Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Implementasi Algoritma Hard Melokalisasi Fitur Wajah Pada Citra Warna

View through CrossRef
AbstrakPendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah (face recognition) yang digunakan dalam identifikasi biometrik. Sejauh ini, kendala utama yang dihadapi dalam sistem pendeteksian wajah berkisar pada masalah ukuran (resolusi citra), Resolusi citra merupakan tingkat detailnya suatu citra. Semakin tinggi resolusinya semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Haar like Feature merupakan metode yang lazim digunakan dalam pendeteksian obyek khususnya pendeteksian wajah dan fitur-fiturnya. Prinsip Haar-like features adalah mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image obyek tersebut. Metode ini memiliki kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat, karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel dari sebuah image. Untuk mengimplementasikan dan menganalisis kecepatan hasil algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah penelitian ini menggunakan software MATLAB R2012b agar dapat mengetahui bagaimana cara menganalis dan mengimplementasikan serta mendapatkan hasil menganalisis pengaruh resolusi citra dari algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah(mata,hidung, dan mulut). Penelitian ini dilaksanakan secara mandiri baik pengambilan data skunder maupun proses pengolahan datanya, untuk metode pengumpulan data pada penelitian ini penulis menggunakan metode studi pustaka dan studi laboratorium. Disarankan dengan adanya penelitian ini, penulis berharap dapat memberikan kontribusi kepada peneliti yang lain untuk meneliti pengaruh-pengaruh lain yang mempengaruhi keberhasilan algoritma haar, sehingga algoritma haar dapat dikembangkan lebih baik lagi.Kata kunci: Pendektesian wajah,resolusi citra, haar like featureAbstractFace detection is one of the early stage is very important in a facial recognition system (face recognition) used in biometric identification. So far, the main obstacle in the face detection system revolves around the issue size (image resolution), the image resolution is the level of detail of an image. The higher the resolution the higher the level of detail of that image .Haar like Feature is a method commonly used in the detection of objects particularly the face detection and its features. Principle Haar-like features are simple to recognize objects based on the value of the feature but not the pixel values of the image of that object. This method has the advantage that the computation is very fast, because it depends on the number of pixels in a square instead of each pixel value of an image. To implement and analyze speed haar algorithm results in a localized facial features of this research using MATLAB R2012b software in order to know how to analyze and implement and get the results to analyze the effect of image resolution algorithm localizes haar in the facial features (eyes, nose, and mouth). This research was carried out independently both secondary data collection and processing of data, for the data collection method in this study the authors use the method of literature and laboratory studies. Suggested the presence of this study, the authors hope to contribute to fellow-researcher to examine other influences which affect the success haar algorithms, so the algorithm can be developed haar better.Keywords: face detection, image resolution, haar like feature
Department of Computer Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya
Title: Implementasi Algoritma Hard Melokalisasi Fitur Wajah Pada Citra Warna
Description:
AbstrakPendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah (face recognition) yang digunakan dalam identifikasi biometrik.
Sejauh ini, kendala utama yang dihadapi dalam sistem pendeteksian wajah berkisar pada masalah ukuran (resolusi citra), Resolusi citra merupakan tingkat detailnya suatu citra.
Semakin tinggi resolusinya semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut.
Haar like Feature merupakan metode yang lazim digunakan dalam pendeteksian obyek khususnya pendeteksian wajah dan fitur-fiturnya.
Prinsip Haar-like features adalah mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image obyek tersebut.
Metode ini memiliki kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat, karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel dari sebuah image.
Untuk mengimplementasikan dan menganalisis kecepatan hasil algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah penelitian ini menggunakan software MATLAB R2012b agar dapat mengetahui bagaimana cara menganalis dan mengimplementasikan serta mendapatkan hasil menganalisis pengaruh resolusi citra dari algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah(mata,hidung, dan mulut).
Penelitian ini dilaksanakan secara mandiri baik pengambilan data skunder maupun proses pengolahan datanya, untuk metode pengumpulan data pada penelitian ini penulis menggunakan metode studi pustaka dan studi laboratorium.
Disarankan dengan adanya penelitian ini, penulis berharap dapat memberikan kontribusi kepada peneliti yang lain untuk meneliti pengaruh-pengaruh lain yang mempengaruhi keberhasilan algoritma haar, sehingga algoritma haar dapat dikembangkan lebih baik lagi.
Kata kunci: Pendektesian wajah,resolusi citra, haar like featureAbstractFace detection is one of the early stage is very important in a facial recognition system (face recognition) used in biometric identification.
So far, the main obstacle in the face detection system revolves around the issue size (image resolution), the image resolution is the level of detail of an image.
The higher the resolution the higher the level of detail of that image .
Haar like Feature is a method commonly used in the detection of objects particularly the face detection and its features.
Principle Haar-like features are simple to recognize objects based on the value of the feature but not the pixel values of the image of that object.
This method has the advantage that the computation is very fast, because it depends on the number of pixels in a square instead of each pixel value of an image.
To implement and analyze speed haar algorithm results in a localized facial features of this research using MATLAB R2012b software in order to know how to analyze and implement and get the results to analyze the effect of image resolution algorithm localizes haar in the facial features (eyes, nose, and mouth).
This research was carried out independently both secondary data collection and processing of data, for the data collection method in this study the authors use the method of literature and laboratory studies.
Suggested the presence of this study, the authors hope to contribute to fellow-researcher to examine other influences which affect the success haar algorithms, so the algorithm can be developed haar better.
Keywords: face detection, image resolution, haar like feature.

Related Results

DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES BERBASIS ANDROID
DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES BERBASIS ANDROID
ABSTRAK Wajah menjadi sumber teknologi biometrik yang menjadi ciri khas bagian tubuh yang melekat pada seseorang, dimana seringkali menjadi objek penelitian dibidang pengolah...
ENKRIPSI DAN DEKRIPSI CITRA MENGGUNAKAN METODE FRAKTAL
ENKRIPSI DAN DEKRIPSI CITRA MENGGUNAKAN METODE FRAKTAL
Enkripsi citra dengan metode fraktal adalah proses penyandian yang mengubah citra asli (plain image) menjadi citra yang tidak bisa dimengerti (cipher image) dengan menggunakan citr...
Ekstraksi Ciri Image Wajah Berdasarkan Ciri Warna Hue Saturation Value (HSV) dan Geometri
Ekstraksi Ciri Image Wajah Berdasarkan Ciri Warna Hue Saturation Value (HSV) dan Geometri
Ekstraksi ciri wajah merupakan langkah krusial dalam pengenalan wajah, terutama dalam membedakan pola berdasarkan warna dan geometri. Warna menjadi salah satu aspek penting karena ...
Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Neuro-Wavelet
Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Neuro-Wavelet
Sistem pengenalan wajah dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, misalnya bidang kedokteran, sistem keamanan, perkantoran, pertokoan, absensi dan lain sebagainya. Sistem pengenal...
Penerapan Metode Gabor Wavelet Untuk Deteksi Gimmick Wajah Pada Citra Digital
Penerapan Metode Gabor Wavelet Untuk Deteksi Gimmick Wajah Pada Citra Digital
Banyak penelitian dilakukan terhadap objek berupa citra, yang mana informasi atau knowledge yang didapat dari citra tersebut dapat memberikan kontribusi dan manfaat bagi dunia pend...
PENGGUNAAN CITRA HIMPUNAN JULIA SEBAGAI CITRA SAMPUL UNTUK MENYEMBUNYIKAN CITRA RAHASIA
PENGGUNAAN CITRA HIMPUNAN JULIA SEBAGAI CITRA SAMPUL UNTUK MENYEMBUNYIKAN CITRA RAHASIA
Steganografi dengan metode fraktal (fractal steganography) adalah teknik menyembunyikan informasi atau pesan, yang dapat berupa citra rahasia, dalam suatu citra sampul (cover image...
PERBEDAAN HASIL RIAS WAJAH KOREKTIF PADA WAJAH BULAT MENGGUNAKAN TEKNIK VERTIKAL DAN HORIZONTAL APLIKASI BLUSH ON GRADASI
PERBEDAAN HASIL RIAS WAJAH KOREKTIF PADA WAJAH BULAT MENGGUNAKAN TEKNIK VERTIKAL DAN HORIZONTAL APLIKASI BLUSH ON GRADASI
Bentuk wajah ideal adalah oval, salah satu bentuk wajah yang tidak ideal adalah bentuk wajah bulat. Dalam melakukan rias wajah korektif pada wajah bulat, maka dilakukan teknik apli...

Back to Top