Segmentasi Region Of Interest (ROI) Garis Telapak Tangan Menggunakan Deteksi Tepi Sobel

Abstract

The palm is one of the biometric characteristics that has been relatively recently investigated for identification and verification systems. The reason for using the palm geometry feature is, because the palm geometry is considered more resistant to external factors, such as weather, dry or wet palm conditions compared to using the characteristics of the palm lines that have difficult details and are susceptible to external factors. The problem that often arises in the self-recognition system is that it is easy to commit a crime against a person's identity if only by using something that is owned or something that is known to a system, using biometrics techniques is expected to minimize these frequent problems. Therefore, this study was made to implement the region of interest (ROI) segmentation method for palm line imagery using sobel edge detection, so that it can help for the initial process of identification and verification. the highest accuracy value on the right palm line image reached 87.01% and the lowest reached 86.46%, the highest accuracy value on the left palm line image reached 85.35% and the lowest reached 82.68%.

Identification of an Individual's Iris Using Euclidean and Mahalanobis Diagrams

“…Image segmentation is the process of distinguishing one object in an image from another [9]. Edge detection using the Sobel operator approach and iris localization using the Bipolar Transformation method are used in the segmentation procedure [10].…”

Deteksi Tepi pada Citra Rontgen Penyakit COVID-19 Menggunakan Metode Sobel

“…Objek yang disegmentasi pada citra bisa melakukan pemisahan daerah objek dengan latar belakangnya, kemudian setelah segmentasi pada daerah objek bisa diambil informasi dari citra tersebut (Hakim & Fitria, 2019).…”

“…Penelitian berikutnya berjudul "Analisis Intensitas Metode Pendeteksian Tepi Sobel" oleh Erick Wijaya, membahas penggunaan kernel yang dirubah pada deteksi tepi sobel, sehingga mengubah nilai intensitasnya, sehingga hasil penelitian berupa mendapat metode deteksi tepi yang mana nilai intensitas bisa diatur sesuai kebutuhan (Wijaya, 2012). Penelitian selanjutnya berjudul "Segmentasi Region of Interest (ROI) Garis Telapak Tangan Menggunakan Deteksi Tepi Sobel" oleh Khoilil Fitriya dan Hakim, membahas akurasi metode segmentasi ROI dengan mendeteksi tepi sobel di citra garis telapak tangan, hasil penelitiannya penggunaan deteksi tepi sobel pada citra garisnya bisa disegmentasi dengan baik dengan akurasi tertinggi dibanding metode lainnya (Hakim & Fitria, 2019).…”

“…Setelah semua sampel diuji menggunakan metode sobel, maka hasilnya ada batas tepi berupa titik maupun garis tepi bisa terbaca dan citra terlihat lebih jelas di setiap sampel, selain itu, dengan metode sobel menghasilkan piksel warna putih yang begitu terlihat pula. Segmentasi menggunakan metode sobel pada penelitian ini mampu melakukan segmentasi citra yang baik dan akurat, sesuai hasil penelitian yang dilakukan oleh Khoilil Fitriya dan Hakim berjudul "Segmentasi Region of Interest (ROI) Garis Telapak Tangan Menggunakan Deteksi Tepi Sobel" (Hakim & Fitria, 2019).…”