Rabu, 12 November 2014

Teknik penentuan Core Point Sidik Jari

[www.softscients.web.idTeknik penentuan Core Point Sidik Jari]Tahap awal yang ‘agak’ lumayan penting dalam teknik pengenalan sidik jari adalah menentukan lokasi corepoint nya! Ibarat dalam pengenalan wajah, maka harus tahu terlebih dahulu lokasi hidung, mata, mulut.  Nah berikut salah satu contoh citra sidik jari




www.appleinsider.com







Dalam menentukan core point sidik jari dibutuhkan beberapa langkah berikut
[1]. implementasi filter gaussian complex
[2]. perhitungan gradient citra
[3]. operasi konvolusi dengan fft
[4]. tahap operasi normalisasi block
[5]. tahap operasi closing dan erode
[6]. menghitung titik inti dari setiap blok


Penulis dalam artikel kali ini tidak akan menjabarkan satu – persatu mengenai langkah diatas, hanya akan melengkapi dengan hasil screenshoot nya saja seperti  berikut


 Anda bisa menggunakan filter gaussiana ataupun filter sobel


Lihat ‘konsentrasi’ nilai pixel di pojok kiri atas! Itulah yang akan dicari max value nya menghasilkan berikut








Contoh-contoh yang lainnya








Penulis membuat script diatas masih menggunakan matlab, anda bisa mencoba nya di www.softscients.web.id
Lihat link donwload diakhir postingan berikut. 

 
Tentu dengan diketahui lokasi dari sebuah core point maka sangat mudah dalam menentukan ROI nya






Ibarat untuk deteksi area wajah dalam foto close up seseorang, maka bila sudah terdeteksi area wajah tentu proses recognition dapat berjalan dengan baik, sama juga dalam pengenalan sidik jari!
Kita tidak membutuhkan area putih disekelilingi sidik jari







Tapi hanya area core point nya saja

Contoh gambar sidik jari yang bad image




 




Gimana mau melakukan pengenalan! Lha ciri fitur nya itu berada di area core point, malah gambar diatas cuman ‘nyembul’ saja.
Contoh citra yang OK






Nah tambah OK jika ROI nya sudah pasti, seperti berikut





Nah algoritma anda sudah ‘agak’ robust dari pengaruh efek move, diamanapun letak sidik jari, maka algoritma anda sudah JITU untuk melacak lokasi nya!



Bagaimana jika mendapatkan citra sidik jari yang super nyleneh rotasi nya








Nah agar algoritma anda ‘robust’ dari efek nyleneh rotasi, maka anda bisa mempelajari teknik center of gravity dan orientation ellips.
Sekali lagi tidak saya bahas teknik diatas karena itu cukup untuk dibuat beberapa paper untuk tugas akhir anda!
Nah apa yang dibahas diatas kita telah mendapatkan algoritma yang robust terhadap efek move dan rotation
Untuk tahap selanjut nya anda bisa menggunakan 

#teknik matching minuteae ataupun







#filter gabbor







Kedua diatas hanyalah untuk mendapatk ekstraksi ciri
Sedangkan untuk perhitungan tingkat kecocokan bisa menggunakan JST backpropagation atau Principal Component Analyst
Posting Komentar