DETEKSI KELOMPOK USIA MANUSIA BERDASARKAN FITUR WAJAH MENGGUNAKAN FILTER GABOR 2D

RANITA

Informasi Dasar

111080277
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Pengolahan citra digital semakin berkembang dan terus aktif dari waktu ke waktu. Berbagai sistem dan aplikasi dibuat untuk kepentingan-kepentingan tertentu seperti deteksi, klasifikasi, keamanan, dan kesehatan. Berbagai sistem cerdas dengan metode-metode ilmiah tertentu diterapkan untuk mencapai akurasi yang baik. Salah satu yang paling sering dikaji adalah citra wajah. Wajah sendiri memiliki karakteristik yang sangat kompleks dan mengandung banyak informasi yang dapat digali seperti ras, gender, usia, ekspresi emosi dan lain sebagainya.

Pada penelitian ini dirancang suatu sistem yang dapat mendeteksi kelompok usia manusia berdasarkan ciri (feature) wajah yaitu ciri geometri dan ciri kerutan. Seiring bertambahnya usia, wajah manusia juga mengalami perubahan mendasar seperti semakin banyak kerutan-kerutan, perubahan tulang pipi dan jarak antar ciri utama wajah seperti mata, hidung dan mulut. Adapun sistem yang dirancang menggunakan deteksi tepi dan Filter Wavelet Gabor 2D untuk ekstraksi ciri dan dan algoritma K- Nearest Neighbor untuk klasifikasi. Citra yang digunakan sebagai masukan adalah citra diam dari wajah bagian depan masing-masing gambar hanya ada satu wajah.

Berdasarkan hasil pegujian diperoleh akurasi tertinggi sistem adalah saat menggunakan 32 ciri dengan metode pengukuran kemiripan menggunakan Euclidean Distance, k=3, sebesar 79% dengan rata-rata akurasi sebesar 70.00% . Akurasi sistem menurun jika masukan sistem adalah citra wajah yang menggunakan kacamata, berkerudung dan wajah abnormal dengan diperoleh akurasi untuk wajah berkacamata sebesar 60%, berkerudung 25% dan untuk wajah abnormal 25%. Rata- rata waktu komputasi yang diperoleh sebesar 0,319 detik dengan menggunakan 32 ciri dan 0,383 detik dengan menggunakan 42 ciri.

Kata Kunci : pengolahan citra, kelompok usia, filter gabor wavelet 2D, K-Nearest NeighborABSTRACT: Digital image processing is growing and continues active time to time. Various systems and applications are made for specific interests such as detection, classification, security, and health. A variety of intelligent systems with certain scientific methods applied to achieve good accuracy. One of the most frequently studied is the facial image. The face itself has characteristics that are very complex and contain a wealth of information that can be explored such as race, gender, age, emotional expression and so forth.

In this research designed a system that able to detect human age groups based on features that is geometry features and wrinkle features. The system is designed using edge detection and 2D Gabor wavelet filter for feature extraction and and K-Nearest Neighbor algorithm for classification. The input images is a stationary image of the front face of each image there is only one face.

Based on the research results obtained the highest accuracy when the system is using 32 features using a method of measuring the similarity with Euclidean Distance, k = 3, , amounting to 79% and average of 70,00%. Accuracy decreases when the input system uses facial with glasses, veil and abnormal face. Face with the glasses obtained was 60%, veil 25% and 25% for abnormal face. Average computing time obtained by 0,319 seconds using 32 features and 0,383 seconds using 42 features.Keyword: image processing, age groups, Gabor wavelet filter 2D, K-Nearest Neighbor

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

DETEKSI KELOMPOK USIA MANUSIA BERDASARKAN FITUR WAJAH MENGGUNAKAN FILTER GABOR 2D
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RANITA
Perorangan
Achmad Rizal, Ratri Dwi Atmaja
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2012

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini