Implementasi Deep Learning berbasis Tensorflow untuk Pengenalan Sidik Jari

Royani Darma Nurfita, Gunawan Ariyanto

DOI: https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6236

Abstract

Sistem pengenalan sidik jari banyak digunakan dala bidang biometrik untuk berbagai keperluan pada beberapa tahun terakhir ini. Pengenalan sidik jari digunakan karena memiliki pola yang rumit yang dapat mengenali seseorang dan merupakan identitas setiap manusia. Sidik jari juga banyak digunakan sebagai verifikasi maupun identifikasi. Permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah komputer sulit melakukan klasifikasi objek salah satunya pada sidik jari. Dalam penelitian ini penulismenggunakan deep learning yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi masalah tersebut. CNN digunakan untuk melakukan proses pembelajaran mesin pada komputer. Tahapan pada CNN adalah input data, preprocessing, proses training. Implementasi CNN yang digunakan library tensorflow dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Dataset yang digunakan bersumber dari sebuah website kompetisi verifikasi sidik jari pada tahun 2004 yang menggunakan sensor bertipe optical sensor “V300” by crossMatch dan didalamnya terdapat 80 gambar sidik jari. Proses pelatihan menggunakan data yang berukuran 24x24 pixel dan melakukan pengujian dengan membandingkan jumlah epoch dan learning rate sehingga diketahui bahwa jika semakin besar jumlah epoch dan semakin kecil learning rate maka semakin baik tingkat akurasi pelatihan yang didapatkan. Pada penelitian ini tingkat akurasi pelatihan yang dicapai sebesar 100%.

Keywords

Pengenalan sidik jari; Deep Learning; Convolutional Neural Network; Tensorflow; Python

Full Text:

PDF

References

Jeon, W. S., & Rhee, S.Y. (2017). Fingerprint Pattern Classification Using Convolutional Neural Network. International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent System. Vol.17, No.3, pp. 170-176. http://dx.doi.org/10.5391/IJFIS.2017.17.3.170

Mishelsanti, D., Guichi, Y., Ene, A-D., Stef, R., Nasrollahi, K., & Moeslund, T. B. (2017). Fast Fingerprint Classification with Deep Neural Network. In VISAPP – International Conference on Computer Vision Theory and Applications

Danukusumo, K.P., (2017). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Candi Berbasis GUI. Skripsi. Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Shukla, N., & Fricklas, K. (2018). Machine Learning with Tensorflow. Manning Publications

Dutt, Anuj, & Dutt, Aashi. (2017). Handwritten Digit Recognition Using Deep Learning. International journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). Volume 6, Issue 7

I Wayan, S. E. P., Wijaya, A. Y., & Soelaiman, R. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS Vol.5 No.1

Article Metrics

Abstract view(s): 3743 time(s)
PDF: 1940 time(s)

Refbacks

  • There are currently no refbacks.