Loviano, Xenny Zarvina (2017) Pengenalan Individu Melalui Identifikasi Wajah Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
Buku TA Xenny Zarvina Loviano_121310096.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Biometrika merupakan cabang matematika terapan yang digunakan untuk pengenalan individu yang ruang lingkupnya adalah mengidentifikasi individu melalui ciri/sifat biologis yang khusus. Bagian individu yang paling umum dan alamiah yang dapat digunakan untuk mengenali seorang individu adalah wajah. Ini disebabkan ciri yang dimiliki wajah bersifat unik untuk setiap individu. Variabilitas wajah ini dapat di-minimalisir dengan pencarian ciri wajah melalui detektor ciri. Histogram Of Oriented Gradient (HOG) adalah descriptor fitur yang digunakan untuk identifikasi wajah. HOG mendeskripsikan fitur berdasarkan histogram lokal dari orientasi gradien yang diberi bobot dengan magnitude gradien. Setiap individu memiliki hasil ekstraksi yang berbeda. Tahapan dari pengenalan individu ini yaitu pra-pemrosessan, proses ekstraksi fitur dengan HOG dan proses klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor dimana K menunjukkan jumlah tetangga terdekat. Dari 40 citra wajah individu didapatkan hasil pengujian dengan tingkat rata-rata akurasi sebesar 80 % dan hasil terbaik pada penggunaan K=1.
====================================================================
Biometrics is a branch of applied mathematics that is
indispensable for the individual
that scopes the identification of
individual through characteristics of typical biological
practice.
.
Part of
the individual that is
most common and natu
ral which can
be used to
recognize the
individual is the face. This
is caused by
the unique charactertics of each face of the individuals
.
Variability of the face can be minimized by searching feature of
the face through the characteristics detector. Histo
gram of
Oriented Gradient (HOG) is a descriptor of the features that are
used to define the facial identification. Based on histogram
feature described a HOG from the orientation of the gradient are
given more weight by the magnitude of the gradient.
For e
ach
individual
, It has a different
extraction
result
. The steps of
individual recognition
are
pre
-
processing, feature extraction
process with
the HOG
and classification process with the K
-
Nearest neighbors
where as K shows the sum of the nearest
neighbor.
From 40
human face image
s, would be
obtained
a
test
result with
an 80%
average accuracy rate and the best result on
the use of K = 1
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSMa 006.42 Lov p |
| Uncontrolled Keywords: | Histogram of Oeriented Gradient, Pengenalan individu, Identifikasi wajah |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Loviano Xenny Zarvina |
| Date Deposited: | 27 Nov 2017 02:21 |
| Last Modified: | 08 Mar 2019 01:41 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/46547 |
Actions (login required)
 |
View Item |