UMN Knowledge Center

Implementasi Algoritma Deep Neural Network dengan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah 3 Dimensi

Wilnu, Brandon (2019) Implementasi Algoritma Deep Neural Network dengan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah 3 Dimensi. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (715kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (722kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (999kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (999kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (949kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (940kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (722kB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (771kB)

Abstract

Pengenalan wajah adalah teknologi mengolah gambar untuk mengidentifikasi wajah di dalam gambar tersebut. Salah satu cabang dari pengenalan wajah adalah pengenalan wajah tiga dimensi. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu kemampuan dari backpropagation dan deep neural network dalam pengenalan wajah tiga dimensi. Algoritma backpropagation pada penelitian ini digunakan untuk melatih model agar siap digunakan oleh deep neural network yang digunakan untuk membuat model berdasarkan dataset yang sudah dilatih. Tujuan dari penelitian ini adalah mencari tingkat akurasi dari algoritma backpropagation dan deep neural network untuk pengenalan wajah tiga dimensi. Manfaat dari penelitian ini adalah mempermudah otentikasi dengan digitalisasi menggunakan computer dan digunakan sebagai landasan dalam penelitian lebih lanjut. Penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan php. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang digunakan sudah cukup baik untuk pengenalan wajah tiga dimensi. Learning rate terbaik untuk dataset yang digunakan peneliti adalah 0.001 dengan tingkat akurasi 94.79%. Hasil percobaan dengan gambar test memberikan akurasi rata-rata 88.22%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: pengenalan wajah, tiga dimensi, backpropagation, deep neural network, pengolahan gambar
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2019 04:12
Last Modified: 14 Jan 2020 02:38
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/10861

Actions (login required)

View Item View Item