Gesture Recognition System based on Nearest Neighbor for Different Background Conditions Lionnie, Regina; Timotius, Ivanna K.; Setyawan, Iwan
Journal of ICT Research and Applications Vol 6, No 3 (2012)
Publisher : ITB Journal Publisher, LPPM ITB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (158.961 KB) | DOI: 10.5614/itbj.ict.2012.6.3.1

Abstract

This paper presents a performance analysis and comparison of several pre-processing  methods  used  in  a  hand  gesture  recognition  system.  The  preprocessing methods are based on the combinations ofseveral image processing operations,  namely  edge  detection,  low  pass  filtering,  histogram  equalization, thresholding and desaturation. The hand gesture recognition system is designed to classify an input image into one of six possibleclasses. The input images are taken with various background conditions. Our experiments showed that the best result is achieved when the pre-processing method consists of only a desaturation operation, achieving a classification accuracy of up to 83.15%.
Hierarchical Gaussian Scale-Space on Androgenic Hair Pattern Recognition Lionnie, Regina; Alaydrus, Mudrik
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 15, No 1: March 2017
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (872.065 KB) | DOI: 10.12928/telkomnika.v15i1.5381

Abstract

Androgenic hair pattern stated to be the new biometric trait since 2014. The research to improve the performance of androgenic hair pattern recognition system has begun to be developed due to the problems that occurred when other apparent biometric trait such as face is hidden from sight. The recognition system was built with hierarchical Gaussian scale-space using 4 octaves and 3 levels in each octave. The system also implemented the equalization process to adjust image’s intensity by using histogram equalization. We analyzed 400 images of androgenic hair in the database that were analyzed using 2-fold and 10-fold cross validation and Euclidean distance to classify it. The experimental results showed that our proposed method gave better performance compared to previous work that used Haar wavelet transformation and principal component analysis as the main method. The best recognition precision was 94.23 % obtained from the base octave with the third level using histogram equalization and 10-fold cross validation.   
Survei Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik Lionnie, Regina; Alaydrus, Mudrik
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 7, No 1 (2016)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (663.706 KB) | DOI: 10.22441/incomtech.v7i1.1162

Abstract

Pengenalan pola memainkan peranan yang penting dalam identifikasibiometrik. Hal ini dikarenakan pengenalan pola dalam identifikasibiometrik membantu pihak berwenang dalam mengungkap identitasseorang kriminal. Pengenalan pola identifikasi biometrik dalam imageprocessing mencakup pengenalan pola wajah, geometri dari sebuahtangan, iris dan retina dari organ mata, sklera mata, pembuluh darah,tanda kulit dan rambut tubuh. Pengenalan pola identifikasi biometrikmembutuhkan metode pengenalan pola yang akurat, pemilihan tahap praproses dan metode klasifikasi yang sesuai. Pada survei paper ini dibahasmengenai beberapa metode tahap pra proses seperti Averaging Filter,Histogram, Desaturation, Binerisation dan Image Alignment. Metodepengenalan pola yang dibahas pada paper ini adalah Gabor Features,Local Binary Pattern, Local Gabor Binary Pattern dan Haar WaveletTransform. Sedangkan metode klasifikasi yang dibahas adalah Euclideandistance, Chi-square distance dan Histogram Matching. Agar dapatmemberikan hasil terbaik, setiap sistem pengenalan pola tidak dapatmenggunakan metode yang sama untuk mengenali pola identifikasibiometrik yang berbeda. Dibutuhkan penelitian dalam penggunaanmetode pra proses, ekstraksi fitur dan klasifikasi untuk setiap identifikasibiometrik yang ingin dikenali polanya.
Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT Lionnie, Regina; Alaydrus, Mudrik
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol 16 No 02 (2017)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (898.334 KB) | DOI: 10.31358/techne.v16i02.166

Abstract

Pada penelitian di publikasi ini, penulis membangun sistem pendeteksi gambar termanipulasi dengan metode pemalsuan penyerangan copy-move. Metode SIFT oleh David Lowe digunakan untuk menentukan SIFT fitur vektor yang berisi deskriptor titik kunci dengan membandingkan 4 nilai (dr) perbandingan jarak antara hasil terdekat pertama dan kedua. Gambar sebagai masukan dari sistem dimanipulasi penulis dengan mengubah ukuran dan arah dari gambar asli. Hasil dari percobaan memperlihatkan bahwa metode SIFT memberikan kecocokan salah terkecil ketika bagian gambar yang disalin tidak diubah ukuran dan arahnya. Sedangkan, ketika ukuran diubah menjadi besar dan arah diubah sebesar 180 derajat memperlihatkan hasil kecocokan salah yang lebih banyak.
Studi Proses Deteksi Objek dalam Analisis Biometrik Lionnie, Regina; Alaydrus, Mudrik
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 9, No 1 (2019)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v9i1.5962

Abstract

Penelitian pola rambut androgenik pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode watershed segmentation berbasis gradien sobel dengan alasan pola rambut androgenik yang diteliti lebih menyerupai pola acak seperti pola pohon dan pertanian  serta pola peta jaringan komunikasi dibandingkan dengan pola biometrik pada umumnya seperti pola wajah maupun pola sidik jari. Selain itu untuk mengatasi problem oversegmentation, dilakukan penapisan lolos bawah sebelum proses transformasi watershed menggunakan tapis linear jenis Gaussian dan tapis non linear jenis median. Hasil penelitian menunjukkan dengan menggunakan tapis lolos bawah, hasil deteksi terlihat lebih baik dibandingkan tidak menggunakan tapis. Tapis Gaussian memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan tapis median dalam mendeteksi objek rambut androgenik.
Analisis Metode SIFT dan SURF untuk Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Penyerangan Copy-Move Forgery Lionnie, Regina; Kadarina, Trie Maya; Alaydrus, Mudrik
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 8, No 3 (2018)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v8i3.3074

Abstract

Pemalsuan gambar digital telah menjadi salah satu taktik penyebar hoax yang merupakan ajang penyebar provokasi, menimbulkan kerusuhan dan kebencian. Untuk dapat memerangi pemalsuan gambar digital perlu diciptakan sebuah sistem yang dapat mendeteksi gambar tersebut merupakan gambar hasil manipulasi apa tidak. Pada penelitian ini gambar termanipulasi jenis penyerangan copy-move forgery dengan variasi penyekalaan dan rotasi telah dianalisa oleh metode SIFT dan SURF. Hasilnya kedua metode dapat mendeteksi gambar termanipulasi jenis penyerangan copy-move forgery dengan SIFT memberikan hasil dua kali lebih banyak kecocokan dibandingkan SURF dan SURF memberikan hasil pemrosesan waktu 0.33 kali lebih cepat dibandingkan SIFT.