Analisis Implementasi Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (Clahe) Untuk Deteksi Citra Sidik Jari Tiruan

Abstract

Autentikasi biometrik dengan sidik jari paling sering digunakan untuk sistem keamanan atau autentikasi sebuah akun. Seiring dengan berkembangnya model sistem keamanan menggunakan autentikasi sidik jari, muncul masalah baru yaitu penggunaan sidik jari Penggunaan sidik jari palsu dapat dilakukan melalui scanner sidik jari yang menerima salinan dari sidik jari asli yang sering disebut dengan artificial fingerprints. Penggunaan sidik jari palsu dapat mengancam keamanan dari sebuah sistem. Permasalahan deteksi sidik jari dan identifikasi bahan yang dapat meniru karakteristik sidik jari diperburuk oleh dua hal, pertama, sensor standar tidak mampu membedakan citra dari sidik jari asli dan sidik jari replika. Kedua, seringkali tidak ada isyarat yang jelas bahwa citra tersebut berasal dari sidik jari replika atau dengan kata lain sidik jari replika yang sangat mirip dengan sidik jari asli sehingga sulit untuk dibedakan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi citra sidik jari tiruan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dataset yang digunakan merupakan dataset publik ATVS. Metode yang diusulkan yaitu ekstraksi fitur citra sidik jari dengan kontras GLCM (Gray Level Co-Occurance Matrix) dengan metode peningkatan kualitas citra CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). Hasil deteksi citra sidik jari menggunakan CLAHE menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan CLAHE