rancang bangun sistem pengenal biometris pembuluh...

i

TUGAS AKHIR – TF 141581

RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALBIOMETRIS PEMBULUH DARAH VENA PADATELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN CAHAYAINFRAMERAH

MUHAMMAD SYAFIQNRP. 2412 100 057

Dosen PembimbingDr.rer.nat.Ir. Aulia M. T. Nasution MSc

JURUSAN TEKNIK FISIKAFakultas Teknologi IndustriInstitut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya 2016

ii

Halaman ini sengaja dikosongkan

iii

FINAL PROJECT TF 141581

DESIGN OF PALM VEIN BIOMETRICSIDENTIFICATION SYSTEM USINGINFRARED LIGHT

MUHAMMAD SYAFIQNRP. 2412 100 057

SupervisorDr.rer.nat.Ir. Aulia M. T. Nasution MSc

DEPARTMENT OF ENGINEERING PHYSICSFaculty of Industrial TechnologySepuluh Nopember Institute of TechnologySurabaya 2016

iv


vi


viii


ix

RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALBIOMETRIS PEMBULUH DARAH VENA PADA

TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN CAHAYAINFRAMERAH

Nama Mahasiswa : Muhammad SyafiqNRP : 2412 100 057Jurusan : Teknik FisikaDosen Pembimbing : Dr.rer.nat.Ir. Aulia M. T. Nasution

MSc

AbstrakPada penelitian ini, dilakukan desain dan rancang bangun

sistem pengenal biometris berbasis citra pembuluh vena padatelapak tangan. Untuk keperluan pengenalan serta pencitraan yangbaik, dipilih panjang gelombang yang cocok untuk pencahayaanberintensitas rendah dan penggunaan metode Local Binary Pattern(LBP) untuk mendapatkan pola pembuluh darah pada telapaktangan. Citra yang diperoleh dengan LED berpanjang gelombang740nm dan 810nm menunjukkan gradient kontras pembuluh darahyang kecil dan masih terdapat pola garis telapak tangan. MakaPanjang gelombang 740nm dan 810nm dianggap kurang cocokuntuk pendeteksian pembuluh darah pada telapak tangan. Denganmenggunakan panjang gelombang 940nm, pola terlihat jelas, danpola telapak tangan sebagian besar hilang.

Selanjutnya pada pre-processing dilakukan prosessmoothing dan peregangan kontras. Segmentasi citra dilakukandengan mendapatkan area ROI untuk mendapatkan informasifiturnya. Proses identifikasi fitur citra diperoleh denganmenggunakan metode Mean Square Error (MSE) dan Local BinaryPattern (LBP). Pengujian dilakukan dengan 8 sampel yangdijadikan database sebanyak 1418 kali dan 314 kali untuk 6 sampelyang tidak termasuk database . Parameter MSE didapatkan sebesar0,13 sebagai batas kecocokan minimum. Hasil akhir didapatkannilai recognition rate total sebesar 90,69% dan error rate sebesar1,97%.Kata kunci: ROI, LBP, MSE,Recognition rate,Error rate

x


xi

BIOMETRICS IDENTIFICATION SYSTEM DESIGN ONPALM VEINS USING INFRARED LIGHT

Name : Muhammad SyafiqNRP : 2412 100 057Department : Engineering PhysicsSupervisor : Dr.rer.nat.Ir. Aulia M. T. Nasution

MSc

AbstractIn this study, conducted the design of biometric identification

system based on the image of the palm veins. For the purposes ofrecognition and good imaging, selected appropriate wavelengthssuited for low-intensity lighting and use of Local Binary Pattern(LBP) methods to obtain the pattern of veins in the palm of the hand.Imagery obtained by the LED wavelength 740nm and 810nmshowed the contrast gradient of small blood vessels and there is stilla line pattern of palms. Therefore wavelength of 740nm and 810nmare considered less suitable for the detection of blood vessels in thepalm of the hand. By using a wavelength of 940nm, the pattern isclearly visible, and the line pattern of the palms is mostly gone.

Furthermore, the pre-processing performed smoothingprocess and contrast stretching. Image segmentation is done bygetting the ROI area to get its feature information. Theidentification process image features obtained using Mean SquareError (MSE) and the Local Binary Pattern (LBP) methods. Testingis done with 8 samples is used as the database with data obtained asmuch as 1418 times and 314 times for 6 samples that did not includea database. The MSE parameters obtained value is 0.13 as the limitof minimum match. The final result obtained recognition rate totalvalue amounted to 90.69% and the error rate of 1.97%.

Keyword: ROI, LBP, MSE, Recognition rate, Error rate.

xii


xiii

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur Alhamdulillah senantiasaterpanjatkan kepada Allah SWT karena atas anugerah,petunjuk dan karunia-Nya serta shalawat dan salam kepadajunjungan Nabi Muhammad SAW, atas terselesaikannya tugasakhir dengan judul:

” Rancang Bangun Sistem Pengenal Biometris PembuluhDarah Vena Pada Telapak Tangan Menggunakan Cahaya

Inframerah”

Berbagai motivasi dan bantuan diterima penulis selamapenyelesain Tugas Akhir ini. Oleh karena itu padakesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasihterutama kepada :1. Segenap keluarga penulis yang telah memberikan

dukungan penuh terhadap penyelasaian tugas akhir ini.2. Bapak Dr.rer.nat.Ir. Aulia M. T. Nasution MSc selaku

dosen pembimbing tugas akhir ini, yang selalumemberikan semangat dan ide-ide baru.

3. Agus Muhammad Hatta, ST, Msi, Ph.D, selaku KetuaJurusan Teknik Fisika – ITS.

4. Segenap Bapak/Ibu dosen pengajar di Jurusan TeknikFisika – ITS.

5. Rekan-rekan dan laboran dari laboratorium RekayasaFotonika Teknik Fisika – ITS.

6. Rekan-rekan F47 Teknik Fisika ITS, yang senantiasamemberikan motivasi dan perhatian,

7. Teman-teman organisasi di luar kampus yang membuatsaya semangat untuk terus menyelesaikan tugas akhir ini.

8. Dan semua pihak yang turut memperlancar kegiatan TugasAkhir ini yang tentunya tidak bisa disebutkan semuanya.

xiv

Dalam laporan Tugas Akhir ini masih banyakkekurangan. Oleh karena itu penulis mengharap saran dankritik untuk kesempurnaan laporan ini. Semoga laporan TugasAkhir ini dapat bermanfaat bagi penulis dan semua pihakyang membaca dan mempelajarinya.

Surabaya, 14 Juli 2016

Penulis

xv

DAFTAR ISI

HalamanHALAMAN JUDUL................................................................. iLEMBAR PENGESAHAN....................................................... vABSTRAK ................................................................................ ixABSTRACT.............................................................................. xiKATA PENGANTAR............................................................... xiiiDAFTAR ISI ............................................................................. xvDAFTAR GAMBAR………………………………………….xviiDAFTAR TABEL……………………………………………..xix

BAB I PENDAHULUAN ......................................................... 11.1 Latar Belakang ............................................................... 11.2 Rumusan Masalah .......................................................... 21.3 Tujuan ............................................................................ 31.4 Batasan Masalah............................................................. 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA............................................... 52.1 Autentifikasi Biometris .................................................. 52.2 Tissue Optics .................................................................. 72.3 Pengolahan Citra ............................................................ 122.4 Raspberry Pi .................................................................. 182.5 Python ............................................................................ 19

BAB III METODOLOGI PENELITIAN.................................. 213.1 Metodologi ..................................................................... 213.2 Sistem Akuisisi Citra...................................................... 253.3 Pengambilan Data Citra Telapak Tangan....................... 283.4 Algoritma Pengolahan Citra ........................................... 323.5 Recognition Rate ............................................................ 44

xvi

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN................................... 454.1 Analisa Data Citra Telapak Tangan ............................... 454.2 Analisa fitur.................................................................... 504.3 Nilai Divergensi ............................................................. 534.4 Kalkulasi Recognition rate ............................................ 54

BAB V KESIMPULAN ............................................................ 57

DAFTAR PUSTAKA ............................................................... 59

LAMPIRAN A Hasil Coba Uji AlatLAMPIRAN B Spesifikasi LEDBIODATA PENULIS

xvii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Macam Autentifikasi Biometris 6Gambar 2.2 Sistem Biometris dan karakteristiknya 7Gambar 2.3 Transisi energy 8Gambar 2.4 Hierarki sel 9Gambar 2.5 Fenomena Scattering 10Gambar 2.6 Struktur Heme 11Gambar 2.7 Kurva absorpsi hemoglobin 12Gambar 2.8 Median Filter 14Gambar 2.9 Segmentasi Citra 15Gambar 2.10 Penggunaan RoI 16Gambar 2.11 Metode LBP 17Gambar 2.12 Raspberry Pi 2 Model B 19Gambar 3.1 Flowchart Penelitian 23Gambar 3.2 Flowchart Algoritma Pengolahan Citra 24Gambar 3.3 Imaging Modul 25Gambar 3.4 Parameter dan Optikal Performansi 26Gambar 3.5 Pencitraan oleh Lensa 27Gambar 3.6 Sampel_1 740nm 28Gambar 3.7 Sampel_2 740nm 29Gambar 3.8 Sampel_1 810nm 30Gambar 3.9 Sampel_2 810nm 30Gambar 3.10 Sampel_1 940nm 31Gambar 3.11 Sampel_2 940nm 32Gambar 3.12 Hasil Median Filtering 33Gambar 3.13 Hasil Median Filter diikuti Mean Filter 33Gambar 3.14 Histogram Ekualisasi 34Gambar 3.15 Metode Peregangan Kontras 35Gambar 3.16 Citra Hasil Deteksi Tepi 36Gambar 3.17 Deteksi Perbatasan Ibu Jari 37Gambar 3.18 RoI 37Gambar 3.19 Binerisasi dan Segmentasi Citra 38Gambar 3.20 Skeletonisasi 38Gambar 3.21 RoI Area Pola 39

xviii

Gambar 3.22 Metode LBP 41Gambar 3.23 Proses LBP 41Gambar 4.1 Citra Telapak Tangan Pada Setiap

Panjang Gelombang45

Gambar 4.2 Tahap I Pengolahan Citra 46Gambar 4.3 Tahap II Pengolahan Citra 47Gambar 4.4 Tahap III Pengolahan Citra 48Gambar 4.5 Tahap IV Pengolahan Citra 49Gambar 4.6 Struktur Pola 50

xix

DAFTAR TABEL

HalTabel 4.1 Hasil Sampel 1 51Tabel 4.2 Hasil Sampel 2 52Tabel 4.3 Hasil Uji Coba Alat 55

xx

Halaman ini sengaja dikosongkan.

57

BAB VKESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis dan pengujian alat didapatkan : Untuk perancangan sistem biometris pengenal pembuluh

darah yang paling baik dengan menggunakan LEDdengan panjang gelombang 940nm.

Ekstraksi pola, dan tahap Post-processing. Citra polayang diperoleh kemudian dideteksi karakteristik fiturnyadengan metode LBP dan metode MSE.

Pengujian alat dilakukan sebanyak 1418 kali untuk 8sampel yang dijadikan database dengan hasil recognitionrate sebesar 91,25% dan 314 kali untuk 6 sampel yangtidak termasuk dalam database dengan hasil recognitionrate sebesar 90,13%. Sehingga nilai recognition rate totalsebesar 90,69% dan error rate total sebesar 1,97%.

59

DAFTAR PUSTAKA

[1] Divya Singla, Er. Alisha,(2015), “A Review on : PalmVein Technology”, International J. of EngineeringResearch and General Science Volume 3 (2): 397-402ISSN 2091-2730.

[2] Li Xueyan, Guo Shuxu, (2008), ”The Fourth Biometric -Vein Recognition”, Pattern Recognition Techniques,Technology and Applications (23): 537-546 ISBN 978-953-7619-24-4.

[3] Kefeng Li, (2013), “Biometric Person Identification UsingNear infrared Hand-dorsa Vein Images”, A thesis for thedegree of Doctor of Philosophy at the University of CentralLancashire in collaboration with North China Universityof Technology.

[4] C. Wang and M. Ghosh,2011, "A Kullback-LeiblerDivergence for Bayesian Model Diagnostics," OpenJournal of Statistics, Vol. 1 No. 3, pp. 172-184.doi: 10.4236/ojs.2011.13021.

[5] Hussein Rady,” Reyni’s Entropy and Mean Square Errorfor Improving the Convergence of MultilayerBackprobagation Neural Networks : A ComparativeStudy”, International Journal of Electrical & ComputerSciences IJECS-IJENS Vol: 11 No: 05,2011.

[6] Azzam Sleit, Heba Saadeh, Ibraheem Al-Dhamari, AfafTareef,” An Enhanced Sub image Matching Algorithm forBinary Images”, Recent Advances In AppliedMathematics,2010.

60

[7] Steven L. Jacques ; Iyad S. Saidi and Frank K. Tittel,"Average depth of blood vessels in skin and lesionsdeduced by optical fiber spectroscopy", Proc. SPIE 2128,Laser Surgery: Advanced Characterization, Therapeutics,and Systems IV, 231 (September 7, 1994);doi:10.1117/12.184904.

[8] Rohankar, Jayant,2013, "Survey On Various Noises AndTechniques For Denoising The Color Image",International Journal of Application or Innovation inEngineering & Management 2 (11).

BIODATA PENULIS

Penulis mempunyai nama lengkapMuhammad Syafiq, lahir di Kota Gresikpada tanggal 9 Agustus 1994 danmerupakan anak pertama dari 5bersaudara. Penulis melewati masa keciltepatnya di Kelurahan Sidokumpul,Kecamatan Gresik, Kabupaten Gresik,Jawa Timur dengan menempuhpendidikan di SD Muhammadiyah 1Gresik, kemudian SMP Muhammadiyah 1Gresik. Kemudian melanjutkan studi di

SMAN 1 Gresik yang kemudian dilanjutkan ke ITS JurusanTeknik Fisika pada tahun 2012 dengan NRP 2412100057. Hinggapada tahun 2016 penulis akhirnya melaksanakan Tugas Akhirsebagai syarat untuk menyelesaikan studi S1 di Jurusan TeknikFisika dengan judul “Rancang Bangun Sistem PengenalBiometri Pembuluh Darah Vena Pada Telapak TanganDengan Menggunakan Cahaya Inframerah”. Bagi pembacayang memiliki saran, kritik, atau ingin berdiskusi lebih lanjuttentang Tugas Akhir ini, maka bisa menghubungi penulis [email protected]

rancang bangun sistem pengenal biometris pembuluh...

Documents