Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik Untuk Pengenalan Wajah
Abstrak: Penelitian ini
membahas tentang deteksi dan pengenalan wajah pada suatu citra. Deteksi citra
wajahhanya memiliki dua klasifikasi, yaitu wajah atau non wajah. Sedangkan
pengenalan citra wajah memiliki beberapa klasifikasi yang disesuaikan dengan
jumlah individu yang mau dikenali. Deteksi dan pengenalan citra wajah pada
penelitian ini menggunakan Metode Haar-Like Feature dan jaringan syaraf tiruan
perambatan balik. Metode Haar-Like Feature digunakan untuk melakukan deteksi
dan ekstraksi pada citra. Pada klasifikasi citra wajah, metode ini telah
menunjukkan keberhasilan pada saat digunakan untuk mendeteksi citra wajah.
jaringan syaraf tiruan perambatan balik merupakan algoritma pelatihan yang
digunakan untuk melakukan simulasi pelatihan pada data latih citra wajah yang
disimpan pada sebuah basis data . Penelitian ini menggunakan Ms. Excel 2007
sebagai basis data dengan contoh citra sebanyak 10 individu, setiap citra pada
masing-masing individu memiliki tiga jarak dengan tiap jarak memiliki empat
intensitas cahaya yang berbeda, sehingga data latih yang tersimpan pada basis
data mencapai 120 data latih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa deteksi dan
pengenalan wajah yang dikembangkan dapat mengenali citra wajah dengan tingkat
akurasi rata-rata mencapai 80,8% untuk setiap jarak.
Penulis: Nahdi Saubari, R.
Rizal Isnanto, Kusworo Adi
Kode Jurnal: jptinformatikadd160408
