UMM Institutional Repository

Klasifikasi kelompok usia berdasarkan citra wajah menggunakan algoritma neural network dengan fitur face anthropometry dan kedalam kerutan

Hayatin, Nur (2016) Klasifikasi kelompok usia berdasarkan citra wajah menggunakan algoritma neural network dengan fitur face anthropometry dan kedalam kerutan. TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 6 (2). pp. 61-67. ISSN 2527-3671

[img]
Preview
Text
Peer review Hayatin - Klasifikasi Usia Citra Wajah Neural Network Face Entropometry Kerutan.pdf - Published Version

Download (509kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Similarity - Hayatin - Klasifikasi Usia Citra Wajah Neural Network Face Entropometry Kerutan.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text
Hayatin - Klasifikasi Usia Citra Wajah Neural Network Face Entropometry Kerutan.pdf - Published Version

Download (625kB) | Preview

Abstract

Pengelompokan usia (age prediction) merupakan salah satu topik penelitian yang terkait dengan prediksi usia berdasarkan citra wajah. Permasalahan terkait dengan pengelompokan usia berdasarkan citra wajah adalah bagaimana memilih fitur wajah yang tepat, sehingga dapat mempengaruhi hasil akhir pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan usia berdasarkan citra wajah dengan menggunakan fitur penting yaitu face anthropometry dan kerutan (wrinkle). Di mana fitur kerutan yang digunakan selain memperhitungkan lebar kerutan (wrinkle density) juga digunakan fitur kedalaman kerutan (the dept of wrinkle). Metode penelitian ini terdiri dari 4 tahapan yaitu: Praproses, identifikasi lokasi titik wajah, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Lokasi titik wajah diidentifikasi berdasarkan bentuk simetri wajah dan perbedaan nilai intensitas piksel. Sedangkan kerutan didapatkan dari gabungan metode deteksi tepi menggunakan operator Sobel dan histogram equalization. Algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah algoritma Neural Network (NN) yang akan mengelompokan data citra input menjadi 3 kelas yaitu anak, remaja dan tua. Hasil akhir pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan telah mampu mengelompokan usia berdasarkan citra wajah dengan cukup baik dengan hasil akurasi pengujian sebesar 65 % dengan epochs = 1000, dan error rate = 0.0095, sebanyak 100 kali iterasi.

Item Type: Article
Thesis Advisors: Universitas Muhammadiyah Malang
Keywords: Klasifikasi Usia, Citra Wajah, Neural Network, Face Entropometry, Kerutan
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Nur Hayatin
Date Deposited: 05 May 2018 02:29
Last Modified: 05 May 2018 02:29
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/36592

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