Optimasi LBP Menggunakan BPSO untuk Klasifikasi Jenis Kelamin
ADAM GERALDY KATAB

Informasi Umum

Kode

18.04.2505

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

15 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Feature selection (seleksi fitur) adalah metode yang sangat penting dalam pemecahan permasalahan klasifikasi, karena metode ini mengambil bagian-bagian dari sebuah gambar yang dianggap penting atau relevan, untuk kemudian diklasifikasikan ke dalam kelasnya. Di tulisan ini, penulis mengajukan metode seleksi fitur menggunakan grid-based Local Binary Patterns (LBP), dimana sebuah gambar dipisah ke dalam beberapa blok grid untuk kemudian diekstrak histogram fiturnya, yang kemudian digabungkan menjadi satu histogram fitur. Penulis juga mengajukan metode optimasi seleksi fitur dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). PSO mengurangi dimensi fitur yang sebelumnya sudah dipilih oleh LBP, untuk mengurangi waktu yang digunakan dalam proses klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah Color FERET Database. Untuk proses klasifikasi, penulis menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (K-NN). Melalui penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa PSO dapat mengurangi waktu runtime sampai dengan 50,1\%.

• CCH3F3 - KECERDASAN BUATAN
• CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
• CCH4A3 - PENULISAN PROPOSAL
• CCH4D4 - TUGAS AKHIR
• CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
• CII4A2 - PENULISAN PROPOSAL
• CII4E4 - TUGAS AKHIR
• CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
• III4A4 - TUGAS AKHIR
• CII9G6 - PROPOSAL PENELITIAN

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook