Teknik pengenalan pembuluh darah punggung tangan berbasis fitur local binary pattern

Abstract

Teknologi biometrik untuk mengidentifikasi dan mengenal karakteristik bagian tubuh manusia yang unik dan tetap sudah banyak dilakukan untuk menjadi bagian dari sistem keamanan di berbagai bidang seperti sidik jari, palm print, wajah, dan iris. Tetapi semua teknik ini masih memiliki keterbatasan. Vena punggung tangan merupakan salah satu bagian dari sistem biometrik populer yang memiliki karakteristik tekstur yang berbeda pada setiap individu yang terletak di dalam tubuh sehingga sulit untuk ditempa ataupun dipalsukan, higienis dan nyaman. Metode yang digunakan adalah experimental atau berbasis pada eksperimen yang bersifat analisis. Tahapan rancangan yang dibangun meliputi input data citra, ekstraksi fitur, pencocokan dan pengenalan citra vena punggung tangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra punggung tangan tangan kiri dan kanan. Pengambilan gambar dilakukan menggunakan sebuah webcam yang telah dimodifikasi sehingga menangkap citra NIR. Hasil dari penelitian ini menghasilkan metode yang diusulkan dapat melakukan ekstraksi fitur pada citra pembuluh darah punggung tangan dengan akurasi maksimal mencapai 90% dan waktu komputasi selama 36.0 detik.