Peningkatan Citra Sidik Jari Menggunakan Teknik Filter

Main Article Content

Febi Firmansyah

Abstract

Dalam definisi yang paling ketat, sidik jari adalah jejak yang dibuat oleh tonjolan gesekan ujung jari manusia. Dalam arti luas, sidik jari adalah jejak yang ditinggalkan oleh tonjolan gesekan dari bagian tangan manusia atau primata lainnya. Selain itu, tonjolan gesekan mungkin tercetak oleh jejak kaki. Friction ridge adalah bagian yang lebih tinggi dari epidermis jari (jari tangan dan kaki), telapak tangan, atau telapak kaki yang terdiri dari satu atau lebih unit Friction ridge skin ridge. Kontrak yang mendasari antara papila dermal dermis dan pasak interpapiler (rete) epidermis juga disebut sebagai "punggungan epidermis". Punggungan epidermis ini meningkatkan getaran yang disebabkan, misalnya, ketika jari-jari menyentuh permukaan yang tidak rata, meningkatkan transmisi impuls ke neuron sensorik yang terlibat dalam persepsi tekstur yang menyenangkan. Pegunungan ini membantu meningkatkan traksi di medan yang tidak rata dan licin. Artikel ini menjelaskan penghapusan noise dari gambar sidik jari. Itu dilakukan melalui dua pendekatan. Pertama, pemerataan histogram, Wiener filtering, binarization, dan thinning digunakan. Metode kedua menggunakan filter anisotropik. Prosedur kedua secara efektif menghilangkan kebisingan. Matlab digunakan untuk mensimulasikan teknik yang disarankan

Article Details

How to Cite
[1]
F. Firmansyah, “Peningkatan Citra Sidik Jari Menggunakan Teknik Filter”, Fidelity, vol. 2, no. 1, pp. 16-24, Jan. 2020.
Section
Articles
Received 2019-11-16
Accepted 2019-12-07
Published 2020-01-31

References

[1] Maio, & Maltoni, D. (1997) Direct Gray-ScaleMinutiae Detection in Fingerprints. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19: 27 40merit: conceptually complexdemerit: better in terms of efficiency&robustness.



[2] Gonzales, R.C. & Woods, R.E. (1993) Digital ImageProcessing. New York, USA: Addison-Wesley.



[3] Hong, L., Wan, Y. & Jain, A. (1998) Fingerprint ImageEnhancement: Algorithm and Performance Evaluation.IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence 20: 777 789. merit improves goodness and accuracy .demerit: dependence on ridge frequency.



[4] Greenberg, S., Aladjem, M., Kogan, D. & Dimitrov, I.(2000) Fingerprint Image Enhancement using FilteringTechniques. 15th International Conference on pattern recognition, Barcelona, vol. III, pp. 326 329. merit: enhancement performance is good .demerit: computational time is high.



[5] Balasubramanian .K and Bapu. Extracting minutiae from fingerprints using image inversion and Bihistogram equalizationmerit: preserving brightness and contrast. Demerit: requires statistical knowledge.



[6] Limin Liu. Ridge orientation and verification algorithm for fingerprints Enhancement. Journal of Universal computer science, vol.12, no.10(2006) .merit: combines both isotropic and anisotropic techniques. Demerit: gradient-based approach may not be reliable or poor quality images.



[7] Lin Hong, Anil Jain, S.Panakanti Ruud Bolle. Fingerprint Enhancement .merit: improves the performance of online fingerprint verification system .demerit: applicable only if true ridges are recoverable.