PENERAPAN EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) UNTUK MENDETEKSI POSISI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL

Fathul Jannah, - (2017) PENERAPAN EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) UNTUK MENDETEKSI POSISI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL. Skripsi thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta.

	Text AWAL.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (92kB)
	Text BAB 1.pdf Download (877kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (2MB)
	Text BAB 5.pdf Download (860kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (888kB)
	Text RIWAYAT HIDUP.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (198kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository UPNVJ Only Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi posisi dan jumlah wajah manusia pada citra digital, dimana deteksi wajah dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi pola dimana inputnya adalah citra masukan dan akan ditentukan output yang berupa label kelas dari citra tersebut. Deteksi wajah adalah salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah. Metode kecerdasan buatan khususnya Extreme Learning Machine merupakan metode pembelajaran baru dari jaringan syaraf tiruan. Metode ELM ini mempunyai kelebihan dalam learning speed, serta mempunyai tingkat akurasi yang lebih baik. Dalam model ini, dilakukan praproses citra terhadap citra masukan sebelum citra tersebut diolah, diantaranya proses merubah resolusi citra, grayscale, dan histogram. Dengan data yang digunakan yaitu 30 citra wajah, setelah dilakukan pengujian data citra maka dapat diketahui jumlah objek yang terdeteksi oleh sistem 224 dan yang terdeteksi sebagai wajah hanya 216, sehingga dari hasil deteksi wajah didapatkan akurasi sebesar 96,42%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	[No. Panggil: 1310511086] [Ketua Penguji: Vini Indriasari] [Penguji I: Indra Permana Solihin] [Pembimbing I: Didit Widiyanto]
Uncontrolled Keywords:	Wajah, Deteksi Wajah, Extreme Learning Machine
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Program Studi Informatika (S1)
Depositing User:	Daniel Parlindungan
Date Deposited:	28 Nov 2019 03:05
Last Modified:	28 Nov 2019 03:05
URI:	http://repository.upnvj.ac.id/id/eprint/4145

Actions (login required)

View Item