Identifikasi Tanda Tangan menggunakan Metode Fitur Ekstrasi Biner dan K Nearest Neighbor

Mutiara Sarahwaty Simanjuntak, Rika Rosnelly, Wanayumini Wanayumini

Sari


Tanda tangan mempunya pola yang unik berdasarkan fitur yang ditinjau. Penelitian ini mengindentifikasi tanda tangan secara otomatis dengan menggunakan fitur biner dari hasil tanda tangan scanner. Identifikasi tanda tangan penting dilakukan otentifikasi dokumen administrasi dan resmi dimana nilai akurasi hal yang diperlukan. Dalam pendekatan yang dilakukan, fitur tanda tangan diekstrak dengan menggunakan dua descriptor yaitu binary statistical image features (BSIF) dan local binary patterns (LBP). Penilaian menggunakan metode ini dengan melakukan percobaan dengan dua dataset yang sudah tersedia untuk umum yaitu database MCYT-75 dan GPDS-100. Dengan menggunakan metode klasifikasi KNN, mendapatkan nilai tertinggi masing-masing 96,7% dan 93,9%. Dalam verifikasi identifikasi tanda tangan akurasi klasifikasi diukur berdasarkan equal error rate (EER)yaitu 4.2% dan 5.33% pada GPDS-200 dan GPSD-150. Sehingga EER untuk database MCYT-75 sudah mencapau 7,78%. Nilai akurasi tersebut sudah dapat diketegorikan unggul.

Kata Kunci


Tanda tangan, Ekstraksi Fitur, LBP, BSIF, KNN

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


D. Darwish, “Simulation and Evaluation of Signature Recognition Techniques,” vol. 37, no. 3, pp. 65–74, 2013.

F. R. Hashim, J. J. Soraghan, L. Petropoulakis, and N. G. N. Daud, “EMG cancellation from ECG signals using modified NLMS adaptive filters,” IECBES 2014, Conf. Proc. - 2014 IEEE Conf. Biomed. Eng. Sci. “Miri, Where Eng. Med. Biol. Humanit. Meet,” no. December, pp. 735–739, 2014, doi: 10.1109/IECBES.2014.7047605.

S. S Harakannanavar, P. C R, and R. K B, “Comprehensive Study of Biometric Authentication Systems, Challenges and Future Trends,” Int. J. Adv. Netw. Appl., vol. 10, pp. 3958–3968, Jan. 2019, doi: 10.35444/IJANA.2019.10048.

A. Tahmasebi and H. Pourghassem, “Signature identification using dynamic and HMM features and KNN classifier,” Proc. - 2013 Int. Conf. Commun. Syst. Netw. Technol. CSNT 2013, pp. 201–205, 2013, doi: 10.1109/CSNT.2013.51.

A. Fakih, I. K. Raharjana, and B. Zaman, “Pemanfaatan Teknologi Fingerprint Authentication untuk Otomatisasi Presensi Perkuliahan,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell., vol. 1, no. 2, p. 41, 2015, doi: 10.20473/jisebi.1.2.41-48.

J. Kannala and E. Rahtu, BSIF: Binarized statistical image features. 2012.

W. Wanayumini, O. S Sitompul, M. Zarlis, S. Suwilo, and A. M H Pardede, “A Research Framework for Supervised Image Classification For Tornado Chaos Phenomena,” Int. J. Eng. Technol., vol. 7, no. 4.15, p. 447, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.15.25254.

M. Kumar, “Signature Verification Using Neural Network,” Int. J. Comput. Sci. Eng., vol. 4, Sep. 2012.

A. W. Widodo and A. Harjoko, “SISTEM VERIFIKASI TANDA TANGAN OFF-LINE BERDASAR CIRI HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT ( HOG ) DAN HISTOGRAM OF CURVATURE ( HoC ),” vol. 2, no. 1, 2015.

yuliana diah pristanti, P. Mudjirahardjo, and A. Basuki, “Identifikasi Tanda Tangan dengan Ekstraksi Ciri GLCM dan LBP,” 2019.

S. Abdoli and F. Hajati, Offline signature verification using geodesic derivative pattern. 2014.

Y. I. Riskajaya, “Pengembangan metode seleksi titik,” vol. 13, pp. 68–74, 2015.

G. Kumar and P. K. Bhatia, “A detailed review of feature extraction in image processing systems,” Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Technol. ACCT, pp. 5–12, 2014, doi: 10.1109/ACCT.2014.74.

J. F. Vargas-Bonilla, M. A. Ferrer-Ballester, C. Travieso-González, and J. Alonso, “Off-line signature verification based on grey level information using texture features,” Pattern Recognit., vol. 44, pp. 375–385, 2011.

R. Rosnelly, L. Wahyuni, and J. Kusanti, “Optimization of Region of Interest (ROI) Image of Malaria Parasites,” J. Appl. Intell. Syst., vol. 3, no. 2, pp. 87–95, 2018, doi: 10.33633/jais.v3i2.2060.

A. Kartono and D. Alamsyah, “Verifikasi Tanda Tangan Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Ciri Harris Corner,” no. x, 2012.

Y. Fang and Z. Wang, Improving LBP features for gender classification, vol. 1. 2008.

T. Ramasamy and R. Mancera, “Ligand-Protein Cross-Docking with Water Molecules,” J. Chem. Inf. Model., vol. 50, pp. 415–421, Feb. 2010, doi: 10.1021/ci900345h.

A. Benzaoui, A. Hadid, and B. Abdelhani, “Ear biometric recognition using local texture descriptors,” J. Electron. Imaging, vol. 23, p. 53008, Sep. 2014, doi: 10.1117/1.JEI.23.5.053008.




DOI: http://dx.doi.org/10.22303/csrid.12.3.2020.191-200

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.

Komentar di artikel ini

Lihat semua komentar


##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by4.footer##

INDEXED BY:

         Image result for icon mendeley

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. 

CSRID Journal Editor's Office:

Universitas Potensi Utama. Jl. K.L. Yos Sudarso Km 6,5 No.3-A Telp. (061) 6640525 Ext. 214 Tanjung Mulia Medan 20241