ANALISIS KOMPONEN UTAMA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE TERHADAP PENGENALAN CITRA WAJAH

Jurnal Teknologi

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title ANALISIS KOMPONEN UTAMA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE TERHADAP PENGENALAN CITRA WAJAH
 
Creator Kustian, Nunu
 
Subject Engineering
Eigenface, Citra, Wajah, PCA , Matlab
Engineering
 
Description Proses pengenalan wajah yang dilakukan oleh komputer tidak semudah dan secepat dibandingkan dengan proses pengenalan yang dilakukan oleh manusia. Manusia dengan mudah dapat mengenali wajah seseorang dengan sangat cepat tanpa rasanya harus berfikir. Input yang diperlukan pada aplikasi ini adalah berupa citra wajah dengan ukuran dan resolusi yang sama. Output aplikasi ini adalah berupa class terdekat dari wajah yang ingin dikenali. Aplikasi ini dibuat menggunakan MATLAB yang cukup handal dan mudah dalam perhitungan matematik dan bekerja dalam konsep matrik serta mempunyai fungsi  visualisasi yang bervariasi. Salah satu metode pendekatan yang digunakan adalah Eigenface, sebuah metode yang dikemukakan oleh Turk dan Pentland. Metode ini melibatkan sebuah set wajah yang pada dasarnya melibatkan proses analisis komponen utama (Principal Component Analysis). Dalam metode ini citra wajah akan diproyeksikan dalam sebuah ruang fitur yang menonjolkan variasi yang signifikan di antara citra wajah yang diketahui. Fitur signifikan inilah yang disebut dengan Eigenface karena fitur-fitur tersebut adalah komponen utama dari suatu set citra wajah untuk pelatihan. Hal yang perlu diingat adalah fitur-fitur ini tidak berarti berhubungan dengan fitur-fitur yang terdapat pada wajah, seperti mata, hidung, mulut, dan telinga. Eigenface hanya akan menangkap point-point pada citra yang menyebabkan variasi yang signifikan antara wajah-wajah dalam database yang membuat mereka dapat dibedakan. 
 
Publisher Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta
 
Contributor
 
Date 2017-01-03
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion

 
Format application/pdf
 
Identifier https://jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek/article/view/993
10.24853/jurtek.9.1.43-48
 
Source Jurnal Teknologi; Vol 9, No 1 (2017): Jurnal Teknologi; 43-48
2460-0288
2085-1669
 
Language eng
 
Relation https://jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek/article/view/993/906
 
Rights Copyright (c) 2017 Jurnal Teknologi
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library