27
Penelitian ini menggunakan sebuah kombinasi dari pemrosesan gambar dan
pemrosesan pada daerah frekuensi untuk membangun minutiae extractor
dan minutiae matcher.
Penelitian ini menggunakan beberapa sidik jari untuk dibandingkan.
Algoritma yang dihasilkan dari penelitian ini menguji semua gambar tanpa
pengaturan lain dari database. Contoh, algoritma yang dihasilkan dari
penelitian ini digunakan untuk membandingkan dua sidik jari yang berbeda
dan menghitung persentase kecocokan minutiae. Untuk kedua sidik jari
tersebut kecocokan yang didapat sebesar 34,6154%, dimana ketika
dilakukan pencocokan dengan batas threshold (90%) dapat dikatakan bahwa
kedua sidik jari tersebut cocok atau tidak. Karena persentase kecocokan
yang didapat lebih rendah daripada threshold sehingga dapat dikatakan
bahwa kedua sidik jari tersebut tidak cocok yang berarti benar.
Masih di tahun yang sama, terdapat penelitian yang
bertujuan untuk
memecahkan masalah dalam proses pengenalan gambar sidik jari dari
database dengan memperkenalkan algoritma pengenalan baru yang berbasis
kombinasi dari fitur minutiae seperti ridge eng, bifurcation dan edges of 3-
branch. Penelitian ini focus pada tiga titik minutiae
(Sharma & Sharma,
2013). Dalam kasus penentuan ridge
penelitian ini menghitung satu
komponen yang terhubung dari gambar biner. Dalam kasus
bifurcation
penelitian ini menghitung garis yang terbagi menjadi cabang yang terbentuk
dalam empat kelakuan yang terhubung. Dalam 3-branch penelitian ini
memilih piksel yang memiliki bentuk 3-branch dalam delapan komponen
terhubung yang berarti satu piksel memiliki piksel diagonal.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah mengurangi kekurangan dari
metode yang tersedia seperti pengenalan berbasis minutiae dan ridges.
Metode yang sudah ditingkatkan ini memberikan hasil yang lebih baik
daripada metode individu.
Tetapi metode yang disarankan sangat
bergantung dengan kualitas dan akurasi dari klasifikasi dan pencocokan
gambar sidik jari yang sama.
Penelitian yang sama di tahun 2013
menggunakan metode yang
mendeskripsikan pola yang berbeda dari sidik jari (arch, whorl, dan loop)
menggunakan orientasi dan algoritma yang meningkatkan ekstraksi dari titik
 |