Sistem Rekognisi Iris menggunakan Algoritma Klasifikasi Learning Vector Quantization - Nur Indah Puspa Idham; Kurniawan Nur Ramdhani; Febryanti Sthevanie (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Sistem pengenalan iris mata dianggap sebagai salah satu metode biometrik yang umum digunakan untuk identifikasi dan verifikasi manusia, ini karena iris mata memiliki pola unik yang berbeda-beda pada setiap manusia. Pada paper ini penulis mengusulkan pengenalan iris dengan menggunakan suatu algoritma klasifikasi, yaitu Learning Vector Quantization. Proses identifikasi iris mata pada penelitian ini berupa proses awal, ektraksi ciri, dan klasifikasi. Pertama, citra iris yang sudah disegmentasi, dihilangkan noise-nya dan dinormalisasi. Lalu dilakukan ekstraksi ciri, algoritma yang digunakan adalah transformasi wavelet, yang merupakan metode analisis tekstur. Lalu hasil ekstraksi diklasifikasi dengan metode klasifikasi Learning Vector Quantization. Hasil simulasi menunjukkan hasil akurasi tertinggi 88.89%. Kata kunci : iris mata, biometrik, wavelet, LVQ Abstract Iris recognition system is considered to be one of the best biometric methods used for human identification and verification, because human iris has distinct unique patterns in every human being. In this paper the author proposes the identification of iris by using a classification algorithm, namely Learning Vector Qu-antization. The process of identification of the iris in this study is the initial process, feature extraction, and classification. First, segmented the iris image, removed the noise and normalized. Then extraction fe-ature process, the algorithm used is wavelet transformation, which is method of texture analysis. Then the extraction results are classified by the Learning Vector Quantization classification method. The simulation results show the highest accuration is 88.89%. Keywords: human iris, biometric, wavelet, LVQ