| |
Syamsul Bahri. KINERJA (PEMANFAATAN) SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN SURF DAN GLCM. Banda Aceh : Fakultas Pascasarjana Universitas Syiah Kuala, 2019 |
|
AbstrakPengenalan 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
Baca Juga : PEMANFAATAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN FITUR SURF DAN GLCM (Syamsul Bahri, 2019) ,
Baca Juga : PENERAPAN DAN ANALISIS METODE SPEEDED-UP ROBUST FEATURES (SURF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK SISTEM IDENTIFIKASI PLAT MOBIL (Andika Vebrina, 2017) , elitian 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 Pengarang tidak dapat memberikan Full Text secara langsung, untuk mendapatkan full text silahkan mengisi Form LSS di bawah. Literature Searching ServiceTulisan yang relevan ANALISIS PERBANDINGAN PENERAPAN ALGORITMA LEVENBERG-MARQUARDT, BACKPROPAGATION DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA INTRUSION DETECTION SYSTEM (Aulya Syukur Ak, 2019) ,RANCANG BANGUN PROTOTIPE PENGENALAN WAJAH UNTUK PENYANDANG TUNANETRA DENGAN OUTPUT SUARA MENGGUNAKAN METODE LBPH BERBASIS RASPBERRY PI 3 MODEL B (EKO WAHYUDI, 2019) , KLASIFIKASI MUTU FISIK JAGUNG PIPIL MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Azkia Maghfirah, 2019) , |
|
|
Kembali ke halaman sebelumnya
Terkini
PROSPEK EKSPOR KOPI ARABIKA ORGANIK BERSERTIFIKAT DI KABUPATEN ACEH TENGAH |
ANALISIS KOMPARATIF TINGKAT PENDAPATAN USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DAN PADI SAWAH TADAH HUJAN BERDASARKAN STATUS PENGUASAAN LAHAN DI KECAMATAN KUTA COT GLIE KABUPATEN ACEH BESAR |
KAJIAN PEMASARAN DAN KEUNTUNGAN PETANI KACANG TANAH DI KECAMATAN DARUSSALAM KABUPATEN ACEH BESAR |
STUDI PENDAPATAN RUMAH TANGGA PERTANIAN DI DATARAN TINGGI (KASUS DESA URING KECAMATAN BUKIT KABUPATEN BENER MERIAH) |
ANALISIS PENDAPATAN USAHATANI TEMBAKAU DI KECAMATAN BANDAR BARU KABUPATEN PIDIE JAYA |