ANALISIS AKURASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK PADA REALISASI PERANGKAT PENGENAL WAJAH MENGGUNAKAN EMBEDDED COMPUTER

GALIH HANDONO

Informasi Umum

Kode

17.04.2517

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

311 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pengenalan wajah merupakan suatu bidang yang masih diteliti dan dikembangkan, Masalah dalam pengenalan wajah adalah untuk menemukan kecocokan terbaik dengan citra yang tidak diketahui. Metode keceredasan buatan khususnya jaringan saraf tiruan (JST) Backpropagation adalah metode yang digunakan untuk aplikasi pengenalan wajah. Metode Backpropagation merupakan metode pembelajaran terawasi yang biasa dipakai, sehingga tepat untuk digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah. Dalam aplikasi ini dilakukan pengolahan citra terhadap citra masukan sebelum citra tersebut diolah dalam jaringan saraf tiruan yang menggunakan metode Backpropagation. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation, pada pengenalan wajah. agar didapatkan, kekurangan, dan kelebihan dari metode yang digunakan, metode tersebut untuk digunakan pada sistem pengenalan wajah. (Face Recognition). Penelitian ini dapat dianalisis, yaitu akurasi dalam setiap learning rate dan mendapatkan hasil. Faktor akurasi didapatkan dari seberapa tepat metode mengenal nama orang dari image wajah. Dalam sistem pengenalan wajah dengan Backpropagation Neural Network memiliki hasil analisa yang merunjuk pada meningkatnya akurasi dan peran spesifik. Kelebihan dari Implementasi algoritma Backpropagation pada sistem kompresi gambar bahwa waktu konvergensi untuk pelatihan Jaringan saraf tiruan menggunakan metode Backpropagation sangat cepat.