Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini melanjutkan penelitian sebelumnya tentang pengenalan wajah tiga dimensi dengan HSHL-NN. HSHL-NN adalah struktur neural network dengan hidden layer yang berbentuk hemisfer. Penelitian sebelumnya citra yang digunakan kondisinya ideal atau normal, dalam kenyataannya citra yang didapatkan tidak selalu ideal.Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk melakukan percobaan dengan menggunakan citra yang telah terdegradasi oleh noise untuk menguji kekuatan HSHL-NN. Noise yang dipakai dalam penelitian ini ada empat macam, yaitu Gaussian, poisson, salt & pepper, dan juga speckle. Selain itu, penulis juga menguji hasil estimasi sudut yang telah dihasilkan pada penelitian lain. Citra masukan yang digunakan direduksi menggunakan principal component analysis.Kesimpulan yang didapatkan dari analisis hasil percobaan yang dilakukan adalah HSHL-NN masih dapat mengenali objek dengan baik walaupun citra yang digunakan sebagai data acuan maupun data uji telah terdegradasi dengan noise, selain itu dapat disimpulkan bahwa hasil estimasi sudut yang dijadikan masukan informasi sudut pada HSHL-NN hasilnya sangat baik.

---

This research is a continuation to previous researchs about three dimensional face recognition using HSHL-NN. HSHL-NN is a neural network with its hidden layer structured like a hemispher. In previous researchs, images are ideal, meaning that the quality of image is normal and noise-free. In reality, the taken images would not always ideal, which can be noisy.In this research, writer tried to do experiments using noisy-degraded images to test the strength of the HSHL-NN. There are four kinds of noises used in this research: Gaussian, poisson, salt & pepper, and speckle. Besides doing the experiment with the noise-degraded image, writer also evaluated the result from pose estimation research. Images used in this research are reduced using principal component analysis. This research concluded that HSHL-NN is strong enough to recognize noise-degraded images. On the other hand, the results from experiments with pose estimation as angle input in HSHL-NN is satisfying."

"Penelitian ini melanjutkan dari penelitian sebelumnya mengenai pengenalan wajah tiga dimensi dengan sudut pandang vertikal-horisontal yang beragam. Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Hemispheric Structure of Hidden Layer (HSHL). HSHL adalah struktur JST dengan lapis tersembunyi berbentuk hemisfer. Pada penelitian sebelumnya, informasi sudut pandang yang digunakan HSHL dalam proses pengujian diberikan secara manual dan penelitian tersebut memberikan hasil yang bagus.Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk membandingkan antara JST HSHL dengan sudut wajah diketahui sebelumnya dengan JST HSHL menggunakan interpolasi spline sebagai pengenal sudut wajah. Selain itu, penulis juga menggunakan Principal Component Analysis untuk ekstraksi ciri dari data masukan.Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengenalan wajah menggunakan JST HSHL dengan interpolasi spline sebagai pengenal sudut wajah memberikan tingkat pengenalan yang tidak jauh berbeda dengan JST HSHL yang sudut wajah diketahui. Oleh karena itu, kombinasi antara JST HSHL dengan interpolasi spline memungkinkan untuk diterapkan dalam aplikasi dunia nyata.

---

This research continues from previous researches about 3D face recognition with variation of vertical-horizontal angle face. This research uses Hemispheric Structure of Hidden Layer (HSHL). In the previous research, angle face information is known by the system and the recognition rate is high.In this research, writer try to compare HSHL with known angle face and HSHL with spline interpolation to guess the angle face. Writer also uses Principal Component Analysis to extract features from input data.This research concludes that HSHL with spline interpolation to guess the agle face yields a competitive result with HSHL with known angle face. Therefore, combination of HSHL and spline interpolation is possible to be applied in the real world."

"Artificial neural network (ANN) inspered from biological science...."

"Pengenalan wajah telah menjadi topik pengolahan citra yang banyak mengalami perkembangan. Pengembangan yang dilakukan bertujuan mengatasi kesulitan-kesulitan dalam pengenalan wajah, diantaranya pose pengambilan gambar. Penelitian ini bertujuan membuat rancang bangun rekognisi wajah tiga dimensi dengan sistem Fuzzy dan Jaringan Saraf Tiruan Hemisfer untuk mengatasi masalah tsersebut. Sistem fuzzy bertujuan untuk mengestimasi sudut pengambilan gambar dengan menempatkan informasi gambar ke suatu titik di ruang vektor fuzzy atau manifold dari data referensi menggunakan jarak terdekat fuzzy. Informasi sudut akan diteruskan ke jaringan saraf tiruan yang mengenali wajah-wajah dengan cara mempelajari wajah-wajah yang disediakan untuk pembelajaran. Informasi gambar yang dimasukkan ke dalam jaringan saraf tiruan terlebih dahulu dikompresi dengan metode Principle Component Analysis (PCA). Keunggulan jaringan saraf tiruan hemisfer dalam pengenalan wajah tiga dimensi adalah adanya faktor pengali neuron yang besarnya bergantung dari informasi sudut pengambilan gambar, sehingga gambar dua dimensi dapat diproyeksikan ke ruang tiga dimensi. Metode pembelajaran yang digunakan pada tulisan ini ialah pengembangan dari metode backpropagation. Penelitian diawali dengan pengambilan data dari alat pengambil gambar wajah tiga dimensi, perancangan sistem fuzzy dan jaringan saraf tiruan dalam MATLAB, dan validasi masing-masing sistem dengan data yang diambil. Sistem ini kemudian dikombinasikan dalam perangkat lunak MATLAB dan diuji dengan sebuah prototipe yang terdiri atas satu kamera. Hasil penelitian menunjukkan tingkat rekognisi sistem sebesar 76,29% pada saat validasi dan 37% saat aplikasi sistem satu kamera. Dari penelitian ini dibuktikan sistem dapat diaplikasikan untuk merekognisi wajah tiga dimensi, namun harus diperhatikan keakuratan pemotongan gambar untuk mendapat hasil yang akurat.

---

Face recognition is currently a highly discussed topic on image processing. The developments are aimed to overcome problems on recognizing face, such as various pose of image object. The study tries to solve the problem by creating a system design of 3D face recognition using a fuzzy system and Hemispheric Structure Hidden Layer of Artificial Neural Network to overcome the problem. The fuzzy system estimates pose information of the object taken. It is done by mapping the image taken to a point in a fuzzy vector space or manifold using fuzzy nearest distance. Pose information is then projected to the artificial neural network which is able to recognize faces after formerly learned a set of learning database. The data submitted to the artificial neural network is compressed by Principle Component Analysis (PCA). Main advantage of hemispheric neural network on 3D face recognition is the multiplying factor which values depend on the image pose information, so that the two dimensional images can be projected into three dimensional space. Learning method used in this study is an expansion of backpropagation. The study begins by taking experimental data from 3D face capturing devices, developing fuzzy system and artificial neural network in MATLAB, and validating both systems. The system is then combined in MATLAB and tested by a single unit camera prototype. Results show the system able to reach recognition rate of 76.29% on validation and 37% on single unit camera application. The study proves that the system is applicable for a 3D face recognition system, however the accuracy of image cropping should be taken into consideration for an accurate result."