手-人识别Berdasarkan geometric, Telapak Tangan Menggunakan主成分分析

Nurul Fadillah, Imanuddin Imanuddin, Dewi Lestari
{"title":"手-人识别Berdasarkan geometric, Telapak Tangan Menggunakan主成分分析","authors":"Nurul Fadillah, Imanuddin Imanuddin, Dewi Lestari","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I2.1006","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Sistem pengenalan diri merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali identitas sesorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Pengenalan diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakna bagian tubuh atau perilaku manusia yang dikenal dengan istilah biometrika. Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku dari manusia Terdapat beberapa cara untuk biometrika umum yang sering dipakai untuk pengenalan diri, seperti sidik jari (fingerprint), selaput pelangi, (iris), wajah (face), suara (voice), tanda tangan (signature), geometri tangan (hand geometry) dan telapak tangan (palmprint). Geometri tangan merupakan salah satu biometrika yang dimiliki oleh manusia yang dapat menggambarkan struktur geometri tangan seseorang. Sistem yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebuah sistem pengenalan telapak tangan yang menggunakan ekstraksi fitur berbasis berbasis Principal Component Analysis (PCA). Teknik ini melibatkan pengambilan komponen utama dari database telapak tangan. Untuk mengetahui keakuratan sistem pengenalan telapak tangan yang dirancang pada penelitian ini, telah dilakukan uji coba sistem dengan menggunakan input sebanyak 21 citra telapak tangan dari database. Dari hasil pengujian ini, didapatkan hasil performasi sistem adalah 52,38% dalam mengenali citra input dengan benar.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Hand Human Recognition Berdasarkan Geometri Telapak Tangan Menggunakan Principal Component Analysis\",\"authors\":\"Nurul Fadillah, Imanuddin Imanuddin, Dewi Lestari\",\"doi\":\"10.31328/JOINTECS.V4I2.1006\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Sistem pengenalan diri merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali identitas sesorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Pengenalan diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakna bagian tubuh atau perilaku manusia yang dikenal dengan istilah biometrika. Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku dari manusia Terdapat beberapa cara untuk biometrika umum yang sering dipakai untuk pengenalan diri, seperti sidik jari (fingerprint), selaput pelangi, (iris), wajah (face), suara (voice), tanda tangan (signature), geometri tangan (hand geometry) dan telapak tangan (palmprint). Geometri tangan merupakan salah satu biometrika yang dimiliki oleh manusia yang dapat menggambarkan struktur geometri tangan seseorang. Sistem yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebuah sistem pengenalan telapak tangan yang menggunakan ekstraksi fitur berbasis berbasis Principal Component Analysis (PCA). Teknik ini melibatkan pengambilan komponen utama dari database telapak tangan. Untuk mengetahui keakuratan sistem pengenalan telapak tangan yang dirancang pada penelitian ini, telah dilakukan uji coba sistem dengan menggunakan input sebanyak 21 citra telapak tangan dari database. Dari hasil pengujian ini, didapatkan hasil performasi sistem adalah 52,38% dalam mengenali citra input dengan benar.\",\"PeriodicalId\":259537,\"journal\":{\"name\":\"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)\",\"volume\":\"18 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-07-12\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I2.1006\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I2.1006","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

自我识别系统是一种可以用来识别自动使用电脑的人的身份的系统。自我介绍可以通过使用被称为生铁的人体部位或人类行为来实现。生物熨斗是一种使用人类身体或行为部位的自我识别技术,有几种方法可以用来识别,如指纹、虹膜、面部、声音、手势、手几何和手掌。手的几何是人类所拥有的可以描述手的几何结构的生物模型之一。本研究中发现的系统是一种手掌识别系统,使用基于原则分析(PCA)的特征提取。该技术包括从手掌数据库中提取关键成分。为了验证在本研究中设计的手掌识别系统的准确性,使用数据库中最大的21个手印输入进行了系统测试。从这些测试中,系统重组的结果是52.38%的输入图像识别。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Hand Human Recognition Berdasarkan Geometri Telapak Tangan Menggunakan Principal Component Analysis
Sistem pengenalan diri merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali identitas sesorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Pengenalan diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakna bagian tubuh atau perilaku manusia yang dikenal dengan istilah biometrika. Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku dari manusia Terdapat beberapa cara untuk biometrika umum yang sering dipakai untuk pengenalan diri, seperti sidik jari (fingerprint), selaput pelangi, (iris), wajah (face), suara (voice), tanda tangan (signature), geometri tangan (hand geometry) dan telapak tangan (palmprint). Geometri tangan merupakan salah satu biometrika yang dimiliki oleh manusia yang dapat menggambarkan struktur geometri tangan seseorang. Sistem yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebuah sistem pengenalan telapak tangan yang menggunakan ekstraksi fitur berbasis berbasis Principal Component Analysis (PCA). Teknik ini melibatkan pengambilan komponen utama dari database telapak tangan. Untuk mengetahui keakuratan sistem pengenalan telapak tangan yang dirancang pada penelitian ini, telah dilakukan uji coba sistem dengan menggunakan input sebanyak 21 citra telapak tangan dari database. Dari hasil pengujian ini, didapatkan hasil performasi sistem adalah 52,38% dalam mengenali citra input dengan benar.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信