Identifikasi Wajah Pria dan Wanita dengan Metode Active Appearance Model (AAM) dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Arif Qodari

Informasi Umum

Kode

113070014

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

504 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Wajah merupakan salah satu bagian penting dari tubuh manusia. Melalui teknik pengenalan wajah, beragam informasi dapat diperoleh salah satunya adalah untuk mengetahui jenis kelamin seseorang. Beberapa permasalahan yang kerap dihadapi dalam proses pengenalan jenis kelamin manusia diantaranya adalah ciri seperti apa yang merepresentasikan informasi wajah pria dan wanita. Hal ini membutuhkan teknik ekstraksi ciri yang tepat sehingga didapatkan ciri yang representatif. Dalam dunia nyata, perbedaan wajah pria dan wanita sangat kecil sehingga dibutuhkan suatu metode yang mampu membangun model klasifikasi yang baik untuk melakukan klasifikasi jenis kelamin manusia.<br><br>Dalam tugas akhir ini, digunakan metode Active Appearance Model (AAM). Suatu model wajah yang dibangun dari sekumpulan wajah dengan landmark points, dari model ini kemudian dilakukan proses ekstraksi ciri untuk menemukan ciri dari objek wajah yang diberikan. Selanjutnya hasil dari proses ekstraksi ciri dilakukan klasifikasi dengan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Klasifikasi dilakukan dengan teknik soft-classification.<br><br>Dari hasil pengujian dapat diketahui landmark points dan struktur ANFIS yang menghasilkan akurasi sistem sebesar 100% untuk data testing.Kata Kunci : pengenalan wajah, Active Appearance Model, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, landmark pointsABSTRACT: Face is one of the important parts in human body. Through face recognition technique, some of information can be known one of them is gender. Some problem often faced in human gender recognition is what feature that represent the male and female face. This need a good choice of feature extraction method to extract the face feature. In the real world, the difference between male and female faces are very close. So, it need the method that can build a best classification model for gender classification.<br><br>In this final project, we proposed Active Appearance Model (AAM) as a feature extractor. The face model is built from face images with each landmark points. This model is used to extract the face feature from given face images. Then, the feature vector is classified using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). This classification is based on soft-classification technique.<br><br>As the result of testing phase, we can conclude the optimal landmark points and ANFIS architecture that produce 100% accuration for testing dataset.<br>Keyword: face recognition, Active Appearance Model, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, landmark points

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook