SISTEM PAKAR PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE KOHONEN SELF ORGANIZING DAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYSIS

  • Hardiansyah B
  • Primandari P
N/ACitations
Citations of this article
55Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Abstraksistem yang dapat digunakan untuk mengenali ekspresi wajah manusia menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen SOM sistem tersebut menggunakan metode PCA untuk ekstraksi fitur. Hasil ekstraksi fitur dengan PCA merupakan inisialisasi untuk proses klustering pada jaringan Kohonen SOM. Jaringan Kohonen SOM digunakan untuk membagi pola masukan kedalam beberapa kelompok (cluster). Kohonen SOM dapat mengelompokkan berdasarkan vektor-vektor  dari citra ekspresi wajah, hasil keluaran jaringan Kohonen SOM adalah kelompok yang paling dekat atau mirip dengan masukan yang diberikan. pengenalan ekspresi wajah dilakukan dengan ukuran citra masukan dan  hasilnya  80.00% didapat pada ukuran citra 90x60, dengan jumlah data pengujian 30 citra ekspresi wajah. Kata kunci: Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Kohonen  Self  Organizing  Map, Ekspresi wajah. Principal Component Analysis (PCA)

Cite

CITATION STYLE

APA

Hardiansyah, B., & Primandari, P. N. (2018). SISTEM PAKAR PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE KOHONEN SELF ORGANIZING DAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYSIS. INTEGER: Journal of Information Technology, 3(2). https://doi.org/10.31284/j.integer.2018.v3i2.310

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