Perbandingan Identifikasi Wajah Dengan Ekstraksi Fitur Haralick Dan CNN
Abstrak
Kecanggihan teknologi telah berdampak pada setiap segi kehidupan. Salah satunya pengolahan citra yang menjadikan objek wajah sebagai karakter utama. Deteksi wajah digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya wajah pada suatu gambar sehingga keberadaannya sangat vital. penelitian ini adalah untuk mendapatkan algoritma pengenalan yang kuat dengan akurasi tinggi. Struktur umum proses pengenalan wajah dalam penelitian ini mencoba dua eksperimen yakni dengan menggunakan Feature Extraction Haralic dengan Random Forest, dan klasifikasi dengan menggunakan CNN. Penelitian feature ectraction dengan haralic ini terdiri dari tiga tahap. Ini dimulai dengan tahap pra-pemrosesan: konversi ruang warna dan pengubahan ukuran gambar, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur wajah, dan kemudian set fitur yang diekstraksi diklasifikasikan. Dalam sistem ini, Random Forest Classifier dan CNN akan menajadi acuan novelty untuk merealisasikan tahap terakhir berdasarkan fitur wajah. Hasil akurasi dari eksperimen ini masih kurang sehinggap perlu mencoba eksperimen lain.
Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda
MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.
Coba MatchMindLihat profil lengkap jurnal ini
Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.
Buka Informatics and Digital Expert (INDEX)Artikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.
