PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE PENCIRIAN INDEPENDENT COMPONENTS ANALYSIS (ICA) DAN JARAK MINKOWSKI

Abstract

Abstrak

Setiap manusia memiliki  pola iris mata yang berbeda-beda, keunikan iris mata ini mampu membedakan masing-masing individu sehingga dapat digunakan sebagai sistem pengenalan biometrik. Tekstur yang ada pada suatu citra iris mata dapat di analisis dengan  metode tekstur. Pada penelitian  ini, metode pencirian yang digunakan  adalah  analisis komponen bebas (Independent Components Analysis) dan untuk penegnalannya digunakan perhitungan jarak Minkowski. Metode pencirian analisis komponen bebas adalah sebuah teknik pengolahan citra untuk menemukan faktor-faktor atau komponen tersembunyiyang membentuk sekumpulan variabel acak (citra atau data secara umum). Citra iris mata yang akan diolah terlebih dahulu dipisahkan dari citra mata untuk selanjutnya dilakukan peningkatan kualitas citra menggunakan ekualisasi histogram. Proses selanjutnya adalah segmentasi citra iris mata dengan tapis median dan deteksi Canny, yang mampu mengurangi pengaruh derau pada citra. Kemudian citra hasil segmentasi dinormalisasi ke dalam bentuk koordinat polar. Langkah terakhir adalah proses pengenalan dengan  metode jarak Minkowski.  Jarak Minkowski digunakan untuk menentukan tingkat kesamaan dua vektor fitur.

Kata kunci: Independent Components Analysis, Jarak Minkowski

Abstract

Every human being has the different iris pattern, unique iris is able to distinguish each individual so that it can be used as a biometric recognition system. Existing texture on an image of the iris can be analyzed by the method of texture. In this study, the characterization method used is Independent Components Analysis (Analisis Komponen Bebas) and used for its identification is Minkowski distance calculation.  Independent component characterization method of analysis is a technique of image processing to find the factors or components that make up a set of hidden random variable (image or data in general). Iris image to be processed must be separated from eye images for further image quality enhancement using histogram equalization. The next process is the segmentation of the iris image with the median filter and Canny detection, which can reduce the effect of noise on image. Then normalized to the image segmentation results in the form of polar coordinates. The final step is the recognition of the Minkowski distance method. Minkowski distance is used to determine the degree of similarity of two feature vectors.

Keyword: Independent Components Analysis,  Minkowski Distance