Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.718
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Perfecting a Video Game with Game Metrics Jurnal Teknologi Elektro InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika
Regina Lionnie
Universitas Mercu Buana
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Biometric identification using augmented database Regina Lionnie; Ellisa Agustina; Wahju Sediono; Mudrik Alaydrus
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 17, No 1: February 2019
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v17i1.11713

Abstract

Androgenic hair pattern is one of the newest soft biometric trait that can be used to identify criminals when their faces are covered in the evidences of criminal investigation. In real-life situation, sometimes the available evidence is limited thus creating problems for authorities to identify criminal based on the limited data. This research developed the recognition system to identify individuals based on their androgenic hair pattern in a limited data situation in such a way that the limited images were expanded by the augmentation process. There were 50 images studied and expanded into 2.000 images from the augmentation process of rotating, reflecting, adjusting color and intensity. Furthermore, the effect of human skin color extraction was investigated by employing HSV and YCbCr color spaces. The scale-space hierarchy was built among the images with Gaussian function and produced 70% recognition precision that was around more than 2 times higher compared to system of recognition with only limited data.
Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan Metode Local Binary Pattern (LBP) Mochamad Miftakhul Huda; Regina Lionnie; Trie Maya Kadarina
Jurnal Teknologi Elektro Vol 11, No 3 (2020)
Publisher : Electrical Engineering, Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jte.2020.v11i3.003

Abstract

Sistem pengenalan wajah adalah teknik biometrik yang memungkinkan komputer atau mesin untuk mengenal wajah manusia melalui sebuah gambar digital dengan cara mencocokan pola wajah dengan basis data yang tersimpan. Sistem pengenalan wajah variasi pencahayaan mempunyai kendala pada performa sistem pengenalan wajah, terutama pada pencahayaan. Contoh kasus nya ada pada sebuah smartphone yang mempunyai masalah pada sistem pengenalan wajah pada kondisi ruangan yang gelap. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah dalam permasalahan variasi pencahayaan agar dapat meningkatkan performa keakuratan sistem pengenalan wajah dalam mengenal wajah pengguna smartphone. Sistem ini akan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP), dan akan di kombinasikan dengan beberapa Pra Proses, yaitu Ekualisasi Histogram, Sharpening, Gaussian Filter, dan Median Filter yang berfungsi sebagai ekstrasi fitur dalam pengenalan wajah manusia dengan variasi pencahayaan. Kemudian sistem ini menambahkan fitur klasifikasi menggunakan metode Nearest Neightbor yang berfungsi untuk pengklasifikasian wajah manusia ke dalam class class yang sudah ditentukan.
Analisis Metode SIFT dan SURF untuk Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Penyerangan Copy-Move Forgery Regina Lionnie; Trie Maya Kadarina; Mudrik Alaydrus
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 8, No 3 (2018)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v8i3.3074

Abstract

Pemalsuan gambar digital telah menjadi salah satu taktik penyebar hoax yang merupakan ajang penyebar provokasi, menimbulkan kerusuhan dan kebencian. Untuk dapat memerangi pemalsuan gambar digital perlu diciptakan sebuah sistem yang dapat mendeteksi gambar tersebut merupakan gambar hasil manipulasi apa tidak. Pada penelitian ini gambar termanipulasi jenis penyerangan copy-move forgery dengan variasi penyekalaan dan rotasi telah dianalisa oleh metode SIFT dan SURF. Hasilnya kedua metode dapat mendeteksi gambar termanipulasi jenis penyerangan copy-move forgery dengan SIFT memberikan hasil dua kali lebih banyak kecocokan dibandingkan SURF dan SURF memberikan hasil pemrosesan waktu 0.33 kali lebih cepat dibandingkan SIFT.
Studi Proses Deteksi Objek dalam Analisis Biometrik Regina Lionnie; Mudrik Alaydrus
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 9, No 1 (2019)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v9i1.5962

Abstract

Penelitian pola rambut androgenik pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode watershed segmentation berbasis gradien sobel dengan alasan pola rambut androgenik yang diteliti lebih menyerupai pola acak seperti pola pohon dan pertanian  serta pola peta jaringan komunikasi dibandingkan dengan pola biometrik pada umumnya seperti pola wajah maupun pola sidik jari. Selain itu untuk mengatasi problem oversegmentation, dilakukan penapisan lolos bawah sebelum proses transformasi watershed menggunakan tapis linear jenis Gaussian dan tapis non linear jenis median. Hasil penelitian menunjukkan dengan menggunakan tapis lolos bawah, hasil deteksi terlihat lebih baik dibandingkan tidak menggunakan tapis. Tapis Gaussian memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan tapis median dalam mendeteksi objek rambut androgenik.
Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT Regina Lionnie; Mudrik Alaydrus
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 02 (2017)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (898.334 KB) | DOI: 10.31358/techne.v16i02.166

Abstract

Pada penelitian di publikasi ini, penulis membangun sistem pendeteksi gambar termanipulasi dengan metode pemalsuan penyerangan copy-move. Metode SIFT oleh David Lowe digunakan untuk menentukan SIFT fitur vektor yang berisi deskriptor titik kunci dengan membandingkan 4 nilai (dr) perbandingan jarak antara hasil terdekat pertama dan kedua. Gambar sebagai masukan dari sistem dimanipulasi penulis dengan mengubah ukuran dan arah dari gambar asli. Hasil dari percobaan memperlihatkan bahwa metode SIFT memberikan kecocokan salah terkecil ketika bagian gambar yang disalin tidak diubah ukuran dan arahnya. Sedangkan, ketika ukuran diubah menjadi besar dan arah diubah sebesar 180 derajat memperlihatkan hasil kecocokan salah yang lebih banyak.
Co-Authors Ellisa Agustina Kadarina, Trie Maya Mochamad Miftakhul Huda Mudrik Alaydrus Wahju Sediono