ABSTRAK :
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan citra tangan
menggunakan metode ekstraksi ciri histogram dan metode klasifikasi jarak Euclidean.
Metode ekstraksi ciri histogram digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting pada
citra tangan, seperti distribusi intensitas dan arah gradian, dengan menghitung histogram dari
citra tangan untuk menghasilkan representasi citra yang lebih sederhana dan efektif. Setelah
citra tangan telah diekstraksi fitur, metode klasifikasi jarak Euclidean digunakan untuk
mengklasifikasikan citra tangan ke dalam kategori yang tepat dengan menghitung jarak
antara vektor fitur citra tangan yang diuji dengan vektor fitur citra tangan yang telah
diketahui. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode ekstraksi ciri histogram
dan metode klasifikasi jarak Euclidean dapat meningkatkan akurasi pengenalan citra tangan,
sehingga sistem ini memiliki kelebihan dalam menghadapi variasi citra tangan yang berbeda
beda dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi yang memerlukan pengenalan citra
tangan yang akurat. Dengan hasil citra pitch 30%, citra roll 60%, dan citra yaw 30% dari 30
data citra.
Kata Kunci: Pengenalan Citra Tangan, Ekstraksi Ciri Histogram, Klasifikasi Jarak
Euclidean, Grayscale, Pengolahan Citra Digital.
|