KLASIFIKASI GAMBAR PALMPRINT BERBASIS MULTI-KELAS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Taopik Hidayat, Nurul Khasanah, Daniati Uki Eka Saputri, Umi Khultsum, Risca Lusiana Pratiwi - Universitas Nusa Mandiri

Abstract


Teknologi biometrik berkembang menjadi mekanisme paling relevan dalam pengidentifikasi identitas. Tujuan utama dari sistem manajemen identitas adalah untuk dapat membangun hubungan antara individu dan identitas mereka ketika dibutuhkan dalam kondisi tertentu. Di antara verifikasi identitas yang baru diusulkan dan teknologi identifikasi pribadi, biometrik dengan cepat menjadi mekanisme yang paling relevan untuk pengenalan identitas. Penelitian ini mengusulkan metode pengenalan biometrik terbaru untuk otentikasi dan identifikasi pribadi

Full Text:

PDF 31-37

References


Aima, A., & Sharma, A. K. (2019). Predictive Approach for Melanoma Skin Cancer Detection using CNN. SSRN Electronic Journal, 546–552. https://doi.org/10.2139/ssrn.3352407

Albelwi, S., & Mahmood, A. (2017). A framework for designing the architectures of deep Convolutional Neural Networks. Entropy, 19(6). https://doi.org/10.3390/e19060242

Alwanda, M. R., Putra, R., Ramadhan, K., Alamsyah, D., Studi, P., & Informatika, T. (2020). Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle. Jurnal Algoritme, 1(1).

Arrofiqoh, E. N., & Harintaka, H. (2018). Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra Resolusi Tinggi. Geomatika, 24(2), 61. https://doi.org/10.24895/jig.2018.24-2.810

Bejiga, M. B., Zeggada, A., Nouffidj, A., & Melgani, F. (2017). A convolutional neural network approach for assisting avalanche search and rescue operations with UAV imagery. Remote Sensing, 9(2). https://doi.org/10.3390/rs9020100

Bewes, J., Low, A., Morphett, A., Pate, F. D., & Henneberg, M. (2019). Artificial intelligence for sex determination of skeletal remains: Application of a deep learning artificial neural network to human skulls. Journal of Forensic and Legal Medicine, 62(July 2018), 40–43. https://doi.org/10.1016/j.jflm.2019.01.004

Ghoneim, A., Muhammad, G., & Hossain, M. S. (2020). Cervical cancer classification using convolutional neural networks and extreme learning machines. Future Generation Computer Systems, 102, 643–649. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.09.015

Hidayatulloh, T., Herliana, A., & Arifin, T. (2016). Klasifikasi Sel Tunggal Pap Smear Berdasarkan Analisis Fitur Berbasis Naïve Bayes Classifier Dan Particle Swarm Optimization. ., 4(2), 186–193.

Hu, L., Bell, D., Antani, S., Xue, Z., Yu, K., Horning, M. P., … Schiffman, M. (2019). An Observational Study of Deep Learning and Automated Evaluation of Cervical Images for Cancer Screening. Journal of the National Cancer Institute, 111(9), 923–932. https://doi.org/10.1093/jnci/djy225

Ilahiyah, S., & Nilogiri, A. (2018). Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), 3(2), 49–56.

Kim, J., Sangjun, O., Kim, Y., & Lee, M. (2016). Convolutional Neural Network with Biologically Inspired Retinal Structure. Procedia Computer Science, 88, 145–154. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.418

M. Raihan Rafiiful Allaam, A. T. W. (2021). KLASIFIKASI GENUS TANAMAN ANGGREK MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ). E-Proceeding of Engineering, 8(2), 3147–3179.

Maggiori, E., Tarabalka, Y., Charpiat, G., & Alliez, P. (2017). Convolutional Neural Networks for Large-Scale Remote-Sensing Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(2), 645–657. https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2612821

Mustafa, W. A., Halim, A., Jamlos, M. A., & Idrus, S. Z. S. (2020). A Review: Pap Smear Analysis Based on Image Processing Approach. Journal of Physics: Conference Series, 1529(2). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1529/2/022080

Purwati, R., & Ariyanto, G. (2017). Pengenalan Wajah Manusia berbasis Algoritma Local Binary Pattern. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 17(2), 29–38. https://doi.org/10.23917/emitor.v17i2.6232

Retnoningrum, D., Widodo, A. W., & Rahman, M. A. (2019). Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern ( LBP ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(3), 2611–2618.

Satria, D., & Mushthofa, M. (2013). Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia. Jurnal Ilmu Komputer Dan Agri-Informatika, 2(1), 20. https://doi.org/10.29244/jika.2.1.20-28

Suyanto, Kurniawan Nur Ramadhani, S. M. (2019). Deep Learning Modernisasi Mchine Learning untuk Big Data. Bandung: Penerbit Informatika.

Technology, I., & Mada, U. G. (2020). Introduction of Deep Learning for Computer Vision : A brief update on how AI can be used to fight against Copyright ( c ) 2020 - Dr . Sunu Wibirama. (c).




DOI: http://dx.doi.org/10.55181/speed.v14i1.748

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


SPEEDD - Sentra Penelitiian Engineering dan Edukasi - 1979-9330 (P) 2088-0154 (O) 2088-0162(C)

GIF - Global Impact Factor 2012 : 0.345, 2013 : 0.412, UIF - Universal Impact Factor - 2014 : 0.12769, SJIF – Scientific Journal Impact Factor 2012 : 4.074, Google Scholar h5 Index: 15, h5 Median: 31