Verifikasi Wajah Menggunakan Deep Metric Learning pada Data Wajah dengan Disparitas Umur yang Besar

Sabili, Syauqi (2021) Verifikasi Wajah Menggunakan Deep Metric Learning pada Data Wajah dengan Disparitas Umur yang Besar. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211740000006-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Penuaan wajah merupakan proses biologi yang kompleks yang ditandai dengan adanya perubahan fisik yang terjadi pada wajah, seperti perubahan warna kulit, adanya bercak hitam, timbulnya kerutan dan sebagainya seiring bertambahnya usia. Penuaan wajah menjadi salah satu faktor penting dalam proses pengenalan wajah atau biasa disebut dengan istilah face recognition. Untuk mengatasi hal ini, dibutuhkan suatu metode pengenalan atau verifikasi wajah yang dapat mengenali individu yang sama dengan perbedaan usia. Di tugas akhir ini digunakan sebuah metode bernama Deep Metric Learning yang menggabungkan Deep Learning dan Metric Learning. Sistem dibangun dengan menggunakan arsitektur Siamese Neural Network yang mengandung dua masukkan citra. Kedua citra ini terdiri dari foto wajah seseorang ketika masih muda (kanak-aknak atau remaja) dan dewasa. Sistem akan melakukan serangkaian proses verifikasi. Pada bagian akhir, kedua citra diprediksi apakah berasal dari individu yang sama atau tidak. Luaran dari sistem ini adalah skor kemiripan (similarity score) yang nantinya ditentukan batasan (threshold) terlebih dahulu agar bisa mendapatkan hasil akhir sebenarnya. Hasil prediksi direpresentasikan sebagai nilai biner, yaitu 0 bernilai salah dan 1 bernilai benar.
=====================================================================================================
Facial aging is a complex biological process characterized by physical changes that occurs on the face, such as the change of skin color, the presence of black spots, the appearance of wrinkles and so on along increasing age. Facial aging is one of the important factors on determining result of face recognition. To overcome this, we need a face recognition or verification method that can recognize the same individual with age difference. In this final project, we used a method called Deep Metric Learning which combines Deep Learning and Metric Learning. The method system is built by using Siamese Neural Networks architecture which contains two image inputs. These two images consist of photos of a person’s face when she or he was young and adult. The system will pass through a series of verification process. At the end, both inputs will be predicted whether the inputs are similar or not. The output of this system is a similarity score which will then be determined by a threshold in order to get the result. Prediction result is represented as binary values, 0 is false and 1 is true.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Facial Aging, Face Recognition, Deep Metric Learning, Deep Learning, Siamese Neural Networks, Penuaan Wajah, Pengenalan Wajah
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TR Photography
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Syauqi Sabili
Date Deposited:	01 Sep 2021 08:11
Last Modified:	01 Sep 2021 08:11
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/91219

Actions (login required)

View Item