Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector Quantization

PURNOMO, SALIM (2012) Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Learning Vector Quantization. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (3831b) | Preview

Abstract

Pengenalan wajah selalu menjadi topik yang menarik untuk dibicarakan hingga saat ini. Ada banyak metode yang digunakan dalam sistem pengenalan wajah, salah satunya adalah dengan jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu bidang kajian ilmu komputer yang mempelajari tentang mesin (komputer) dimana mesin dapat berpikir dan mengambil keputusan layaknya manusia. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk mengenali hasil ekstraksi fitur tiap wajah sampel. Hasil ekstraksi fitur tersebut kemudian dilatih dengan aturan Learning Vector Quantization (LVQ) supaya dikenali dengan target yang telah ditentukan. LVQ adalah suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif dan merupakan gabungan dari terbimbing (supervised). Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Jika dua vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. Dengan kata lain LVQ merupakan metode untuk klasifikasi (pengelompokan) pola dan memiliki output yang mewakili dari kelas tertentu. Sistem pengenalan wajah ini dibangun dengan menggunakan editor MATLAB r2010a.

Actions (login required)