Implementasi Histogram Equalization & DCT untuk Deteksi Titik Kunci pada Citra Wajah

Ratnawati Darmawan, Lionissa (2020) Implementasi Histogram Equalization & DCT untuk Deteksi Titik Kunci pada Citra Wajah. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (577kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (352kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (776kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (657kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (332kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (717kB)

Abstract

Pengenalan wajah merupakan sebuah sistem autentikasi biometrik yang menggunakan ukuran wajah untuk proses verifikasi. Pengenalan wajah sendiri memiliki dua tipe, yaitu: 2D dan 3D. Sistem ini sangat sensitif terhadap pencahayaan karena dapat menyebabkan rancunya identitas seseorang serta masih terdapat banyak permasalahan dalam sistem pengenalan berbasis tiga dimensi. Dalam penelitian ini, digunakan lima gambar dari dua dataset sebagai subjek penelitian, metode geometri epipolar untuk menemukan korespondensi dari dua gambar wajah yang diambil dari sudut pandang yang berbeda, DCT untuk melakukan normalisasi pencahayaan dari gambar dengan cara menghilangkan komponen berfrekuensi rendah, Histogram Equalization untuk meningkatkan kontras dari gambar, menggunakan lima feature detectors untuk mendeteksi keypoints yang berada di wajah, dan F-measure untuk evaluasi. Dari penelitian, metode DCT & Histogram Equalization dapat digunakan untuk meningkatkan nilai F-score dibandingkan tanpa diaplikasikan metode apapun. Dataset Head Pose Image Dataset menghasilkan nilai F-score sebesar 0,538 saat dijalankan feature detector BRISK dan dataset The Database of Faces menghasilkan nilai F-score sebesar 0,550 saat dijalankan feature detector FAST.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Histogram Equalization, DCT, Geometri Epipolar, FAST, BRISK, Minimum Eigenvalue, SURF, Harris-Stephens, Facial Keypoints
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.4 System Programming, Operating System, Computer Interface 600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Dec 2020 19:53
Last Modified:	09 Aug 2023 05:27
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/14453

Actions (login required)

View Item