Jurnal Internasional Sistem pengenalan iris cepat melalui ekstraksi fitur yang optimal

Download Jurnal Disini

Dengan meningkatnya permintaan untuk sistem keamanan yang ketat, identifikasi otomatis individu berdasarkan metode biometrik telah menjadi fokus utama penelitian dan pengembangan selama dekade terakhir. Pengenalan biometrik menganalisis ciri-ciri fisiologis yang unik atau karakteristik perilaku, seperti iris, wajah, retina, suara, sidik jari, geometri tangan, penekanan tombol atau gaya berjalan. Iris memiliki struktur yang kompleks dan unik yang tetap stabil selama masa hidup seseorang, fitur yang telah menyebabkan minatnya yang meningkat dalam penggunaannya untuk pengenalan biometrik. Dalam studi ini, kami mengusulkan teknik menggabungkan Principal Component Analysis (PCA) berdasarkan Discrete Wavelet Transformation (DWT) untuk ekstraksi fitur optimal dari iris dan mengurangi runtime yang diperlukan untuk klasifikasi template iris. Gagasan untuk menggunakan DWT di belakang PCA adalah untuk mengurangi resolusi templat iris. DWT mengubah gambar iris menjadi empat sub-band frekuensi. Satu sub-band frekuensi bukannya empat telah digunakan untuk ekstraksi fitur lebih lanjut dengan menggunakan PCA. Evaluasi eksperimental kami menunjukkan kinerja efisien dari teknik yang diusulkan.

Download Jurnal Disini
Jurnal

Sistem pengenalan iris cepat melalui ekstraksi fitur yang optimal