Kombinasi Jaringan Learning Vector Quantization Dan Normalized Cross Correlation Pada Pengenalan Wajah

  • Saleh A
  • Indra E
  • Harahap M
N/ACitations
Citations of this article
31Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pengenalan wajah merupakan cara yang dilakukan untuk mengidentifikasi wajah berdasarkan nilai ciri yang terdapat pada citra wajah dan dapat diterapkan di dalam berbagai sistem, seperti absensi, akses keamanan ruangan dan login aplikasi atau perangkat. Salah satu algoritma untuk pengenalan wajah adalah LVQ (learning vector quantization), tetapi dalam pemilihan bobot awal yang kurang tepat dapat berdampak pada penurunan kinerja algoritma tersebut, sehingga  hasil dari pengenalan wajah kurang akurat. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan penentuan bobot awal yang tepat dengan metode tertentu. Bobot yang dipilih pada penelitian ini berdasarkan kemiripan citra, salah satu metode untuk mengukur kemiripan adalah NCC (Normalized Cross Correlation). Penelitian ini akan dilakukan dengan mengkombinasi jaringan LVQ dengan menggunakan NCC dalam penentuan bobot awal untuk pengenalan wajah. Hasil pengujian yang diperoleh dengan kombinasi kedua metode tersebut untuk pengenalan wajah sebesar 94%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Saleh, A., Indra, E., & Harahap, M. (2020). Kombinasi Jaringan Learning Vector Quantization Dan Normalized Cross Correlation Pada Pengenalan Wajah. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA), 3(2), 13–20. https://doi.org/10.34012/jusikom.v3i2.851

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free