<![CDATA[Sebelum adanya teknologi biometrik, sistem pengenalan menggunakan metode konvensional seperti PIN, password, kunci, maupun kartu. Sistem biometrik menggunakan bagian tubuh dan perilaku manusia dimana tidak memungkinkan untuk lupa, dipinjam maupun digunakan bersama - sama, atau rusak. Salah satu biometrik yang dapat digunakan pada sistem pengenalan adalah telapak tangan. Ciri pada telapak tangan seperti garis utama, garis kusut, titik delta, dan minusi cenderung unik, dan stabil. Tugas Akhir ini menghasilkan perangkat lunak yang dapat mengenali telapak tangan manusia dan mengetahui kinerja dari ekstraksi ciri gelombang singkat biortogonal untuk pengenalan telapak tangan. Tugas akhir ini menggunakan ekstraksi ciri gelombang singkat biortogonal orde 1.1 level 1 hingga 8, 1.3 level 1 hingga 5, 1.5 level 1 hingga 4, 2.6 level 1 hingga 4, dan 3.5 level 1 hingga 4 dengan metode pengenalan jarak Euclidean. Citra telapak tangan diambil dari 30 responden menggunakan kamera yang dipasang pada penyangga sebanyak 5 citra setiap responden. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan tingkat pengenalan tertinggi pada orde 1.1 level 4, 7, dan 8, 1.3 level 5, 1.5 level 4, 2.6 level 4, dan 3.5 level 4 sebesar 100%, sedangkan tingkat pengenalan paling rendah oleh orde 2.6 level dekomposisi 1 sebesar 88,33%. Selanjutnya adalah pengujian citra luar menggunakan nilai ambang tertentu didapatkan tingkat pengenalan tertinggi pada orde 1.1 level 7 sebesar 100%. Tingkat pengenalan paling rendah sebesar 40% pada orde 1.3 level 5.]]>
Copyrights © 2015
