Iin Dinariyah, 4611416029 (2020) PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN WAJAH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS BERBASIS MULTI-LEVEL REVERSE BIORTHOGONAL WAVELET TRANSFORM DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR. Under Graduates thesis, UNNES.

Preview

PDF (PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN WAJAH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS BERBASIS MULTI-LEVEL REVERSE BIORTHOGONAL WAVELET TRANSFORM DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR) - Published Version Download (2MB) | Preview

Abstract

Pengenalan wajah merupakan suatu teknik biometrik fisik yang memungkinkan komputer untuk mengenali wajah manusia. Saat ini, pengenalan wajah merupakan metode yang banyak digunakan dalam autentifikasi sistem keamanan. Akurasi merupakan hal yang sangat penting dalam pengenalan wajah. Peningkatan akurasi pengenalan wajah dapat dilakukan dengan melakukan dekomposisi citra menggunakan multi-level reverse biorthogonal wavelet. Citra hasil dikomposisi akan diekstraksi cirinya menggunakan 1D-PCA dan 2D-PCA. Klasifikasi citra dilakukan dengan K-Nearest Neighbor. Selanjutnya hasil akurasi antara pengenalan citra dengan maupun tanpa dekomposisi wavelet akan dibandingkan. Data yang digunakan adalah data sekunder yakni AT&T face of database sebanyak 400 citra dan YALE database sebanyak 165 citra sehingga total data yang digunakan adalah 565 citra. Hasil akurasi tertinggi pada percobaan menggunakan AT & T adalah 97,5 %, sedangkan pada YALE mencapai 100%.

Actions (login required)

View Item