SISTEM IDENTIFIKASI IRIS MATA PADA PENGAMAN PINTU MENGGUNAKAN METODE CONSTRUCTIVE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Destyan R.D.I, Rengga (2015) SISTEM IDENTIFIKASI IRIS MATA PADA PENGAMAN PINTU MENGGUNAKAN METODE CONSTRUCTIVE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK. Diploma thesis, POLITEKNIK PERKAPALAN NEGERI SURABAYA.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Sistem identifikasi iris ini adalah pengembangan dari sistem biometrik, sistem biometrik merupakan ciri unik dari anggota tubuh manusia yang dapat diidentifikasi. Iris sendiri memiliki ciri yang dapat bertahan hingga seumur hidup seperti halnya DNA dan sidik jari pada manusia. Pada Tugas Akhir ini akan dibuat sistem identifikasi iris mata pada pengaman pintu menggunakan metode constructive backpropagation neural networkyang bertujuan untuk mengenali user tertentu. Proses yang dilakukan meliputi pengambilan citra secara video capture, kemudian gambar diubah dari RGB ke grayscale. Setelah itu gambar diproses melalui pra-pengolahan citra lalu dilakukan deteksi pupil dan iris, selanjutnya disegmentasi agar dapat diambil area irisnya saja. Kemudian gambar dibagi menjadi 64 area untuk mempermudah pemrosesannya. Citra yang telah dibagi dalam 64 area tersebut akan dijadikan bentuk matrik angka yang akan digunakan sebagai masukan dalam melakukan pelatihan dengan metode neural network yang keluarannya berupa identifikasi user yang dikenali atau bukan. Jika teridentifikasi user yang dikenali, otomatis akan mengaktifkan hardware simulasi pintu. Model backpropagation neural network terpilih adalah model dengan 64 input, 1 lapisan tersembunyi (dengan 7 neuron), dan 1 output. Pada Tugas Akhir ini mempunyai parameter learning rate sebesar 0,7, epoch sebesar 500 kali dengan toleransi error 0,006%. Identifikasi iris masih menggunakan cara offline dengan membandingkan data foto iris seseorang dan tingkat keberasilannya pada proses pelatihan mencapai error 3.50e-07. Kata kunci : Iris, identifikasi, neural network, biometrik,pintu otomatis ABSTRACT Iris identification system is developing of biometric system,biometric system is a unique characteristic from part of human body that can to identification.Iris have characteristic to hold out for life time like DNA and human finger print.In this final project will be create iris identification system on safety door with constructive backpropagation neural network method to user identify and to campare with other user data. Making process was conducted on the basis of video image capture,then the image is converted from RGB to grayscale.After that the image is processed by pre-processing image then done pupil and iris detection,furthermore segmented to take iris area.Then the image divided into 64 areas tofacilitate the processing.The image that has been divided into 64 areas will be used as a form of matrix numbers that will be used as input in training with neural network method that output in the form of user identification that is recognizable or not . If the identified user is identified , automatically activates the door hardware simulation Selected backpropagation neural network models are models with 64 inputs , one hidden layer ( with 7 neurons ) , and 1 output.In this final project have parameter learning rate 0,7, epoch 500 with error tolerance 0,006 . Iris identification still using offline by comparing the person's iris image data and the level of the training process reached 3.50e-07error . Keyword: Iris, identification,neural network, biometric,automatic door

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 08 Sep 2018 03:13
Last Modified: 08 Sep 2018 03:13
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/411

Actions (login required)

View Item View Item