Santoso, Muhamad Wahyu Budi (2020) Ekstraksi Ciri untuk Klasifikasi Jenis Kelamin Berbasis Citra Wajah Menggunakan Metode Compass Local Binary Patterns. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Manusia dapat membuat prediksi yang akurat dan cepat dari citra visual. Di antara tugas-tugas pemrosesan wajah, klasifikasi jenis kelamin atau gender adalah salah satu yang memiliki peran penting secara biologis dan mungkin yang termudah dan tercepat untuk dicapai. Di zaman teknologi yang modern ini, penggunaan komputer terus berkembang sehingga dibangun sistem yang serupa dengan kemampuan manusia yaitu pengenalan gender berbasis citra wajah. Beberapa aplikasi yang membutuhkan sistem pengenalan gender seperti, aplikasi antarmuka interaksi manusia-komputer (menyesuaikan perilaku software sehubungan dengan jenis kelamin pengguna), dan demografi pengumpulan data untuk mengetahui trend dan rekomendasi produk pada pasar (store) berdasarkan jenis kelamin. Penggunaan aksesoris pada citra wajah seperti kacamata, anting, dan topi yang dapat menyebabkan gender seseorang sulit untuk dikenali menjadi tantangan dalam melakukan klasifikasi gender berbasis wajah oleh sistem. Compass Local Binary Patterns (CoLBP) adalah salah satu metode pengolahan citra digunakan pada ekstraksi ciri untuk klasifikasi gender berbasis citra wajah. CoLBP memanfaatkan Kirsch Compass Mask untuk meningkatkan kinerja dari Local Binary Patterns(LBP) dalam proses ekstraksi ciri. Pada penelitian ini menggunakan dataset Color FERET yang berisi foto wajah (dengan aksesoris dan tanpa aksesoris) dan metode klasifikasi Random Forest untuk proses evaluasi. Pada hasil pengujian, didapatkan rata-rata akurasi terbaik sebesar 91,8%. Dari penelitian ini dapat disimpulkan metode CoLBP memberikan kinerja ekstraksi ciri yang baik dan aksesoris pada wajah memberikan pengaruh pada menurunnya kualitas ciri yang dihasilkan metode CoLBP.
English Abstract
Humans can quickly and make accurate predictions from visual images. Among facial tasks, gender classification is one that has an important role and is probably the easiest and fastest way to achieve. This time, the use of computers continues to grow so that a system similar to human capabilities is built, namely the gender recognition based on facial images. Some applications that require a gender recognition system such as, application of human-computer interaction interface (adjusting software behavior concerning the gender of the user), and demographic data collection to determine trends and product recommendations in the store based on gender. The use of accessories on facial images such as glasses, earrings, and hats that can make a person's gender difficult to recognize is a challenge in doing gender classification based facial image by the system. Compass Local Binary Patterns (CoLBP) as one of the image processing methods used in feature extraction for gender classification based face images. CoLBP utilizes the Kirsch Compass Mask to improve the performance of Local Binary Patterns (LBP) in the feature extraction process. In this research using the Color FERET dataset containing photos of faces (with accessories and without accessories) and the Random Forest classification method for the evaluation process. In the test results, the best accuracy average is 91.8%. From this research, it can be concluded that the CoLBP method provides good feature extraction performance and accessories on the face give an influence on the reducing quality of the feature extraction by the CoLBP method.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2020/136/052003109 |
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi Gender, Citra Wajah, Ekstraksi Ciri, Compass Local Binary Patterns, Random Forest, Gender Classification, Face Image, Feature Extraction, Compass Local Binary Patterns, Random Forest |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 01 Aug 2020 08:57 |
| Last Modified: | 11 Apr 2023 03:45 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/181047 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Muhamad Wahyu Budi Santoso.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (8MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |