PENGELOMPOKAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING BERBASIS GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

EDWIEN, SORAYA (2017) PENGELOMPOKAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING BERBASIS GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, pengembangan sistem pengenalan wajah banyak berperan di berbagai bidang, seperti kontrol akses pintu masuk keamanan, pengawasan video dan indentifikasi seseorang. Pengenalan wajah adalah pengenalan pola untuk tujuan identifikasi personal disamping pendekatan biometrik lainnya, seperti pengenalan sidik jari, tanda tangan, retina mata, dan sebagainya. Pengelompokan citra wajah ini bertujuan untuk mengelompokan setiap citra wajah dalam database berdasarkan identitas wajah. Dalam penelitiani ini, diperlukan suatu metode yang dapat mengenali citra wajah dengan cara penggalian fitur dalam gambar. Gray Level Co-occurance Matrix adalah salah satu metode yang digunakan dalam pengenalan citra. Kemudian hasil fitur citra dikelompokkan berdasarkan algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) dengan teknik yang digunakan Single Linkage, Complete Linkage, dan Average Linkage. Dari hasil pengujian dalam penelitian, didapatkan kinerja pengelompokan Single Linkage dengan performa cluster sebesar 92% dari pengujian cluster yang menggunakan parameter GLCM d = 2 dan ?= 0 , 45, dan 135. Sedangkan metode Average Linkage memiliki performa cluster sebesar 78% dengan menggunakan parameter GLCM d = 1 dan ?= 135, dan metode Complete Linkage memiliki performa cluster sebesar 75% dengan menggunakan parameter GLCM d = 1 dan ?= 135.

Actions (login required)