Suherdani, Yudhie ( 9922109 ) (2010) Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
9922109_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (442Kb) | Preview |
|
|
Text
9922109_Appendices.pdf - Accepted Version Download (77Kb) | Preview |
|
|
Text
9922109_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (264Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9922109_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (831Kb) |
|
|
Text
9922109_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (310Kb) |
|
|
Text
9922109_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (617Kb) |
|
|
Text
9922109_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (244Kb) | Preview |
|
|
Text
9922109_Cover.pdf Download (294Kb) | Preview |
|
|
Text
9922109_References.pdf - Accepted Version Download (236Kb) | Preview |
Abstract
Pada saat ini sistem pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrics yang paling populer. Kesulitan pada implementasi sistem ini terutama disebabkan oleh variasi gambar wajah yang kompleks. Perubahan ekspresi wajah, perubahan posisi dan ukuran wajah, perubahan arah sumber cahaya, penggunaan aksesoris, dan lain sebagainya, akan mempengaruhi hasil dari proses pengenalan wajah. Pada sistem pengenalan wajah menggunakan metode Support Vector Machine, perbedaan intensitas antara dua gambar (difference image), merupakan karakterisitik penting yang dapat menggambarkan variasi gambar wajah seseorang. Difference image dapat diklasifikasikan ke dalam dua class, yaitu intrapersonal variations class dan extrapersonal variations class. Jika difference image berada dalam intrapersonal variations class maka dapat dikatakan bahwa dua gambar pembentuk difference image merupakan gambar dari orang yang sama, dan sebaliknya jika difference image berada dalam extrapersonal variations class, maka dapat dikatakan bahwa dua gambar pembentuk difference image merupakan gambar dari orang yang berbeda. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, sistem pengenalan wajah menggunakan metode Support Vector Machine memiliki tingkat keberhasilan pengenalan sebesar 97,78 % untuk proses di dalam training set dan 96,67 % untuk proses diluar training set. Hasil ini diperoleh dengan menggunakan 11 gambar wajah yang berbeda untuk setiap subyek pada gallery dengan total subyek yang terdapat pada gallery sebanyak 11 orang, dan jumlah dimensi yang dipertahankan pada proses PCA sebanyak 30.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pengenalan Wajah, Support Vector Machine , Fisherface, PCA, FLD |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 26 Apr 2013 09:27 |
| Last Modified: | 05 Mar 2018 03:32 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/3283 |
Actions (login required)
 |
View Item |
