## Survei Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik

## Regina Lionnie, Mudrik Alaydrus
Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta reginalionnie@gmail.com; mudrikalaydrus@yahoo.com

## Abstrak
Pengenalan  pola  memainkan  peranan  yang  penting  dalam  identifikasi biometrik.  Hal  ini  dikarenakan  pengenalan  pola  dalam  identifikasi biometrik  membantu  pihak  berwenang  dalam  mengungkap  identitas seorang  kriminal.  Pengenalan  pola  identifikasi  biometrik  dalam  image processing  mencakup  pengenalan  pola  wajah,  geometri  dari  sebuah tangan,  iris  dan  retina  dari  organ  mata,  sklera  mata,  pembuluh  darah, tanda  kulit  dan  rambut  tubuh.  Pengenalan  pola  identifikasi  biometrik membutuhkan metode pengenalan pola yang akurat, pemilihan tahap pra proses dan metode klasifikasi yang sesuai. Pada survei paper ini dibahas mengenai  beberapa  metode  tahap  pra  proses  seperti  Averaging  Filter, Histogram,  Desaturation,  Binerisation  dan  Image  Alignment.  Metode pengenalan  pola  yang  dibahas  pada  paper  ini  adalah  Gabor  Features, Local  Binary  Pattern,  Local  Gabor  Binary  Pattern  dan  Haar  Wavelet Transform.  Sedangkan  metode  klasifikasi  yang  dibahas  adalah Euclidean distance, Chi-square distance dan Histogram Matching. Agar dapat  memberikan  hasil  terbaik,  setiap  sistem  pengenalan  pola  tidak dapat  menggunakan  metode  yang  sama  untuk  mengenali  pola identifikasi  biometrik  yang  berbeda.  Dibutuhkan  penelitian  dalam penggunaan  metode  pra  proses,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  untuk setiap identifikasi biometrik yang ingin dikenali polanya.
Kata Kunci : pengenalan pola, identifikasi biometrik, image processing, gabor features, local binary pattern, haar wavelet transform

## Abstract
Pattern  recognition  plays  an  important  role  in  biometric  identification. This is because pattern recognition in biometric identification assists the authorities in uncovering the identity of a criminal. The introduction of biometric  identification  patterns  in  image  processing  involves recognizing  facial  patterns,  the  geometry  of  a  hand,  the  iris  and  the retina of the eye organs, eye sclera, blood vessels, skin marks and body hair.  The  introduction  of  biometric  identification  patterns  requires accurate  pattern  recognition  methods,  selection  of  pre-process  stages and appropriate classification methods. In this paper survey is discussed about  some  methods  of  pre-process  stage  such  as  Averaging  Filter, Histogram,  Desaturation,  Binerisation  and  Image  Alignment.  The pattern recognition methods discussed in this paper are Gabor Features, Local  Binary  Patterns,  Local  Gabor  Binary  Pattern  and  Haar  Wavelet
Transform.  While  the  classification  method  discussed  is  Euclidean distance,  Chi-square  distance  and  Histogram  Matching.  In  order  to provide the best results, any pattern recognition system can not use the same method to  recognize different biometric identification patterns. It takes research in the use of pre-process methods, feature extraction and classification for each biometric identification that the pattern wants to recognize.
Keywords :  pattern  recognition,  biometric  identification,  image processing, gabor features, local binary pattern, haar wavelet transform
Received April 2016 Accepted for Publication April 2016 DOI: 10.22441/incomtech.v7i1.1162

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  pola  dan  kaitannya  dengan  identifikasi  biometrik  menjadi  sebuah ilmu yang popular dalam bidang teknologi informasi dan komunikasi. Pengenalan pola  dalam  identifikasi  biometrik  mencakup  hal  yang  luas,  meliputi  pengenalan wajah,  pengenalan  pola  sidik  jari,  pengenalan  pola  iris  dan  retina,  pengenalan geometri tangan, pengenalan sklera mata, pengenalan pola skin mark, pengenalan pola pembuluh darah dan pengenalan pola androgenic hair [1-2].
Pengenalan  pola  biometrik  bermanfaat  di  berbagai  bidang.  Pada  bidang information  security,  pengenalan  pola  biometrik  menjadi  begitu  penting  karena bermanfaat  membantu  pihak  berwenang  dalam  mengungkap  identitas  kriminal. Pengenalan  pola  wajah  dan  sidik  jari  membantu  pihak  berwenang  untuk  dapat mengetahui identitas kriminal yang tertangkap di kamera (wajah) atau menempel di  barang  bukti  (sidik  jari)  dengan  membandingkannya  dengan  basis  data pemerintahan atau basis data kriminal. Pengenalan pola skin mark  menjadi salah satu  identifikasi  biometrik  yang  popular  sejak  kesuksesannya  dalam  trial United States vs Michael Joseph Pepe [3-4]. Pola nevi (skin mark) yang terletak di paha kiri Joseph  Pepe yang  kemudian  membuatnya  terbukti  bersalah  dan  menjadi terdakwa dari kasus pelecehan seksual anak. Pengenalan pola skin mark [5-7] dan blood  vessel  [8-9]  mencapai  perkembangan yang  signifikan  karena kemampuannya  dalam  membantu  identifikasi  kriminal  pada  kasus  di  mana  data wajah  dan  bagian  tubuh  yang  bisa  diidentifikasi  seperti  tato  tidak  ada. Kekurangan pengenalan pola skin mark dan blood vessel adalah tidak robust jika bagian  tubuh  yang  diidentifikasi  ditumbuhi  androgenic  hair.  Dari  masalah  ini, dikembangkanlah pengenalan pola berdasarkan pola androgenic hair [10-13].
Pengenalan  pola  dalam  identifikasi  biometrik  membutuhkan  metode pengenalan  yang  akurat  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam  identifikasi.  Banyak penelitian  telah  dilakukan  berusaha  untuk  menganalisis  metode  yang  terbaik untuk  setiap  ciri  biometrik.  Masing-masing  biometrik  tidak  dapat  diterapkan metode  pengenalan  yang  sama  dalam  hal  mencari  keakuratan  tertinggi.  Hal  ini dikarenakan  setiap  ciri  biometrik  adalah  unik  dan  diperlukan  pendekatan  yang berbeda  untuk  masing-masing  ciri  biometrik.  Penelitian  sistem  pengenalan dikembangkan  dan  dikerjakan  dengan  meneliti  sistem  dari  berbagai  perspektif.
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik
Penelitian  dengan  persepektif  analisis  dari  pemilihan  tahap  pra  proses  [14], perspektif  analisis  dari  metode  ekstraksi  fitur  [15-17]  dan  dari  perspektif penggunaan  metode  klasifikasi  yang  tepat  untuk  mencari  kelompok  yang  paling sama  antara  input  dan  basis  data  [18-19].  Susunan  dari  paper  ini  adalah  sebagai berikut,  pada  bagian  2  akan  dibahas  metode  pra  proses.  Pada  bagian  3  akan dibahas  metode  ekstraksi  fitur  dan  bagian  4  akan  membahas  metode  klasifikasi. Kesimpulan akan dibahas pada bagian terakhir yaitu bagian 5.

## 2. METODE PRA PROSES
Pra  proses  adalah  proses  dalam  menyiapkan  data  mentah  untuk  dapat  diolah selanjutnya dalam proses prosedur yang lain. Tujuan dari tahap pra proses adalah untuk  mengubah  data  menjadi  bentuk  baru  yang  dapat  lebih  mudah  dan  efektif untuk  diproses  [14].  Beberapa  penelitian  pengenalan  isyarat  tangan  mencoba untuk  menganalisis  suatu  sistem  pengenalan  isyarat  tangan  dari  sudut  pandang tahap pra proses yang digunakan.

## 2.1 Tapis Lolos Bawah
Tapis  lolos  bawah  digunakan  untuk  blurring  dan  mereduksi  derau  [20]. Blurring  dan  reduksi  derau  dilakukan  dalam  tahap  pra  proses  agar  dapat menghilangkan  detail  kecil  yang  tidak  digunakan  jika  ingin  mengambil  objek besar  lain.  Tapis  lolos  bawah  adalah  tapis  sederhana  yang  merata-ratakan  nilai piksel  yang ada di  dalam suatu neighbourhood. Gambar  1 memperlihatkan suatu tapis lolos bawah perata-rataan dengan ukuran neighbourhood 3x3.
Gambar 1 Tapis lolos bawah dengan ukuran 3x3 [20]
Dengan  menggunakan  tapis  lolos  bawah,  nilai  setiap  piksel  akan  digantikan dengan nilai rata-rata dari total piksel dalam suatu neighborhood. Proses ini akan menghasilkan citra dengan transisi tajam yang tidak sebanyak semula. Persamaan tapis lolos bawah dapat dilihat pada persamaan (1) di bawah ini [20].
∑ (1)
R   = hasil rerata keabuan piksel dari neighborhood 3x3 Zi   = nilai keabuan piksel ke i

## 2.2 Histogram
Histogram  dari sebuah citra merepresentasikan distribusi  atau penyebaran dari nilai  piksel  di  dalam  sebuah  citra.  Penyebaran  ini  mencerminkan  bagaimana
tampilan  dari  sebuah  citra.  Citra  dengan  kontras  yang  buruk  memiliki  histogram yang  sempit  atau  distribusinya  mengumpul  di  suatu  nilai  (tidak  ada  variance). Citra  dengan  kontras  yang  baik  memiliki  histogram  yang  terdistrubsi  merata (uniform distribution).
Ekualisasi histogram adalah proses untuk mengatur histogram dari sebuah citra agar nilai  keabuan dari suatu  citra akan terdistribusi  secara lebih merata.  Karena sifatnya yang dapat meratakan distribusi nilai keabuan, kontras sebuah citra yang buruk  dapat  diperbaiki  dan  dapat  memperlihatkan  detail  penting  yang  terlewat atau tidak terlihat ketika kontras sebuah citra buruk.
Histogram  dapat  diatur  penggunaanya  agar  dapat  memaksimalkan  informasi yang didapat dari sebuah citra. Penelitian Dalal et al. [21] memaksimalkan kerja sebuah histogram agar dapat mengeluarkan detail penting dari sebuah citra (citra tersebut  pertama  diekstraksi  informasi  gradientnya)  dengan  membagi  informasi gradient  citra  menjadi  blok-blok  kecil  dan  masing-masing  blok  tersebut  akan dianalisis berdasarkan histogramnya.
Penggunaan histogram juga dapat membantu metode ekstraksi fitur agar dapat bekerja dengan lebih maksimal. Penelitian Su dan Kong [10] menggunakan gabor orientation  histogram  sebagai  metode  yang  diusulkan  dalam  pengenalan  pola biometrik  androgenic  hair.  Gabor  orientation  histogram  pertama-tama menggunakan gabor features (dijelaskan pada sub bagian 3.1) untuk mendapatkan orientation features dari sebuah citra. Setelah orientation features didapatkan, total ukuran  dari  sebuah  normalized  citra  akan  dibagi-bagi  menjadi  beberapa  blok. Setiap  citra  yang  ada  di  basis  data  pada  penelitian Su  dan  Kong mempunyai jumlah  blok  yang  sama  tetapi  berbeda  ukuran.  Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan normalisasi histogram terlebih dahulu.

## 2.3 Binary Image Processing
Proses  binerisasi  sebuah  citra  adalah  proses  mengubah  nilai  keabuan  citra menjadi hanya dua nilai. Nilai 0 (warna hitam) atau nilai 1 (warna putih). Sebuah nilai  ambang  ditentukan  dahulu  dari  sebuah  sistem  lalu  semua  nilai  keabuan  di bawah  nilai  ambang  akan  diubah  menjadi  nilai  0  dan  nilai  keabuan  di  atas  nilai ambang akan diubah menjadi nilai 1.

## 2.4 Desaturation
Desaturasi  adalah  proses  mengubah  citra  berwarna  tiga  channels  ( red,  green, blue layer ) menjadi hanya satu channel yaitu citra keabuan ( grayscale ).

## 2.5 Image Alignment
Image  alignment  menjadi  salah  satu  tahap  pra  proses  yang  sangat  penting karena membantu sistem untuk menentukan batas-batas objek yang ingin diteliti. Salah  satu  metode  image  aligment  yang  biasa  digunakan  untuk  pengenalan  pola biometrik  adalah  edge  sampling.  Jika  menggunakan  metode  edge  sampling  pada umumnya  untuk  menentukan  titik  tepi  objek,  pada  kasus-kasus  tertentu  seperti jika  objek  tersebut  berubah  posisi,  maka  metode  edge  sampling  akan  salah
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik
menentukan  tepi  titik  sampel.  Gambar  2  memperlihatkan  kesalahan  dalam menentukan  titik  sampel  pada  objek  sama  tetapi  dirotasi  terlebih  dahulu  sebesar 30 derajat.
Gambar 2 Ilustrasi Kelemahan Metode Edge Sampling dalam Menentukan Titik Sampel Tepian Objek (a) dan (b) adalah batas dua objek yang sama dimana (b) objek yang sama tetapi dirotasi 30 derajat (c) objek di b yang dirotasi 30 derajat berlawanan arah pada (b) [12]
Pada  gambar  titik  merah  dan  biru  adalah  titik  sampel  dari  metode  edge sampling.  Jika  sebelumnya  objek  dirotasikan  terlebih  dahulu  sebesar  30  derajat baru ditentukan titik sampel oleh edge sampling kemudian dirotasikan -30 derajat (berlawanan  arah  dengan  sebelumnya)  maka  hasil  titik  sampel  objek  sama  yang tidak dirotasikan (warna merah) dengan titik sampel objek sama yang dirotasikan terlebih dahulu  (warna biru) akan menghasilkan titik  sampel  yang berbeda (lihat gambar c).
Penelitian Chan  dan  Kong [12]  mengusulkan  metode  angular  sampling  untuk menyelesaikan  masalah  rotasi  ini.  Pada  angular  sampling  terlebih  dahulu  akan ditentukan  titik  pusat  dan  garis  pusat  suatu  objek.  Persamaan  (2)  adalah persamaan untuk menentukan jarak titik pusat ke tepian (kiri dan kanan).
( ) ‖     ‖
(2)
dimana *    + dengan
= batas tepian kiri objek
= batas tepian kana objek
= hasil perhitungan jarak tepian kiri objek dan titik pusat
= hasil perhitungan jarak tepian kanan objek dan titik pusat
(    ) = lokasi objek dari citra input
Untuk  menggabungkan  informasi  dari  kedua  tepian  digunakan  persamaan  (3) berikut.
( )      ( ( ) ( )) dengan ⌊| ( ) ( )|⌋ (3)

## Titik pusat dihitung didefiinisikan dari persamaan (4) yaitu
( ) (4)
Garis pusat lalu diturunkan dari titik pusat yaitu
dimana
( ) (5)
p adalah lokasi piksel baris ke- i dari D o .
Gambar 3 menunjukkan contoh hasil dari metode angular sampling, sedangkan gambar  4  berikut  memperlihatkan  hasil  dari  metode  angular  sampling  pada penelitian Chan  dan  Kong .  Terlihat  pada  gambar  (c)  bahwa  jika  objek  sama dirotasi  terlebih  dahulu  akan  memberikan  titik  sampel  yang  sama  dengan  objek yang tidak dirotasi.
Gambar 3 Ilustrasi Hasil Metode Angular Sampling [12] Garis putih pada (a) memperlihatkan nilai tertinggi dari D o . Garis biru pada (b) adalah garis pusat sedangkan titik merah adalah titik pusat dari objek tersebut.
Gambar 4 Hasil Metode Usulan Angular Sampling pada Penelitian Chan dan Kong [12] (a) titik sampel pada objek dengan derajat 0, (b) titik sampel pada objek dirotasi 30 derajat (c) hasil yang tumpeng tindih untuk metode angular sampling menandakan metode tersebut sukses memberikan titik sampel sama bagi
objek yang memiliki varians rotasi
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik

## 3. METODE EKSTRAKSI FITUR

## 3.1 Gabor Features
Gabor  features  merupakan  salah  satu  metode  yang  sukses  dalam  identifikasi biometrik  [22],  contohnya  untuk  pengenalan  iris  dari  penelitian Daugman menggunakan gabor features dan merupakan metode acuan dalam pengenalan iris sebuah mata [23].
Gabor  features  dihasilkan  ketika  suatu  sistem  mengkonvolusikan  citra  input dengan  gabor  filter.  Persamaan  (6)  berikut  merupakan  persamaan  gabor  filter dimensi dua dalam ranah waktu [22].
(    ) ( ) (6) dengan x’= x cos + y sin dan y’=  - x sin + y cos dimana f = frekuensi tengah dari filter
=  sudut  perputaran  antara  sumbu  mendatar  utama  Gaussian  dan  bidang gelombang
= ketajaman sepanjang sumbu utama
=  ketajaman  sepanjang  sumbu  bukan  utama  yang  tegak  lurus  dengan gelombangnya
Untuk  dapat  lebih  memahami  persamaan  (6)  lihat  masing-masing  penggunaan parameter pada gambar 5 [22].
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 5 Dimensi Dua Gabor Filter dalam ranah waktu dengan beberapa nilai pada parameternya : (a) f = 0.5; = 0 o ; = 1.0; = 1.0 (b) f = 1.0; = 0 o ; = 1.0; = 1.0 (c) f = 1.0; = 0 o ; = 2.0; = 0.5 (d) f = 0.5; = 45 o ; = 2.0; = 0.5 [22]
Dalam  image  processing,  sistem  akan  mencari  respon  berupa  gabor  features dari filter gabor ini dengan cara mengkonvolusikan filter gabor dengan citra input
[22].
(          )     (          )     (    )
(          )     ∬ ( )  ( ) (7)
(          ) = respon  citra  atau  gabor  features  hasil  konvolusi  gabor  filter dan citra input
Hasil  konvolusi  dari  persamaan  (7)  ini  merupakan  filter  bank  atau  kumpulan filter dengan varians  dari  frekuensi  (penyekalaan) dan orientasi.  Pada filter bank hasil  konvolusi  pada  persamaan  (7),  setiap  lokasi  dalam  dikonstruksi  menjadi matriks besar G seperti berikut [8].
( ( )
( ) ( ) ( ) ) (8)
dengan parameter yang didapat dari persamaan (9) dan (10) berikut
(9)
= frekuensi untuk nilai ke- k
= faktor penyekalaan untuk setiap nilai k
= nilai maksimum frekuensi
(10)
= sudut orientasi untuk setiap nilai k
Pada penelitian identifikasi biometrik pola androgenic hair yang dikembangkan Su dan Kong [10] pemakaian gabor features ini dikhususkan untuk diambil hanya bagian magnitude dan orientasi saja. Penelitian Kong lainnya menyebutkan bahwa feature  orientasi  adalah  feature  terpenting  dan  tahan  terhadap  perubahan  [24]. Untuk dapat memperoleh feature magnitude, dari hasil konvolusi pada persamaan (7), diperoleh
(          )     | (          )| (11) dan feature orientasi diperoleh dari (    ) ( ) (12)
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik

## 3.2 Haar Wavelet Transform
Wavelet  adalah  bentuk  gelombang  dengan  durasi  terbatas  [16].  Transformasi wavelet menggunakan Multi-resolution analysis (MRA) yang secara berurut akan melakukan dekomposisi suatu sinyal (dalam image processing adalah citra input) ke  dalam  dua  bagian  yaitu  bagian  frekuensi  rendah  dan  bagian  frekuesni  tinggi. Terdapat dua transformasi wavelet secara umum yaitu discrete wavelet transform dan  continuous  wavelet  transform.  Wavelets  diambil  dari  suatu  induk  wavelet dengan  fungsi  penyekalaan  dan  pergeseran.  Persamaan  induk  /  mother  wavelet diberikan  pada  persamaan  (13)  dimana a adalah  parameter  penyekalaan  dan b adalah parameter pergeseran [25].
( ) √ ,(     )  - (13)
Melakukan  dekomposisi  pada  citra  input  dapat  dilakukan  pada  citra  input dengan  menggunakan  filter  banks  discrete  wavelet  transform  yang  berisi  proses tapis  lolos  bawah  dan  atas  yang  menghasilkan  fungsi  penyekalaan  dan  fungsi wavelet.  Terdapat  banyak  jenis  wavelet  yang  berbeda-beda  dalam  fungsi penyekalaan  dan  fungsi  wavelet.  Pada  survei  paper  kali  ini  akan  dibahas mengenai haar wavelet transform.
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelunya,  Transformasi  Wavelet  Haar menggunakan  dua  komponen  utama  dalam  melakukan  transformasi  yaitu  berupa tapis  lolos  bawah  (fungsi  penyekalaan)  dan  tapis  lolos  atas  (fungsi  wavelet). Dalam  image  processing,  tapis  lolos  atas  akan  meloloskan  perbedaan  frekuensi tinggi  dalam  sebuah  citra  dan  tapis  lolos  bawah  akan  meloloskan  perbedaan frekuensi rendah dalam sebuah citra. Selain itu, Transformasi Wavelet Haar juga akan memperlihatkan rata-rata dan perbedaan dari sebuah citra.
Fungsi  penyekalaan  dan  fungsi  wavelet  diberikan  dalam  persamaan  (14)  dan (15) berikut [16].
( )
(14)
( )
(15)
dimana a = hasil perata-rataan antara S i dan S i+1 d = hasil diferensiasi antara S i dan S i+1 Si   = data citra input
Gambar 6  memperlihatkan sebuah data  citra input  yang akan diproses melalui Transformasi  Wavelet  Haar.  Hasil  keluaran  dari  transformasi  ini  adalah  4  sub level citra yang merupakan hasil tapis lolos bawah (LL1) dan variasi antara tapis lolos bawah dan atas (LH1,HL1, dan HH1). Proses ini disebut proses dekomposisi tingkat 1. Jika ingin dilakukan proses dekomposisi tingkat 2 maka hasil keluaran tapis lolos bawah (LL1) akan menjadi input / masukan ke dalam proses tingkat 2 dan hasil dekomposisi juga merupakan 4 sub sub level citra (LL2, LH2, HL2 dan HH2) [12].
Transformasi  Wavelet  Haar  banyak  digunakan  dalam  penelitian  pengenalan pola karena transformasi ini menghasilkan sub level  yang unik  dan mengandung informasi  dari  sebuah  citra  berupa  informasi  frekuensi  tinggi  dan  rendah. Transformasi  Wavelet  Haar  mempunyai  keuntungan  untuk  menganalisis  data dengan  transisi  yang  mendadak,  dalam  image  processing  adalah  transisi  nilai piksel yang tiba-tiba  (frekuensi tinggi). Dengan transformasi yang menghasilkan sub  level  citra  yang  informatif  akan  membantu  memunculkan  detail  dari  pola yang terlewat sebelumnya. Detail  yang digunakan dapat membantu membedakan macam-macam pola suatu objek.
Gambar 6 Dekomposisi Transformasi Wavelet Haar Tingkat 2 [17]

## 3.3 Local Binary Pattern
Local Binary Pattern adalah sebuah operator yang diperkenalkan oleh Ojala et al [26-27].  Operator  local  binary  pattern  akan  memberi  definisi  bahwa  nilai keabuan  suatu  citra  dalam  neighbour-8  akan  digantikan  nilainya  menjadi  nilai biner.
Gambar 7 mengilustrasikan urutan proses konvolusi citra input dengan operator dari local binary pattern.
Gambar  7(i)  memperlihatkan  sebuah  neighbour-8  yang  diambil  dari  matriks citra  input.  Nilai  ini  adalah  nilai  keabuan  dari  sebuah  citra.  Gambar  (ii) menunjukkan proses pengurangan setiap nilai keabuan dalam neighbour-8 dengan nilai dari piksel yang berlokasi di pusat. Gambar (iii) memperlihatkan tresholding dari operator local binary pattern. Jika hasil pengurangan pada proses gambar (ii) nilainya  positif  maka  diganti  dengan  nilai  1  dan  jika  hasilnya  negative  diganti dengan  nilai  0.  Gambar  (iv)  memperlihatkan  hasil  binerisasi  dikali  dengan  suatu
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik
pemberat  yang  merupakan  nilai  2  dipangkatkan  dengan  lokasi  titik  sampling. Hasil  nilai  biner  ini  akan  menggantikan  nilai  keabuan  pada  citra  input  di  lokasi pusat. Berikut persamaan untuk memperlihatkan jalannya proses pada gambar (ii) hingga (iv) ini [22].
8 9 12 8-5 9-5 12-5 1 1 1 4 5 3 4-5 3-5 0 0 1 6 2 1-5 6-5 2-5 0 1 0 (i) (ii) (iii) 1 1 1 1 2 4 0 0 * 128 8 = 39 0 1 0 64 32 16 (iv)
Gambar 7 Contoh Proses Operator Local Binary Pattern
( )   ∑ ( )
(16)
dengan notasi (P,R) = neighbourhood P titik sampling dan radius lingkaran R = nilai piksel untuk lokasi =  nilai  keabuan  dari  piksel  pada  lokasi  ke P dari  neighbour-8 lingkaran
= nilai keabuan dari piksel yang berlokasi di pusat
dan fungsi s(x) didefinisikan sebagai
( )                 {
Gambar  8  menunjukkan  penggunaan  pemilihan  parameter  P  dan  R  pada neighbourhood yang berbeda. Gambar paling kiri memperlihatkan pemilihan P = 8 dan R = 1, gambar tengah P = 16 dan R = 2 sedangkan yang paling kanan P = 8 dan R = 2.
Gambar 8 Pemilihan Parameter P dan R pada LBP [28]
Proses  operator  LBP  di  atas  merupakan  operator  LBP  yang  pertama  kali dikembangkan  oleh Ojala  et  al. ,  hingga  saat  ini  banyak  sekali  penelitian pengembangan operator LBP. Pengembangan ini dikhususkan untuk meningkatkan  kemampuan  membedakan  [29-30],  meningkatkan  ketahanan terhadap  perubahan  (robustness)  [31-32],  pengembangan  dalam  penelitian pemilihan neighbourhood [33-34], pengembangkan dalam ranah dimensi tiga [35- 36], pengembangan dalam kombinasi penggunaan dengan metode lain [37-38].

## 3.3 Local Gabor Binary Pattern
Dalam  kombinasi  dengan  metode  lain,  LBP  dapat  digunakan  bersama  dengan Gabor  Features  dan  memberikan  hasil  yang  sangat  baik  [28].  Penggunaan  LBP dengan  Gabor  Features  juga  dipakai  oleh Su  dan  Kong [10]  sebagai  metode perbandingan  untuk  pengenalan  sistem  identifikasi  kriminal  berdasarkan  pola androgenic hair.
Penggabungan LBP dan Gabor features oleh Zhang et al [38] untuk pengenalan biometrik  wajah  menggunakan  magnitude  features  dari  gabor  features  dengan Gabor  filter  (5  penyekalaan  dan  8  orientasi  features  diambil  dari  filter  bank Gabor).  Hasil  feature  magnitude  ini  lalu  akan  dikonvolusikan  dengan  operator LBP neighbour-8 sehingga didapat Local Gabor Binary Pattern (LGBP).

## 4. METODE KLASIFIKASI
Dalam  image  processing,  metode  klasifikasi  adalah  metode  yang mengklasifikasikan  citra  input  ke  dalam  kelas  yang  ada  di  basis  data. Pertimbangan  memilih  metode  klasifikasi  tergantung  dari  penggunakan  objek yang  ingin  dipakai,  apakah  dalam  bentuk  vektor.  Beberapa  metode  klasifikasi yang  umumnya  dipakai  di  dalam  penelitian  pengenalan  pola  adalah  sebagai berikut.

## 4.1 Euclidean Distance
Euclidean  distance  merupakan  salah  satu  jarak  yang  dipakai  dalam  1-nearest neighbour.  1-nearest  neighbour  adalah  metode  klasifikasi  yang  mengelompokan objek ke dalam 1 kelompok terdekar berdasarkan jarak diantara dua objek tersebut [15].  Persamaan  (17)  berikut  memperlihatkan  perhitungan  1-nearest  neighbour
Lionnie, Alaydrus, Survey : Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik
berdasarkan jarak Euclidean.
(    )     ‖     ‖   √∑ ( ) (17)
d( m,n ) = jarak Euclidean antara m dan n
m = vektor kolom citra input
n = vektor kolom citra pada basis data
m i = nilai pada elemen ke-i pada vektor m n i = nilai pada elemen ke-i pada vektor n
r = total jumlah elemen pada vektor m atau n

## 4.2 Chi-Square Distance
Chi  square  distance  diturunkan  dari  chi  square  statistic  test  yang  digunakan untuk  membandingkan  dua  buah  peluang  distribusi  peubah  acak  diskrit.  Pada image processing, chi square distance digunakan untuk menghitung jarak dari dua buah  histogram.  Persamaan  (18)  berikut  memperlihatkan  perhitungan  jarak  chi square diantara dua buah histogram [10].
( )     ∑ ∑ ( ( ) ( )) ( ( ) ( )) (18)
dengan
* + = histogram citra input * + = histogram citra pada basis data

## 4.3 Histogram Intersection Matching
Terdapat banyak perhitungan untuk membandingkan dua buah histogram. Pada survei  paper  kali  ini  akan  dibahas  mengenai  histogram  intersection  matching. Histogram  intersection  matching  mencari  bagian  yang  serupa  dari  dua  buah histogram [38].
( )     ∑ ( ) (19) dengan ( ) = histogram intersection h 1 = histogram citra input h 2 = histogram citra basis data L = jumlah bin pada kedua histogram

## 5. KESIMPULAN
Pada  survei  paper  ini  dibahas  mengenai  beberapa  metode  tahap  pra  proses
seperti  averaging  filter,  histogram,  desaturation,  binerisation  dan  image alignment.  Metode  pengenalan  pola  yang  dibahas  pada  paper  ini  adalah  gabor features,  local  binary  pattern,  local  gabor  binary  pattern  dan  haar  wavelet transform. sedangkan metode klasifikasi  yang dibahas adalah euclidean distance, chi-square  distance  dan  histogram  matching.  Agar  dapat  memberikan  hasil terbaik,  setiap  sistem  pengenalan  pola  tidak  dapat  menggunakan  metode  yang sama  untuk  mengenali  pola  identifikasi  biometrik  yang  berbeda.  dibutuhkan penelitian  dalam  penggunaan  metode  pra  proses,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi untuk setiap identifikasi biometrik yang ingin dikenali polanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anil K. Jain, et al., Handbook of Biometrics , Springer, 2008.
[2]  Agarwal,  Sugandha,  et  al.  "A  Comparative  Study  of  Facial,  Retinal,  Iris  and  Sclera Recognition Techniques.", IOSR Journal of Computr Engineering, Vol. 16, p. 47-52, 2014.
[3]  The U.S. Attorney‟s Office, Central District of California, Release No. 08-074, “Ex-marine Guilty of Using Drugs and Force to Have Sex with Young Girls in Cambodia,” 29 May 2008.
Available: http://www.justice.gov/usao/cac/Pressroom/pr2008/074.html
[4]  United States v. Pepe, Case No. 07-168-DSF. Trial transcript, May 5, 2008.
[5]  H. Zhang, C. Tang, A.W.K. Kong and N. Craft, “Matching vein patterns from color images for forensic investigation”, BTAS, 2012, pp. 77-84.
[6]   A.  Nurhudatiana,  A.W.K.  Kong,  K.  Matinpour,  S.Y.  Cho  and  Noah  Craft,  “Fundamental statistics  of  relatively  permanent  pigmented  or  vascular  skin  marks”,  Proc.  of  International Joint Conference on Biometrics, 2011, pp. 1-6.
[7]   C. Tang, A.W.K. Kong and Noah Craft, “Uncovering vein patterns  from color skin images for forensic analysis”, CVPR, 2011, pp. 665-672.
[8]  A.  Nurhudatiana et  al .,  "The  Individuality  of  Relatively  Permanent  Pigmented  or  Vascular Skin  Marks  (RPPVSM)  in  Independently  and  Uniformly  Distributed  Patterns,"  in IEEE Transactions on Information Forensics and Security , vol. 8, no. 6, pp. 998-1012, June 2013.
[9]  A.  Nurhudatiana  and  A.  W.  K.  Kong,  "On  Criminal  Identification  in  Color  Skin  Images Using  Skin  Marks  (RPPVSM)  and  Fusion  With  Inferred  Vein  Patterns,"  in IEEE Transactions on Information Forensics and Security , vol. 10, no. 5, pp. 916-931, May 2015.
[10]  H.  Su  and  A.  W.  K.  Kong,  "A  Study  on  Low  Resolution  Androgenic  Hair  Patterns  for Criminal  and  Victim  Identification,"  in IEEE  Transactions  on  Information  Forensics  and Security , vol. 9, no. 4, pp. 666-680, April 2014.
[11]   M.  R.  Islam,  F.  K.  S.  Chan  and  A.  W.  K.  Kong,  "A  Preliminary  Study  of  Lower  Leg Geometry as a Soft Biometric Trait for Forensic Investigation," Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on , Stockholm, 2014, pp. 427-431.
[12]   F. K. S. Chan and A. W. K. Kong, "Using Leg Geometry to Align Androgenic Hair Patterns in  Low  Resolution  Images  for  Criminal  and  Victim  Identification," Pattern  Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on , Stockholm, 2014, pp. 495-500.
[13]   F.  K.  S.  Chan  and  A.  W.  K.  Kong,  "Using  Hair  Follicles  with  Leg  Geometry  to  Align Androgenic Hair Patterns," Intelligence and Security Informatics  Conference (EISIC), 2015 European , Manchester, 2015, pp. 137-140.
[14]  R.  Lionnie,  I.K.  Timotius  and  I.  Setyawan,  “Performance  Comparison  of  Several  Pre- Processing  Methods  in  a  Hand  Gesture  Recognition  System  based  on  Nearest  Neighbor  fo Different Background Conditions,” ITB ICT Journal , 2012, Vol. 6, No. 2, pp. 184-195.
[15]  R.  Lionnie,  I.  K.  Timotius  and  I.  Setyawan,  "An  analysis  of  edge  detection  as  a  feature extractor  in  a  hand  gesture  recognition  system  based  on  nearest  neighbor," Electrical Engineering  and  Informatics  (ICEEI),  2011  International  Conference  on ,  Bandung,  2011, pp. 1-4.
[16]  P.  S.  Sanjekar  and  P.  S.  Dhabe,  "Fingerprint  verification  using  haar  wavelet," Computer Engineering  and  Technology  (ICCET),  2010  2nd  International  Conference  on ,  Chengdu, 2010, pp. V3-361-V3-365.
[17]  R.  Lionnie,  I.  K.  Timotius  and  I.  Setyawan,  “Penggunaan  Transformasi  Wavelet  dalam Sistem  Pengenalan  Isyarat  Tangan  dengan  Beberapa  Kombinasi  Pra-Proses,”  TECHNe, Jurnal Ilmiah Elektronika vol. 10, no. 2, October 2011, FTEK UKSW
[18]  C. F. Liew and T. Yairi, "A comparison study of  feature  spaces and classification  methods for  facial  expression  recognition," Robotics  and  Biomimetics  (ROBIO),  2013  IEEE International Conference on , Shenzhen, 2013, pp. 1294-1299.
[19]   G. Heumer, H. B. Amor, M. Weber and B. Jung, "Grasp Recognition with Uncalibrated Data
Gloves - A Comparison of Classification Methods," 2007 IEEE Virtual Reality Conference , Charlotte, NC, 2007, pp. 19-26.
[20]   Gonzalez,  Rafael  C.,  and  Richard  E.  Woods.,  Digital  Image  Processing  2nd  ed,  Prentice Hall, 2002.
[21]   N. Dalal and B. Triggs, "Histograms of oriented gradients for human detection," 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05) , San Diego, CA, USA, 2005, pp. 886-893 vol. 1.
[22]  Anil K. Jain, et al., Handbook of Face Recognition , Springer Verlag, London, 2011.
[23]  J.  G.  Daugman,  "High  confidence  visual  recognition  of  persons  by  a  test  of  statistical independence," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 15, no. 11, pp. 1148-1161, Nov 1993.
[24]   Kong, Adams Wai-Kin. "An analysis of Gabor detection." Image Analysis and Recognition. Springer Berlin Heidelberg, 2009. 64-72.
[25]  Paul S. Addison, The Illustrated Wavelet Transform Handbook , IOP Publishing, 2002.
[26]   Ojala,  Timo,  Matti  Pietikäinen,  and  David  Harwood.  "A  comparative  study  of  texture measures  with  classification  based  on  featured  distributions." Pattern  recognition 29.1 (1996): 51-59.
[27] Ojala, Timo, Matti Pietikäinen, and Topi Mäenpää. "Multiresolution gray-scale and rotation invariant  texture  classification  with  local  binary  patterns."Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence, IEEE Transactions on 24.7 (2002): 971-987.
[28]   D.  Huang,  C.  Shan,  M.  Ardabilian,  Y.  Wang  and  L.  Chen,  "Local  Binary  Patterns  and  Its Application  to  Facial  Image  Analysis:  A  Survey,"  in IEEE  Transactions  on  Systems,  Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) , vol. 41, no. 6, pp. 765-781, Nov. 2011.
[29]   J.  Ruiz-del-Solar  and  J.  Quinteros,  “Illumination  compensation  and  normalization  in eigenspace-based  face  recognition:  A  comparative  study  of  different  pre-processing approaches,” Pattern Recog. Lett., vol. 29, no. 14, pp. 1966–1979, 2008.
[30]   G. Bai, Y. Zhu, and Z. Ding, “A hierarchical face recognition method based on local binary pattern,” in Proc. Congr. Image Signal Process., May 2008, pp. II: 610–614.
[31]   X.  Tan  and  B.  Triggs,  “Enhanced  local  texture  feature  sets  for  face  recognition  under difficult lighting conditions,” in Proc. Anal. Model. Faces Gestures, 2007, pp. 168–182.
[32]   T.  Ahonen  and  M.  Pietik¨ainen,  “Soft  histograms  for  local  binary  patterns,”  in  Proc.  Fin. Signal Process. Symp., Oulu, Finland, 2007.
[33]  S. Liao and S. Z. Li, “Learning multi-scale block local binary patterns for face recognition,” in Proc. Int. Conf. Biometrics, 2007, pp. 828–837.
[34]  L.  Wolf,  T.  Hassner,  and  Y.  Taigman,  “Descriptor  based  methods  in  the  wild,”  in  Proc. ECCV  Workshop  Faces  „Real-Life‟  Images:  Detection,  Alignment,  Recog.,  Marseille, France, 2008.
[35]   L.  Paulhac,  P.  Makris,  and  J.-Y.  Ramel,  “Comparison  between  2D  and  3D  local  binary pattern methods for characterization of three-dimensional textures,” in Proc. Int. Conf. Image Anal. Recog., 2008, pp. 670–679.
[36]   G. Zhao and M. Pietik¨ainen, “Dynamic texture recognition using local binary patterns with an application to facial expressions,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 29, no. 6, pp. 915–928, Jun. 2007.
[37]  D.  Huang,  G.  Zhang,  M.  Ardabilian,  Y.  Wang,  and  L.  Chen,  “3D  face  recognition  using distinctiveness enhanced  facial representations and local  feature hybrid  matching,” in Proc. IEEE Int. Conf. Biometrics: Theor., Appl. Syst., Washington, DC, Sep. 2010.
[38] Wenchao Zhang, Shiguang Shan, Wen Gao, Xilin Chen and Hongming Zhang, "Local Gabor binary  pattern  histogram  sequence  (LGBPHS):  a  novel  non-statistical  model  for  face representation  and  recognition," Tenth  IEEE  International  Conference  on  Computer  Vision (ICCV'05) Volume 1 , 2005, pp. 786-791 Vol. 1.