UMM Institutional Repository

EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN METODE RECTANGLE FILTER UNTUK MENDETEKSI WAJAH

PUTRI, ANGGRI DEWANTI (2013) EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN METODE RECTANGLE FILTER UNTUK MENDETEKSI WAJAH. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-anggridewa-32701-1-pendahul-n.pdf

Download (269kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-anggridewa-32701-2-bab1.pdf

Download (261kB) | Preview

Abstract

Wajah seringkali dimanfaatkan sebagi input data dalam dunia digital karena kekhasan dan bentuk dan dikarenakan wajah telah lama sebagai salah satu objek untuk mengenali seseorang. Pada skripsi ini dilakukan ekstraksi fitur mata, hidung, dan mulut untuk mendeteksi wajah dengan menggunakan metode Rectangle Filter pengembangan dari Metode Integral Image oleh Viola dan Jones. Jika Integral Image menggunakan Window dengan Threshold tertentu sebagai pengambil kesimpulan, maka Rectangle Filter mengambil nilai Threshold yang mendekati nilai objek pada citra. Dengan Rectangle Filter penggunaan fitur dilakukan karena pemrosesan fitur berlangsung lebih cepat dibandingkan pemrosesan image per Pixel. Berdasarkan data pengujian terhadap 20 sample citra memberikan hasil bahwa untuk mengekstraksi fitur wajah dibutuhkan waktu skitar 9s:383ms, dan ekstraksi fitur yang terdeteksi yaitu 80% dengan ukuran piksel yang dibatasi 1024x1024.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Mrs Fatimah Azzahra
Date Deposited: 25 Apr 2016 04:21
Last Modified: 25 Apr 2016 04:21
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/28027

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo