## SEGMENTASI IRIS MATA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HOUGH
Yanuangga G.H.L 1 , YulianaMelita, M.Kom 2 MahasiswaPascaSarjanaTeknologiInformatika 1
Dosen Teknologi Informatika 2
STTS Surabaya e-mail: 1 yanuangga_id@yahoo.com, 2 ymp@stts.edu

## ABSTRAK
Segmentasi iris mata menjadi topik hangat dalam bidang pengenalan iris mata, karena hasil yang kurang  bagus  dari  langkah  ini  akan  merusak  atau  menurunkan  efektifitas  sistem  pengenalan  iris.  Oleh karena itu, diperlukan perhatian yang harus dilakukan dalam proses segmentasi jika menginginkan hasil yang  akurat,  hal  ini  bergantung  pada  akurasi  dari  deteksi  pusat  pupil  mata.  Dalam  penelitian  ini  kami mengusulkan metode baru untuk mengenali pusat dari pupil mata yang mana berpusat dengan citra iris mata  dengan  memanfaatkan  operasi  8-tetangga.  Parameter  ini  kemudian  digunakan  untuk  lingkar transformasi  hough  untuk  meningkatkan  kecepatan  proses  segmentasi  iris  dan  keakuratan.  Untuk mengabaikan  citra  kelopak  mata  dan  bulu  mata  menerapkan  operasi  deteksi  tepi canny .  Percobaan  ini dilakukan  dengan  menggunakan  320  citra  iris  dari  dataset  standar  CASIA,  dan  hasilnya  menunjukkan bahwa metode usulan kami memiliki tingkat akurasi tinggi.

## Kata kunci: Segmetasi iris mata, Pengenalan iris mata, operasi 8-tetangga, Transformasihough, deteksi tepi Canny

## ABSTRACT
Iris segmentation becomes  a recent issue in  the  area of iris recognition,  due to the  lack  of  good results from this step will damage or reduce the effectiveness of iris recognition systems. Therefore, attention is required  in  the  process  of  segmentation to  reach  the accurate  results,  it  relies  on  the  accuracy of  pupil center detection.  In  this  study, we  proposed a  new  method  to  identify  the  eye  center  pupil  which  is focused  on  the  iris  image  by  using  8-neighbors  operation.  This parameter  is used  to  ring  the  hough transformation to increase the speed of iris segmentation process and the accurateness. In order to ignore the image of the eyelids and eyelashes, we applied the operation of canny edge detection. This experiment has  conducted  by  used 320  iris  images  from  CASIA  standard  datasets,  and  the  results  shown that  our proposed method has a high accuracy rate.
Keyword: Iris segmetation, the introduction of iris, 8-neighbors operation, Hough transformation, canny edge detection

## PENDAHULUAN
Akhir-akhirini, ilmubiometritelahmenjadiporosutamadalam model  otentikasikeamanankarenasifatnya  yang alamidaripola/bentukdari  organ  tubuhindividu yang
bersangkutan, dan iris matadimanamenjadibagiandarimatamanusiaada lahsalahsatu organ fisik yang digunakansebagaiobjeknyadimanasifatnya  yang unikdantidakadakesamaan iris
mataantarindividu.Pengenalan  iris  menyimpan
pola  iris  mata  manusia  setelah  meneliti kumpulan  pola  iris  individu  membandingkan dengan  salah  satu  dari database untuk  otorasi keamanan.Sistem ini  melibatkan  4  langkah utama,  yaitu segmentasi  iris,  normalisasi, dan extraksi  fitur  dan  membandingkan.  Semua langkah-langkah  ini  sangat  penting  tapi segmentasi  merupakan  hal  paling  krusial  dari sistem  ini  karena  banyak  kesalahan  dalam segmentasi  akan  mendorong  kesalahan  data  ke langkah  selanjutnya  dimana  akan  berakhir
dengan  hasil  yang  salah  dalam  sistem.Untuk efektifitas  dan  keakuratan  sistem  pengenalan iris,  langkah  segmentasi  harus  berhasil  terlebih dahulu.
Segmentasi iris menjaditopikrisetutamadalamhalpemrosesancit ra, karenamelibatkan proses yang berbedadimanamerupakanhal yang paling
kritisdalamsistempengenalan  iris  mata.Selama mendapatkan  citra  iris  dengan  berbagai  varian dan  faktor  seperti  intensitas  cahaya,  bulu  mata dan kelopak mata yang menghalangi akurasi dan kecepatan  proses  segmentasi.  Bahkan  pada keadaan  yang  memungkinkan,  kondisi  seperti stress pada  individu dapat  meningkatkan  aliran darah  ke  arteri  utama  dari  mata  dengan demikian akan menambah noise /gangguan pada citra  iris [1] .Dan [2] mengamati  bahwa  setelah remaja,  iris  tetap  stabil  dan  bervariasi  sedikit selama  sisa  hidup  seseorang. Sebuah  kualitas gambar  iris  yang  baik  dapat  diperoleh  bila pengaturan penangkapan dirancang dengan baik dan pengguna memahaminya [3] .
Segmentasi iris dimulai dengan mencari iris yang  di  gambar,  pembuatan  garis  demarkasi batas  luar  dalam  pupil  dan sclera ,  mendeteksi batas kelopak mata atas dan bawah jika mereka menutupi.  Ketidaktepatan  dalam  deteksi, pemodelan  dan  representasi  dari  batas-batas: bulu  mata,  kelopak mata  dan  pupil  dapat menyebabkan pemetaan yang berbeda dari pola iris  masing-masing  ekstraksi  deskripsinya; perbedaan tersebut dapat menyebabkan kegagalan  dalam  mencocokkan [1] . [4] Dalam menyelesaikannya,  diterapkan  operasi  sobel pada  gambar  mata  sebelum  menerapkan transformasi hough untuk  mendeteksi  pupil, kemudian  digunakan  median  filter  untuk menghilangkan  noise  palsu  dan  pemerataan histogram  digunakan  untuk  meningkatkan kontras gambar sebelum menggambar lingkaran berbeda menggunakan  pusat  pupil  diasumsikan lingkaran  dengan  perubahan  maksimum  dalam intensitas dari lingkar batas dari iris mata.
Tapi [5] mengasumsikan bahwa pupil adalah bagian  paling  gelap  dari  mata  dan  merupakan pusat  dari  iris,  kemudian  digunakan  rata- ratapendekatan menyusut persegi untuk melokalisasi  pusat  pupil.  Selain  itu, [6] diasumsikan  bahwa  titik  terang  dalam  pupil sebagai  pusat  pupil  yang  mana  sangat  menipu untuk  segmentasi  iris  mata  dari  komponen lainnya. Oleh  karena  pentingnya  tahap  ini [7] mengusulkan  dengan  metode  detail  bagaimana untuk  meniadakan  oklusi  tersebut  baik  kelopak mata, bulu mata, dan refleksi yang tidak dihapus dalam tahap segmentasi dalam tahap pencocokan hasil dari proses pengenalan iris.
Sisa  dari  makalah  ini  diorganisasikan sebagai  berikut:  Bagian  2  - lokalisasi gambar pupil,  yang  diikuti  oleh bagian  3  - deteksi batas iris sendiri, maka bagian 4 - penghapusan oklusi karena  kelopak mata dan  bulu mata.  Bagian  5  - menunjukkan  hasil  eksperimen  dan  akhirnya bagian 6 - menyimpulkan makalah penelitian.

## KAJIAN TEORI

## 1. Deteksi Algoritma Citra Pupil Mata
Batas  bagian  dari  iris  dapat  dideteksi dengan  mencari  pupil,  yang  dianggap  bagian paling  gelap  dari  mata  dan  Algoritma  1 digunakan untuk mendeteksi pupil karena nilai- nilai pixel yang  lebih  kecil  intensitas  yang  tidak seragam didistribusikan di seluruh pupil.
Algoritma  1: Algoritma  Meningkatkan Deteksi Batas Citra

## Langkah 1:
Merubah  skala  abu-abu  gambar  mata  asli menjadi  gambar  biner  dengan  menerapkan ambang  global  yang  untuk  segmen  pupil  yang grayscale nilai  yang  jauh  lebih  kecil  dari komponen mata lainnya.Ambang ini menghitung konstan  dari  ambang  menggunakan  ruang gambar,  mengubah  suatu f gambar  ke g citra biner sebagai berikut:
g(x,y) = { if f(x,y) ≥ T dan sebaliknya T : nilai ambang batas

## Langkah 2:
Pembalikan  dari  pupil  warna  gelap  menjadi putih  untuk  membuatnya  terlihat  karena merupakan daerah tertentu.
Langkah 3:
Gambar 1: Desain penelitian segmentasi iris
Kehalusan  batas  melingkar  kabur  dari  gambar pupil  dengan  menerapkan  filter rata-rata  untuk memudahkan deteksi batas pupil.

## Langkah4:
Temukan  pusat  pupil  dengan  menggunakan Algoritma 2
Letak  Pusat  murid  menggunakan  prosedur berikut:

## ALGORITMA  2:  Algoritma Menemukan  Pusat Pupil Langkah 1:
Telusuri  citra  biner  mulai  dari atas  kiri horizontal,  menggunakan  operasi  8-tetangga dari  kiri  ke  kanan,  menandai  pertama  dan terakhir  8-tetangga  ditemui  yang  nilainya  1, yang  harus  membagi  garis  vertikal  lingkaran pupil  pada  0  dan  1  0  masing-masing  dan  ini sesuai dengan poin a dan b gambar 3a.

## Langkah 2:
Scan  vertikal  melalui  gambar  kali  ini, menggunakan  komponen  yang  sama  terhubung dalam  arah  yang  sama,  juga  menandai  pertama dan  terakhir  8-tetangga  ditemui  yang  nilainya adalah  1  yang  harus  membentuk  garis  vertikal pupil lingkaran di 0 dan 0 masing-masing dan ini sesuai dengan c dan d poin gambar 3a.

## Langkah 3:
Hubungkan  titik  ini  berlawanan  dua,  yang  titik tengah  O  di  ara  3a  menjadi  pusat  diasumsikan pupil dan setengah dari panjang pixel terhubung berlawanan adalah radius diasumsikan pupil.

## Langkah 4:
Gunakan  pusat  diasumsikan  dan  radius terdeteksi  untuk  melokalisasi  bentuk  pupil melingkar.

## 2. Deteksi Batas Iris Menggunakan Transform Hough
Transformasi Hough dapat  digunakan  untuk menentukan  parameter  dari  lingkaran  ketika sejumlah  poin  yang  ditandai  pada  perimeter dikenal.  Dan  ketika  parameter  tersebut  dikenal maka  membuat  proses  komputasi  lebih  cepat. Sebuah lingkaran dengan jari-jari r dan pusat (a,
b) didefinisikan oleh persamaan parametrik.
x = a + rcos( θ ) y = b + rsin( θ )
Ketika  melewati  sudut θ melalui  rentang 360  derajat  penuh,  titik-titik  (x,  y)  menelusuri sekeliling  lingkaran. Ini  sedikit lebih sulit untuk mendeteksi batas luar iris karena nilai intensitas piksel  sama  antara  iris  dan sclera ,  tetapi  kami dapat  memusatkan  batas  iris  seperti  di Algoritma 3.
ALGORITMA 3: Algoritma Deteksi Batas Iris Langkah 1:
Hapus noise pada gambar mata minimal dengan mengaburkan  untuk  menghindari  membuat batas sulit untuk memvisualisasikan.

## Langkah 2:
Terapkan  5  dengan  5  filter  rata-rata  untuk menghaluskan  gambar  pada  gambar  intensitas aslinya.
Langkah 3: Isi parameter pusat pupil seperti yang dideteksi pada bagian  3  untuk  lingkaran transform  hough untuk mendeteksi batas iris

## 3. Menghapus Kelopak mata dan Bulu mata
Setelah  mendapatkan  pusat  pupil  yang dimaksud  seperti  dalam  tahap  3,  kelopak  mata dihapus dengan prosedur sebagai berikut:
ALGORITMA  4:  Algoritma  Deteksi  dan Menghapus Kelopak mata
Langkah 1:
( a ) ( b )
Gambar 2: Pusat Pupil, (a) Citra Iris Mata Asli,
(b) Citra Biner
(a)               (b)                  (c)
Gambar 3: Pusat pupil, (a) 4 Poin dari Gambar Pupil diasumsikan Terdeteksi Lingkaran. (b) deteksi batas citra biner. (c) deteksi gambar pupil
(a)                           (b) Gambar 4: Pusat Iris, (a) Citra Iris awal, (b) Batas iris terdeteksi
Gunakan  Operator  tepi  Canny  pada  gambar mata.

## Langkah 2:
Cari  empat  piksel  titik  tepi  yang  berbeda  pada (kiri  dan  kanan)  atas  (kiri  dan  kanan)  dan bawah  berturut-turut  menerapkan  pada  daerah tepi kelopak mata yang terdeteksi oleh operator tepi Canny.

## Langkah 3:
Gunakan pusat pupil yang juga merupakan pusat dari  iris,  untuk  menemukan  bentuk  kelopak mata  lengkung  dan  keluarkan  dari  iris.  Bulu mata  yang  terdeteksi  dihapus  dari  iris  oleh langkah-langkah dalam Algoritma 5.

## ALGORITMA  5:  Deteksi  dan  Penghapusan Bulu mata
Langkah 1: Cari nilai-nilai pixel yang lebih rendah dari nilai pixel iris di bagian atas dan bawah gambar iris.

## Langkah 2:
Mengatur nilai pixel dengan nilai yang sama dari pixel iris di sekitarnya.

## Langkah 3:
Ulangi  dua  langkah  di  atas  sampai  semua  bulu mata  di  daerah  ini  dideteksi  dan  dihapus, sehingga menyingkirkan bulu mata.

## HASIL EKSPERIMEN
Metode  segmentasi  iris  ini  dibahas  telah diimplementasikan  menggunakan  320  gambar iris  dari  database  CASIA  Iris  Versi  3  dan mengeksplorasi  hasil  empiris  secara  manual menunjukkan hasil yang efisien dan akurat.
Tabel 1 Prosentase hasil tahap segmentasi iris mata Tahapan Segmentasi Akurasi (%) Error (%) Pusat pupil 99,10 0,90 Deteksi iris 98,10 2 Penghapusan kelopak dan bulu mata 99,40 0,6 Segmentasi iris 98,90 1,1
Kami  mengamati  bahwa  alasan  untuk kesalahan  persentase  kecil  dalam  semua  tahap segmentasi  iris  pada  Tabel  1  di  atas  karena kualitas  gambar  yang  buruk  dan  jumlah pixel yang  rendah  terekam  dari  beberapa  gambar mata. Intensitas tinggi menyebabkan nilai dekat dengan  batas  pupil  dan  membuat  deteksi  kasus seperti sulit seperti ditunjukkan pada Gambar 6. Sebagian  besar  gambar  mata  yang  memiliki masalah  seperti  itu  tetapi  dengan  lebih  batas intensitas  diucapkan  rendah  terdeteksi  dengan sempurna.  Ada  juga  beberapa  batas  pupil  yang gagal  dan  menyebabkan  deteksi  iris  gagal. Sementara  itu,  2%  kesalahan  dari  iris  buruk terdeteksi  dalam  tabel  dikarenakan  oleh beberapa  gambar  mata  yang  memiliki  sedikit variasi  intensitas  nilai  antara  batas  iris  dan sclera  sehingga  sangat  sulit  untuk  mendeteksi iris tepat dari gambar mata.
Selain  itu,  kesalahan  0,60%  pada  kelopak mata  adalah  karena  pencahayaan  pada  gambar mata  menyebabkan  nilai  intensitas  dari  kornea dan  iris  yang  lebih  rendah  yang  akan  merata.
( a )       ( b )

## ( c )                            ( d )
Gambar 5: Proses segmentasi iris yang baik : (a) Gambar mata biner. (b) Deteksi pupil. (c) Deteksi kelopak dan bulu mata.
(d) Segmentasi iris mata
( a )                               ( b )
( c )                                ( d )
Gambar 6: Proses segmentasi iris buruk: (a) gambar mata biner. (b) Gagal mendeteksi pupil. (c) Kelopak mata Bad dan bulu mata dideteksi dengan tidak baik. (d) Segmentasi Iris gagal.
Meskipun  tingkat  kesalahan  yang  ditunjukkan Tabel  1,  hasil  keseluruhan  mengungkapkan tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2 dan kecepatan proses segmentasi juga ditingkatkan, karena pusat pupil pertama terletak dan sama dilanjutkan ke ruang Lingkaran Transformasi Hough akumulator yang meningkatkan  tingkat  segmentasi.  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  keluar  algoritma  baru dilakukan [8] dan [9] algoritma.
Tabel 2: Hasil metode segmentasi iris dari
peneliti lain Tahap segmentasi Akurasi (%) Seyyed M. Tetal 2010 [8] 98,20 Chirayuth S. and Somying T. 2009 [9] 92,44 Algoritma perbaikan baru 98,90

## KESIMPULAN
Batas  kelopak  selalu  sulit  untuk  dideteksi karena nilai-nilai pixel dari iris dan sclera cukup sama,  namun  kami  menggunakan  perluasan lingkar  hough  untuk  mengubah  informasi tentang  pusat  iris  yang  dilanjutkan  langsung  ke akumulator ruang sehingga
memastikan kecepatan komputasi lebih cepat dan pengurangan  ruang  memori  yang  digunakan sementara dapat dipertahankan.
Penghapusan  oklusi  besar  disebabkan  oleh kelopak  mata  dicapai  dengan  menerapkan operator deteksi tepi dan kemudian tepi kelopak mata  yang  terdeteksi  dihapus  dari  iris.  Kami telah  mengembangkan  dan  menerapkan  sistem segmentasi  iris  yang  ditingkatkan  berdasarkan Lingkaran  transformasi hough ,  dengan  tingkat akurasi 98,90% dan tingkat kesalahan dari 1,1%. Jadi  kami  sarankan  bahwa  lebih  banyak pekerjaan  yang  harus  dilakukan  untuk menggunakan  metode  yang  tepat  dalam menangani  citra  kualitas  buruk  dan  kurangnya pencahayaan. Juga yang paling penting, gambar- gambar  berkualitas  buruk  harus  dihapus  dari database  karena  hanya  gambar  mata  kualitas harus  ditangkap  dan  disimpan  dalam  suatu sistem  yang  diterapkan  pada  saat  akuisisi  oleh pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Daugman. “ Probing  the  Uniqueness  and Randomness  of  Iris  Codes ”.  Proceedings  of  the
IEEE.  Vol  94  No.11,  November  2006.  Pp.  1927- 1935.
[2]  W.  Anna,  C.  Yu  ,  Z.  Xinhua,  and  W  Jie,  “ Iris Recognition  Based  on  2d  Wavelet  and  Adaboost Neural  Network ”.  Trends  in  intelligent  systems and computer Engineering. TISCE 2008.
[3] S. Liz, and B. Stephen. Human Eye Anatomy: Parts of the Eye 2011.
[4]  A.  Pranith,  and  C.  R.  Srikanth.  “ Iris Recognition using Corner Detection ”. Information Science  and  Engineering  (ICISE),  2010  2nd International  Conference  on  Digital  Object Identifier. December,2010. Vol.6 No.4, pp. 2151 - 2154.
[5]  S.  Mahboubeh.  Ellipse  gamma  spectrum  iris recognition  based  on  average  square  shrinking segmentation  and  trapezium  normalization.  A Ph.D.  Thesis.  University Technologi  Malaysia; 2011
[6]  T.  Fabian,  J.  Gaura,  and  P.  Kotas.  An Algorithm for Iris Extraction.   Image Processing Theory Tools and Applications (IPTA), 2010 2nd International  Conference  on    Digital  Object Identifier, July 2010. pp 464-468.
[7] R.  Sarah  and  K.  W.  Bowyer.  Detection  of iris  texture  distortions  by  analyzing  iris  code matching results. Biometrics:
Theory, Applications and Systems, 2008. BTAS 2008. 2nd IEEE  International  Conference  on  Digital  Object Identifier, October 2008. Pp 1-6
[8] M. T. Seyyed, A. Ahmad, and M. S. M. Seyyed. A  Novel  Iris  Segmentation  Method  based  on Balloon  Active  Contour.  Machine  Vision  and Image  Processing  (MVIP),  2010  6th  Iranian. October 2010. Pp 1-5
[9]  C.  Sreecholpech,  and  S.  Thainimit.  A  Robust Model-based  Iris  Segmentation. International Symposium on Intelligent Signal  Processing and Communication Systems (ISPACS 2009), December 2009. pp 599-602.
[10]  Chinese   Academy   of   Science -   Institute of   Automation.   CASIA   Iris   Image   Database, http://biometrics.idealtest.org/.