SYUHADA, FAHMI (2017) PENGENALAN WAJAH UNTUK SISTEM KEHADIRAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE. S1 thesis, UPT. Perpustakaan Unram.
![[img]](http://eprints.unram.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
F1D01028 - Fahmi Syuhada.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
Abstract
Perkembangan Teknologi Informasi memungkinkan wajah yang merupakan salah satu bagian identitas sudah mampu digunakan sebagai data pengenalan di komputer. Penelitian pada tugas akhir merupakan proses perancangan dan pembangunan sistem pengenalan yang digunakan untuk medeteksi kehadiran pada suatu ruangan. Metode yang digunakan pada sistem yaitu metode violajones, eigenface, dan euclidean distance. Metode viola-jones digunakan untuk mendeteksi wajah pada suatu citra. Metode eigenface digunakan untuk mereduksi citra wajah untuk mendapatkan nilai bobotnya. Dan metode euclidean distance digunakan untuk membandingkan jarak citra wajah sebagai proses klasifikasi. Tingkat akurasi yang didapatkan dari pengujian sistem yang diusulkan terhadap 30 subjek terdaftar dan 15 subjek tidak terdaftar yaitu 84%. Akurasi ini didapatkan setelah dilakukan penambahan proses preprocessing dan model pelatihan aditif pada sistem dengan selisih sebesar 44 %. Dari penelitian disimpulkan bahwa metode viola-jones sangat bagus untuk digunakan sebagai metode pendeteksian wajah akan tetapi perlu ditambahkan proses koreksi wajah. Sedangkan metode eigenface dan euclidean distance baik digunakan untuk mengenali wajah jika banyak varisi wajah latih yang dimiliki subjek penelitian. Semakin banyak variasi wajah untuk subjek semakin tinggi akurasi untuk sistem mampu mengenalinya.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Keywords (Kata Kunci): | Wajah, Pengenalan, Kehadiran, violajones, eigenface, euclidean distance, variasi wajah, bobot, subjek terdaftar, subjek tidak terdaftar. |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Syafruddin Dion |
| Date Deposited: | 14 Nov 2017 01:37 |
| Last Modified: | 14 Nov 2017 01:37 |
| URI: | http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/1144 |
Actions (login required)
 |
View Item |
