Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penggunaan pin dan password bahkan token sudah dianggap ketinggalan zaman sehingga negara berkembang banyak mengembangkan metode transaksi berbasis biometrik. Biometrik yang merupakan karakterisitik biologis yang banyak digunakan saat ini adalah mata, wajah, dan sidik jari. Wajah dan sidik jari dalam kondisi tertentu dapat berubah dan tidak dapat dikenali oleh sebab itu mata atau tepatnya iris adalah pilihan yang tepat untuk digunakan untuk metode autentikasi mengingat mata manusia tidak mudah berubah. Tugas akhir ini berfokus pada pengembangan sistem yang sudah ada sebelumnya mengenai autentikasi menggunakan metode lokalisasi dan normalisasi half-polar pada iris mata. Pengembangan yang dilakukan adalah agar pengenalan dapat lebih akurat dan cepat menggunakan metode segementasi mata dan normalisasi yang berbeda dengan metode half-polar serta membuat pengenalan dapat dilakukan pada mata kiri dan kanan secara bersamaan mengingat Iris pattern pada kedua mata manusia berbeda. Metode-metode segmentasi iris yang diajukan adalah Zeta-v1, Zeta-v2, Zeta-v3, Zeta-v4, Zeta-v5, Zeta-v6 dan Zeta-v7. Hasil pengujian terbaik dari segi performa waktu ditunjukkan oleh metode Zeta-v7 dengan rata-rata 0.0138427 detik. Hasil Pengujian terbaik dari segi akurasi sistem adalah Zeta-v1, dengan persentase penolakan yang salah bernilai 100 dan persentase penerimaan yang benar bernilai 94,90.

---

The use of pin and password and even tokens is considered outdated, so many countries develop biometric based transaction methods. Biometrics which are the most widely used biological characteristics are the eye, face, and fingerprint. The faces and fingerprints in certain conditions can change and can not be recognized. The eye or precisely the iris is the right choice to use for authentication methods considering that the human rsquo s eye is not easily changed.

This final assignment focuses on the development of previous systems of authentication using localization methods and half polar Normalization of the iris. Development is performed to make the recognition more accurate dan faster while using different eye segmentation and Normalization methods. The recognition methods can be used for left and right eyes considering both eyes in human have different iris pattern.

The proposed iris segmentation methods are Zeta v1, Zeta v2, Zeta v3, Zeta v4, Zeta v5, Zeta v6 dan Zeta v7. The best test result based on time performance presented by the Zeta v7 segmentation which shows the average time performance 0.0138427 seconds. The best result based on accuracy presented by Zeta v1 which show the percentage of wrong rejection 100 and percentage of right acceptance 94,90."

"The recognition of two dimensional character typewriter and hand written by using back-propagation method. This method is popular in neural-network model. We try to explain back-propagation method application in character recognition practice, helping by neural-network software."

"Japanese letter (kana) is a unique and highly complex character compared to usual Roman's letter, particularly in its hand written form. Japanese letter can be grouped into hiragana and katakana, where both have different writing rules...."

"Jenis ikan yang tergolong dalam ikan jenis sonikrous mempunyai suara yang khas_ Beberapa diantaxanya dapat mengeluarkan lebih dari satu jenis suara. Sebagai contoh ikan wealdish (Cynoscion regalis) jantan akan mengeluarkan suara drumming pada masa bertelur dan suara chartering untuk aktiiitas hidup sehari-bali, sedangkan untuk betina hanya mengbluarkan suara cha!!ering.Untuk dapat mengenali suara ikan tersebut clengan cepat diperlukan suam sarana agar proses identifikasi dapat dilalcukan dengan mudah, Penerapan teknologi voice recognition dapat mempemwdah dan mempercepat proses pengenalan suara ikan. Dengan diketahul suara ikan tersebut mal-za berarti pula dapat diketahui keberadaan jenis ikan dan aktiiitas hidup beberapa jenis ikan tertentu seperti proses bertelur yang terjadi di dalam laut. Penggunaan voice recognition dengan mengaplikasikan hidden mar/:ov model untuk mengidentifikasi suara ikan dapat mengenali dengan baik suara ikan yang dimasukan dalam sistem. Sistem dengan training data berupa sampel suara ikan yang terdiri dari kombinasi beberapa bursi dan satu periode pcnuh dari suara ikan menghasilkan sistem dengan kemampuan recognition yang Iebih baik. Dari percobaan yang dilakukan menunjukan sistem mempunyai tingkat akurasi yang baik sampai sekitar 5O - 90 %."

"Sudah sejak lama tanda tangan menjadi salah satu cara untuk melakukan otentikasi dalam kehidupan sehari-hari mulai dari pengesahan dokumen, surat- surat penting bahkan untuk transaksi perbankan. Namun tingkat keamanan dari penggunaan tanda tangan ini tergolong rendah karena tanda tangan dapat ditiru dengan mudah. Seiring dengan perkembangan teknologi, digunakan teknik verifikasi tanda tangan online untuk meningkatkan keamanan dalam otentikasi tanda tangan. Penelitian ini akan menganalisa performa sistem verifikasi tanda tangan online dengan menggunakan algoritma SVM dan GMM pada database SVC 2004 yang mengandung 7 fitur pada setiap tanda tangan. Database ini memiliki 40 dataset tanda tangan dimana setiap dataset terdiri dari 20 tanda tangan asli dan 20 tanda tangan tiruan atau 1600 tanda tangan secara keseluruhan. Berdasarkan hasil simulasi dengan menggunakan 10 data training, sistem verifikasi GMM menghasilkan FRR sebesar 4,5%, FAR 3% dan waktu komputasi rata-rata 21,3 detik sedangkan pada SVM dihasilkan FRR 2,625%, FAR 1,25% dan waktu komputasi rata-rata 1,84 detik.

---

For a long time, signature has become one of many authentication methods that commonly used in daily life such as document and other obligations authentication, even for banking transaction. However the use of signature could be classified as low level security authentication because it can easily forged. With the advanced of technology, online signature verification has been used to increase the security level in signature authentication.

This research will analyze the performance of online signature verification using SVM and GMM algorithm on SVC 2004 signature database which contains 7 features of each signature. The database has 40 contributors who sign 20 authentic signatures, while 20 other are forged ones. In total the database has 1600 signatures.

Based on simulation results using 10 training data, signature verification using GMM resulted in 4,5% FRR, 3% FAR and average computation time of 21,3 seconds, while SVM has 2,625% FRR, 1,25% FAR and average computation time 1,84 second."

"Salah satu perkembangan teknologi yang sedang berkembang pesat adalahteknologi pengenalan pola (patern recognition), seperti pengenalan pola wajah,sidik jari, dan retina mata. Contohnya diaplikasikan pada security system, sistemlogin , dan sebagainya. Pada penelitian ini, diimplementasikan metode barupengenalan pola wajah 3-D (3-D face recognition ) dengan menggunakan metodeFuzzy Manifold. Metode ini tidak melakukan pembelajaran sepertibackpropagation, tetapi dengan membentuk pose estimation dan mencari nilaijarak terdekat fuzzy (Fuzzy-Nearest Distance Calculation) untuk membandingkandata yang masuk terhadap kedekantannya dengan kelas tertentu. Selain metodetersebut, diimplementasikan juga metode Fuzzy Dimension Reduction (FDR) datadengan menggunakan Autoassociative Neural Network sehingga dapatdibandingkan hasilnya antara hasil sebelum dan sesudah data di FDR kan. MetodeFuzzy Manifold dan FDR berhasil diterapkan untuk 3-D Face Recognition dengandengan recognition rate yang cukup tinggi mencapai 85%, kecepatan komputasiyang tinggi dan robust.

---

One of the increasing tecnology is patern recognition, like odor recognition, face,

finger print, and retina. For example, is aplicated in security system, login system,

and etc. In this research, will be implemented new method 3-D face recognition

using Fuzzy Manifold. This method does not do learning like backpropagation, but

with make pose estimation and seek value of fuzzy-nearest distance to compare

data input toward nearest with a class. The other method, also implemented Fuzzy

Dimention Reduction (FDR) using Autoassociative Neural network so can be

compared the result between after reducted and before. Fuzzy Manifold and FDR

method is successful to be implemented for 3-D face recognition with recognition

rate is high enough reach 85% , high computation speed, and robust. ."