Image01
PROCEEDING : SISTEM ABSENSI BERBASISKAN PENGENALAN WAJAH SECARA REALTIME MENGGUNAKAN WEBCAM DENGAN METODE PCA
PROCEEDING: FACIAL RECOGNITION ATTENDANCE SYSTEM BASED ON REALTIME USING A WEBCAM WITH PCA METHODS
Proceeding dari STIKOM Surabaya / 23-04-2014 18:37:41 WIB
Posting oleh maria  •  Ditampilkan sebanyak 6816 kali

Share this information : Share

Author : Heri Pratikno (930106)


Subject:ARTIFICIAL INTELLEGENT
IMAGE PROCESSING
Keyword:Face Recognition
Principal Component Analysis
Eigenface

Abstract in Bahasa Indonesia

Wajah dapat dianggap sebagai bagian dari sistem biometrik yang digunakan dalam proses komputasi untuk pelacakan, pengakuan, ekspresi dan berpose estimasi dalam visi komputer. Pengenalan wajah telah menjadi daya tarik dan banyak penelitian yang berdedikasi di bidang ini telah dilakukan sejak satu dekade yang lalu. Hal ini terutama karena pengenalan wajah tidak membutuhkan interaksi kontak fisik langsung antara manusia dan komputer sensor input, masalah dalam sistem pengenalan wajah yang cukup dinamis dan kompleks. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor, termasuk : kondisi ruangan pencahayaan, sudut pandang kamera, kecepatan gerakan kepala dan perubahan ekspresi wajah. Beberapa metode untuk pengenalan wajah, misalnya : Gabor filter, PCA, LDA, subspace LDA, Neural Network dan Fuzzy. Perbedaan metode ini tergantung pada hasil akhir yang diinginkan, seperti kecepatan komputasi, akurasi dan daya tahan. Penelitian ini menggunakan metode PCA yang sering disebut sebagai penerapan Eigenface. Metode PCA dipilih karena sistem realtime kehadiran diperlukan kesederhanaan, kecepatan dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengenalan wajah realtime ke input wajah diperiksa dalam sepuluh aktor yang berbeda memiliki keyakinan rata nilai 0,97 dengan akurasi rata-rata 97,67%. Kecepatan deteksi untuk setiap gambar adalah 0,25 ms.


Abstract

Face can be considered as part of biometric system which is used in computing processes for tracking, recognition, expression and pose estimation in computer vision. Face recognition has become an attraction and a lot of dedicated research in this field has been done since a decade ago. This is mainly because face recognition does not require direct physical contact interaction between human and computer input sensor, problems in face recognition system are quite dynamic and complex. This is caused by several factors, including: indoor lighting conditions, angle of view of the camera, the speed of head movement and facial expression changes. Several methods for face recognition, for example: Gabor filter, PCA, LDA, subspace LDA, Neural Network and Fuzzy. Differences of these methods depend on the end result that is desired, such as computing speed, accuracy and durability. This study applied the PCA method that is commonly referred to as the application of the Eigenface. The PCA method was chosen due to that realtime attendance system required simplicity, speed and accuracy. The results showed that realtime facial recognition to the input face examined in ten different actors have avarage confidence values 0.97 with an average accuracy of 97.67%. The speed of detection for each image is 0.25 ms.

Date Create:23-04-2014
Type:Text
Format:pdf
Language:Indonesian
Identifier:STIKOM Surabaya-Proceeding-1-34437-7
Collection ID:1-34437-7
Call Number:PERPUSTAKAAN STIKOM 658.054.6 Pra P


Coverage :
Terbatas Sivitas Akademika STIKOM Surabaya

Rights :
Hak Cipta (c) 2009 oleh STIKOM SURABAYA. Dilarang mengcopy atau mendistribusikan baik sebagian atau seluruh isi koleksi ini dalam bentuk apapun, baik secara elektronis maupun mekanis tanpa izin dari penulis.

Download koleksi - Terbatas untuk Member

1. STIKOM Surabaya-Proceeding-2885-Sistem Absensi Berbasiskan Pengenalan Wajah Secara Realtime Menggunakan Webcam Dengan Metode PCA.pdf - 1004 KB pdf files



 10 dokumen yang mirip...

     Tidak ditemukan subyek yang mirip !

 10 dokumen yang berhubungan...






BANTU KAMI !
Anda bisa membantu kami untuk menentukan kata kunci yang tepat untuk dokumen ini dengan melakukan klik pada link dibawah :

Analysis , Component , Eigenface , Face , Face Recognition , Principal , Principal Component Analysis , Recognition



.: Kembali ke daftar Proceeding

STIKOM DIGITAL LIBRARY

INSTITUTIONAL REPOSITORY


LOGIN AREA



[ REGISTRASI MEMBER ]





LINK

+ ADD TO BOOKMARK

+ DIGILIB INDONESIA





Hits : 21466428 kali sejak 13 November 2008  • Alamat IP anda: 54.161.91.76

This Project is cooperation with ITS Library. Local Content & ReDesign © Juli 2008 STIKOM Library.                                                                     Top^
Dublin Core Metadata Initiative & OpenArchives Compatible | Best Viewed with 1024 x 768 resolution and Firefox!.