Pengenalan citra merupakan suatu mekanisme untuk mengenali kembali citra yang secara signifikan oleh mata
tidak dapat dikenali lagi, namun dengan metode dan teknik tertentu citra tersebut masih dapat dikenali.
Penelitian ini merupakan pengenalan citra sidik jari berbasis transformasi wavelet sebagai pengolah awal (pre-processing)
dan jaringan syaraf tiruan sebagai elemen pengenal (metrika). Tujuan dari penelitian ini untuk
menentukan wavelet yang terbaik untuk pengenalan citra sidik jari dan mengetahui performance dari metode
pengenalan ini. Algoritma pengenalan citra sidik jari dimulai dengan mengekstrak citra menjadi ciri-ciri citra
dengan cara memilih sejumlah kecil (m) koefisien hasil transformasi wavelet yang memiliki magnitude terbesar
dan dilanjutkan dengan menghitung tingkat kemiripan antara ciri-ciri citra query dengan citra pustaka digunakan
digunakan metode jaringan syaraf tiruan jenis backpropagation.
Pengujian dilakukan pada 3 jenis wavelet, yaitu Coiflet 6, Daubechies 6, dan Symlet 6; dan 5 tipe citra query
yaitu asli, blur, berderau, sketsa pencil, dan tepi sisi dengan setiap tipe query memiliki 30 buah sampel. Untuk
mengetahui tingkat kesuksesan pengenalan, digunakan nilai ambang 1% x ukuran basis data citra.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengenalan citra sidik jari menggunakan transformasi wavelet dan jaringan
syaraf tiruan memberikan hasil yang baik, hal ini ditunjukkan dengan tingkat kesuksesan pengenalan diatas 90%
dan waktu pengenalan yang singkat. Dari ketiga jenis wavelet yang diuji ternyata ketiga-tiganya memberikan
hasil yang baik. Namun jenis wavelet Symlet 6 merupakan wavelet yang terbaik untuk pengenalan citra sidik
jari, dengan tingkat kesuksesan pengenalan 96,36%. Sistem pengenalan ini memerlukan waktu pengenalan
relatif kecil, yaitu sekitar 0,11 detik untuk ukuran basis data 1500 rekord.