Deteksi Wajah Manusia Pada Citra Berwarna Dengan Informasi Warna Kulit dan Support Vector Machines

Medio Mayo

Informasi Umum

Kode

113030147

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

440 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Pada penulisan Tugas Akhir ini, penulis mengangkat permasalahan face detection pada citra berwarna dengan menggunakan informasi warna kulit dan metoda klasifikasi Support Vector Machines. Pada face detection ini yang proses pertama dilakukan adalah melakukan proses segmentasi warna kulit dan dilanjutkan melakukan binary processing sehingga didapatkan kandidat-kandidat yang selanjutnya pada tahap kedua dilakukan deteksi oleh SVM dengan menggunakan metoda kernel linear. Untuk dapat mendeteksi wajah, SVM diberikan pelatihan dengan menggunakan dataset berupa sekumpulan data wajah dan non-wajah sehingga nantinya SVM memiliki kemampuan untuk dapat mengklasifikasikan objek wajah dan objek non-wajah. Metoda edge detection pada proses pendeteksian wajah digunakan untuk membantu memisahkan objek wajah yang salang berhimpitan<br>Hasil yang didapatkan dari proses pendeteksian wajah ini menunjukan model warna RGB memiliki tingkat keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan model warna HSV.<br>Kata Kunci : face detection, support vector machines, edge detectionABSTRACT: In this final project is talking about face detection in color image by using skin color information and support vector machine classification method. In face detection process, the first thing to do is doing the skin color segmentation and then use binary processing, so the candidates can be gotten. Then do the detection by using SVM. To detect the face, datasets that contain many faces and non-faces are given as input to SVM then with testing data, SVM can classify between face and non-face object. Edge detection method in face detection problem used for help separate face object.<br>From the experiment result in face detection problem, RGB color model give better result in accuracy than HSV color model.<br>Keyword: face detection, support vector machines, edge detection