EKSTRAKSI FITUR LOKAL PADA CITRA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE WINDOWS POSITIONING DAN ENTROPY

  • Elisa Usada Institut Teknologi Telkom Purwokerto
  • Muhammad Zidny Naf’an Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Keywords: semi-adaptive window positioning, ekstraksi fitur, identifikasi tanda tangan

Abstract

Metode ekstraksi fitur digunakan dalam salah satu tahapan proses identifikasi tanda tangan. Pemilihan metode grid entropy untuk ekstraksi fitur yang dipilih pada penelitian sebelumnya memiliki kelemahan, seiring dengan pertambahan jumlah grid, maka akan semakin banyak grid memiliki nilai entropy sama dengan nol. Oleh karena itu dalam penelitian ini ekstraksi fitur akan dilakukan dengan metode adaptive window positioning. Metode penelitian yang dilakukan adalah pembacaan citra, mengubah ukuran citra, konversi citra ke citra biner, ekstraksi sub-image, menghitung entropy dari sub image, kemudian menyimpan fitur yang dihasilkan ke Json file. Banyaknya nilai entropy yang dihasilkan tidak sama karena menerapkan semi-adaptive window positioning. Perhitungan nilai entropy untuk setiap sub-citra telah berhasil diimplementasikan, dan untuk penelitian selanjutnya ekstraksi fitur akan diterapkan pada seluruh dataset tanda tangan.

References

G. Novandra, M. Z. Naf’an, dan T. G. Laksana, “Perancangan aplikasi android identifikasi tanda tangan menggunakan multi layer perceptron,” J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 3, no. 1, hal. 76–83, 2018.
T. Fotak, M. Baca, dan P. Koruga, “Handwritten signature identification using basic concepts of graph theory,” WSEAS Trans. Signal Process., vol. 7, no. 4, hal. 145–157, 2011.
M. R. Deore dan S. M. Handore, “A Survey on Offline Signature Recognition and Verification Schemes,” in International Conference on Industrial Instrumentation and Control, 2015, hal. 165–169.
W. Fitriani, M. Z. Naf’an, dan E. Usada, “Ekstraksi Fitur pada Citra Tanda Tangan Sebagai Ciri Identitas Pemiliknya Menggunakan Discrete Fourier Transform,” in SENDI_U, 2018, hal. 978–979.
G. Sulong, A. Y. Ebrahim, dan M. Jehanzeb, “Offline Handwritten Signature Identification Using Adaptive Window,” vol. 5, no. 3, hal. 13–24, 2014.
M. Z. Naf’an dan J. Arifin, “Identifikasi Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy Menggunakan Multi Layer Perceptron,” J. INFOTEL, vol. 9, no. 2, 2017.
J. Arifin dan M. Z. Naf’an, “Verifikasi Tanda Tangan Asli Atau Palsu Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropy),” J. INFOTEL, vol. 9, no. 1, 2017.
M. Wijaya, Manipulasi Gambar dan Foto Digital dengan COREL Paint Shop Pro Photo XI. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2006.
A. Kadir dan A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi Publisher, 2013.
R. C. Gonzales dan R. E. Woods, Digital Image Processing. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2008.
Published
2018-11-14
How to Cite
Usada, E., & Naf’an, M. (2018). EKSTRAKSI FITUR LOKAL PADA CITRA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE WINDOWS POSITIONING DAN ENTROPY. SINTAK, 2. Retrieved from https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/6514
Section
Vol 2 (2018)