Bag of Visual Words pada Citra Sidik Jari Berbasis Hierarchical Agglomerative Clustering - Aditya, Antony Eka; Supriyanto, Catur (Journal of Applied Intelligent System, 2015)
Pengenalan sidik jari adalah salah satu sifat biometric yang popular digunakan untuk mengenali seseorang. Untuk mengenali identitas seseorang melalui sidik jari, perlu adanya sebuah metode yang tepat dalam melakukan identifikasi. Beberapa teknik diusulkan pada penelitian sebelumnya untuk pengenalan sidik jari. Bag ofÂ  visual word ini memerlukan sebuah clustering terhadap beberapa keypoint yang dihasilkan dari sebuah algoritma matching point. Kemudian setelah keypoint dikelompokan, maka keypoint tersebut akan digunakan untuk proses klasifikasi. Penelitian ini hanya bertujuan untuk mengetahui kinerja algoritma clustering dalam pengelompokan keypoint. Hierarchical Agglomerative Clustering dan K-Means dipilih untuk proses clustering tersebut. Dalam penelitian yang dilakukan algoritma K-Means mempunyai kelemahan dalam melakukan evaluasi. Sedangkan algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering dalam melakukan evaluasu membutuhkan waktu komputasi klastering yang cukup cepat, namun hasil performa clustering keypoint-nya tidak cukup baik. Kata kunciâ Sidik jari, Bag of visual words, Clustering, K-Means, Keypoint, Hierarchical agglomerative clustering.