Penentuan Struktur dan Bentuk Wajah Menggunakan Face Recognition dengan Algoritma Hog dan Svm

Huggy M. R., Muhamad (2021) Penentuan Struktur dan Bentuk Wajah Menggunakan Face Recognition dengan Algoritma Hog dan Svm. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (535kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (135kB)
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (230kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (445kB) | Preview
	Text BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (293kB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (725kB)
	Text BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (125kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (185kB)

Abstract

Macam - macam bentuk wajah manusia terkadang sulit untuk dibedakan. Face classification merupakan sebuah cara yang dapat membantu manusia mengenali dan membedakan bentuk suatu wajah dengan wajah lainnya. Program ini dibangun menggunakan algoritma pendukung dari machine learning. Program face classification yang dibangun menggunakan dua algoritma yaitu Histogram of Oriented Gradients dan Support Vector Machine ini dibuat agar dapat membantu membedakan bentuk wajah manusia. Dengan menggunakan deskriptor HoG, gambar wajah akan dikonversi ke bentuk gradiennya setelah dijadikan ke bentuk grayscale dan dari hasil perhitungan gradien tersebutlah bentuk vektor gambar tersebut akan muncul dan dilatih ke dalam pemodelan machine learning menggunakan algotirma klasifikasi SVM kedalam kelas - kelas kategori agar dapat membandingkan bentuk vektor dari suatu bentuk wajah dengan bentuk lainnya. Penelitian ini dibuat dengan tujuan mengimplementasikan algoritma HoG dan SVM untuk mengetahui akurasi dari kombinasi kedua algoritma tersebut. Dari hasil uji coba yang dilakukan, diperoleh akurasi prediksi sebesar 44.5% dengan kernel rbf dan parameter C = 100.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Huggy M. R., Muhamad (00000018027)
Contributors:	Vasty Overbeek, Marlinda
Keywords:	Bentuk Wajah Manusia, Face Classification, HoG, SVM,
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Sustainable Development Goals:	Goal 04. Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning Goal 09. Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	24 Aug 2021 14:02
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16315

Actions (login required)

View Item