Iris mata adalah bagian unik dari organ penglihatan manusia yang telah lama menjadi fokus penelitian dalam bidang pengenalan biometrik. Penggunaan iris mata sebagai metode identifikasi individu telah membawa revolusi dalam keamanan dan pengawasan. Salah satu metode yang paling terkenal dan efektif dalam deteksi iris mata adalah menggunakan algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator.

1. Pendahuluan

Pada tahun 1993, seorang ilmuwan komputer terkemuka bernama John Daugman memperkenalkan metode yang mengubah cara kita melihat pada pengenalan iris mata. Iris adalah bagian mata yang terletak di antara pupil dan sklera yang berwarna putih. Setiap individu memiliki pola iris yang unik, dengan jutaan serat otot yang membentuknya. Inilah yang menjadikan iris mata sangat cocok sebagai alat identifikasi biometrik.

2. Bagaimana Algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator Bekerja

Algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator adalah teknik deteksi iris yang memanfaatkan perbedaan intensitas cahaya pada gambar mata. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam algoritma ini:

a. Pencarian Pupil

Algoritma dimulai dengan mencari pusat pupil. Ini biasanya dilakukan dengan cara mencari daerah dengan intensitas cahaya terendah dalam gambar mata. Daugman’s algoritma menggunakan operasi integrodifferential untuk mengidentifikasi tepi pupil.

b. Identifikasi Batas Iris

Setelah pusat pupil ditemukan, algoritma akan mengidentifikasi batas iris. Ini dilakukan dengan menghitung perbedaan intensitas cahaya di sepanjang berbagai jari-jari yang berjalan dari pusat pupil. Operasi ini memungkinkan algoritma untuk mengenali tepi iris dengan akurasi tinggi.

c. Normalisasi Pola Iris

Setelah batas iris diidentifikasi, pola iris diekstraksi dan dinormalisasi untuk meminimalkan variasi yang disebabkan oleh perubahan pencahayaan atau posisi mata. Normalisasi memungkinkan untuk perbandingan yang akurat antara pola iris.

d. Pembuatan Template Iris

Setelah pola iris dinormalisasi, algoritma Daugman’s menghasilkan template iris. Template ini adalah representasi numerik dari pola iris yang unik untuk setiap individu. Template ini dapat digunakan untuk membandingkan dan mengidentifikasi iris mata dengan cepat dan akurat.

3. Keunggulan Algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator

Ada beberapa keunggulan utama dari algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator dalam deteksi iris mata:

a. Akurasi Tinggi: Algoritma ini memiliki akurasi tinggi dalam mendeteksi dan mengidentifikasi iris mata, bahkan dalam kondisi pencahayaan yang berbeda-beda.

b. Kecepatan: Meskipun metodenya canggih, algoritma ini dapat bekerja dengan cepat dan efisien, sehingga cocok untuk aplikasi real-time.

c. Keunikan: Setiap individu memiliki pola iris yang unik, sehingga algoritma ini sangat aman untuk digunakan dalam aplikasi pengenalan biometrik.

4. Aplikasi Deteksi Iris Mata

Deteksi iris mata dengan Daugman’s Integrodifferential Operator telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk:

a. Keamanan: Pengenalan iris digunakan dalam sistem keamanan tinggi seperti akses fisik terkendali dan pengamanan komputer.

b. Identifikasi Individu: Digunakan dalam penelitian kriminalistik dan identifikasi individu dalam database.

c. Pengawasan: Dalam sistem pengawasan, pengenalan iris dapat digunakan untuk memantau kehadiran dan aktivitas individu.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra iris mata

% membaca citra iris mata
Img = imread('iris 01.jpg');
figure, imshow(Img);
title('Citra Asli')

2. Melakukan deteksi iris mata dengan Daugman’s Integrodifferential Operator

% melakukan deteksi iris mata dengan Daugman's integrodifferential operator
ci = iris_detection(Img,20,100);

3. Menampilkan citra biner hasil deteksi

% membaca ukuran citra
[row,col,dim] = size(Img);
% menampilkan citra biner hasil deteksi
bw = false(row, col);
[x, y] = meshgrid(1:col, 1:row);
bw((x - ci(2)).^2 + (y - ci(1)).^2 <= ci(3).^2) = true;
figure, imshow(bw);
title('Citra Biner')

4. Menghilangkan background

% menghilangkan background
R = Img(:,:,1);
G = Img(:,:,2);
B = Img(:,:,3);
R(~bw) = 0;
G(~bw) = 0;
B(~bw) = 0;
RGB = cat(3,R,G,B);
figure, imshow(RGB);
title('Hasil deteksi (tanpa background)')

5. Menampilkan citra RGB hasil deteksi

% menampilkan citra hasil deteksi iris
Img_det = insertShape(Img,'circle',[ci(2),ci(1),ci(3)],'LineWidth', 4);
figure, imshow(Img_det);
title('Hasil deteksi')

6. Melakukan cropping terhadap citra hasil deteksi

% melakukan cropping terhadap hasil deteksi iris
Img_crop = imcrop(RGB,[ci(2)-ci(3) ci(1)-ci(3) 2*ci(3) 2*ci(3)]);
figure, imshow(Img_crop);
title('Hasil cropping')

7. Menampilkan hasil deteksi iris mata pada citra yang lain

Algoritma Daugman’s Integrodifferential Operator adalah salah satu teknik deteksi iris mata yang paling efektif dan akurat yang digunakan dalam aplikasi biometrik. Keunikan pola iris membuatnya menjadi alat identifikasi yang sangat aman dan handal. Penggunaan teknologi ini terus berkembang, dan di masa depan, diharapkan akan lebih banyak aplikasi yang mengandalkan deteksi iris mata untuk keamanan dan pengenalan individu.

Source code beserta data lengkap pemrograman MATLAB di atas dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code