Pengenalan Citra Tanda Tangan Menggunakan Metode 2D-LDA dan Euclidean Distance
Abstract
Kelemahan sistem manual dalam identifikasi tanda tangan adalah si pemeriksa tanda tangan harus teliti dalam melakukan pencocokan untuk menghindari kesalahan. Oleh karena itu untuk mengatasi kelemahan pencocokan tanda tangan secara manual, proses pencocokan tanda tangan perlu dilakukan secara otomastis dengan sistem komputer sehingga diharapkan mempermudah dalam identifikasi tanda tangan seseorang. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode 2DLDA dan Euclidean Distance untuk pengenalan tanda tangan dengan sistem komputer. Metode 2DLDA untuk ektraksi fitur citra tanda tangan dan metode Euclidean Distance untuk klasifikasi citra tanda tangan. Data citra tanda tangan yang digunakan berukuran 50x50, 100x100, 150x150, 200x200 dan 250x250 piksel. Hasil dari uji coba penelitian ini adalah akurasi pengenalan citra tanda tangan menggunakan metode 2DLDA mencapai 88% dan rata-rata akurasi 81%. Akurasi optimal pengenalan citra tanda tangan dengan metode 2DLDA terjadi pada penggunaan data citra berukuran 50x50 piksel dengan akurasi 88% dan kecepatan 0.20126 detik.
The manual system in the identification of the examiner's signature is the signature must be meticulous in doing matching to avoid mistakes. Therefore, to overcome the disadvantages of signature matching manually, signature matching process needs to be done should automatically with a computer system that is expected to facilitate the identification of a person's signature. In this study, researchers used a method 2DLDA and Euclidean Distance to the introduction of a signature with a computer system. 2DLDA methods to extract image features the signature and Euclidean Distance method for image classification signature. The image data signature used measuring 50x50, 100x100, 150x150, 200x200 and 250x250 pixels. The results of this research trial is a signature image recognition accuracy using 2DLDA reaches 88% and an average accuracy of 81%. Optimum accuracy signature image recognition method 2DLDA occurs in the use of image data size of 50x50 pixels with 88% accuracy and speed 0.20126 seconds
Full Text:
PDFReferences
Abbas, R., 1994, Backpropagation Networks Prototype for Off-Line Signature Verification, www.cs.rmit.edu.au/~vc/papers/abbas-mbc.ps.gz, diakses tanggal 10 Oktober 2014
Djunaidy, A., Soelaiman, R., Rusdianah, R., 2000, Verifikasi Tanda Tangan Berdasarkan Interprestasi Struktural dari Arah Gerak dan Tekanannya, http://repository.gunadarma.ac.id/ 1195/1/VERIFIKASI%20TANDA%20TANGAN%20BERDASARKAN%20INTERPRETASI%20STRUKTURAL%20BERDASARKAN%20INTERPEST%20STRUKTURAL%20DARI%20ARAH%20GERAK%20DAN%20TEKANANNYA_UG.pdf, diakses tanggal 7 September 2014
Belhumeur, P. N., Hespanha J. P., Kriegman D. J., 1997, Eigenfaces vs Fisherfaces: Regcognition Using Class Specific Linear Projection, vision.ucsd.edu/kriegman-grp/papers/pami97.pdf, diakses tanggal 4 November 2014
Zheng, W. S., Lai, J.H., Li, S. Z., 2007, 1D-LDA versus 2D-LDA: When Is Vector-based Linear Discriminant Analysis Better than Matrix-based? http://www.eecs.qmul.ac.uk/~jason/ Research/PreprintVersion/1D-LDA_vs._2D-LDA_Preprint.pdf, diakses tanggal 13 April 2015
Wahyuningrum, R.T., Damayanti, F., 2010, Studi Perbandingan Pengenalan Citra Senyuman Berdasarkan Aesthetic Dentistry Menggunakan Metode 2D-PCA Dan Metode 2D-LDA, http://kursor.trunojoyo.ac.id/wp-content/uploads/2012/03/vol5_no4_p2.pdf diakses tanggal 3 April 2014
Damayanti, F., Arifin, A. Z., Soelaiman, R., 2010, Pengenalan Wajah Berbasis Metode Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis, Jurnal Kursor, Vol 5, No. 3, Hal 147-156.
Sipahutar, J. P. A., Setiawardhana, Basuki, D. K., 2011, Sistem Identifikasi Smartcard-RFID dan Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Metode Backpropagation Dengan Kohonen Sebagai Pembanding, The 13th Industrial Electronics Seminar 2011, Surabaya, 26 Oktober 2016.
Pamungkas, D. P., Utami, E., Amborowati, A., 2015. Komparasi Pengenalan Citra Tanda Tangan dengan Metode 2D-PCA dan 2DLDA. Jurnal CITEC, Vol 2, No 4, Hal 341-354.
Ye, J., Janardan, R., Li, Q., 2005, Two-dimensional linear discriminant analysis, http://papers.nips.cc/paper/2547-two-dimensional-linear-discriminant-analysis.pdf, diakses tanggal 13 April 2015
Farag, A. A., Elhabian, S. Y., 2008, A Tutorial on Data Reduction LDA, http://www.di.univr.it/documenti/OccorrenzaIns/matdid/matdid437773.pdf, diakses tanggal 11 April 2015
Putra, D., 2009, Sistem Biometrika, Penerbit ANDI, Yogyakarta
DOI: https://doi.org/10.24076/citec.2016v3i4.83
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Indexed by:
Dedicated to:
