//

KINERJA (PEMANFAATAN) SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN SURF DAN GLCM

BACA FULL TEXT ABSTRAK Pemesanan Versi cetak
Pengarang Syamsul Bahri - Personal Name
Fakultas Fakultas Pascasarjana
Tahun Terbit 2019

Abstrak/Catatan

Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak digunakan dalam proses identifikasi manusia. Metode ekstraksi fitur Speed-Up Robust Feature (SURF) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah, namun masih belum bisa mendeteksi dengan tepat jika wajah mengalami perubahan perspektif terhadap citra wajah dan citra mengalami latar yang gelap. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem pengenalan wajah dengan menggabungkan metode ekstraksi fitur SURF dan Gray Level Co-coccurance Matrix (GLCM). Pada penelitian ini, data input wajah akan diekstraksi fiturnya menggunakan SURF dan GLCM. Setiap fitur akan digabung menjadi satu fitur vektor yang menjadi masukan pada tahapan pengenalan wajah menggunakan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data yang didapatkan dari National Cheng Kung University (NCKU). Data wajah NCKU mempunyai sudut rotasi yang lebih banyak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 10 kelas yang menunjukkan 10 orang subjek. Setiap kelas atau kelompok diwakili oleh citra wajah dari orang yang sama. Hasil menunjukkan bahwa metode gabungan mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode SURF dan GLCM dengan rata-rata akurasi 90%. Dengan menggunakan kernel polinomial, metode gabungan mempunyai akurasi 95%.

Tempat Terbit Banda Aceh
Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan isi formulir online (Formulir Online)

Share Social Media

Tulisan yang Relevan

PENERAPAN DAN ANALISIS METODE SPEEDED-UP ROBUST FEATURES (SURF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK SISTEM IDENTIFIKASI PLAT MOBIL (Andika Vebrina, 2017)

ANALISIS PERBANDINGAN PENERAPAN ALGORITMA LEVENBERG-MARQUARDT, BACKPROPAGATION DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA INTRUSION DETECTION SYSTEM (Aulya Syukur Ak, 2019)

PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN JAWI MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI FITUR ROTATION, SCALING AND SHIFTING INVARIANT-RELATIVE CONTEXT (RSSI-RC) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Rizal Fikri, 2016)

KLASIFIKASI DOKUMEN BERITA KECELAKAAN TRANSPORTASI BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (Nur Ratna Sari, 2016)

KLASIFIKASI TEKSTUR PADA TEKSTIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE MULTI KELAS (Ramadhani, 2019)

  Kembali ke sebelumnya

Pencarian

Advance



Jenis Akses


Tahun Terbit

   

Program Studi

   

© UPT. Perpustakaan Universitas Syiah Kuala 2015     |     Privacy Policy