Show simple item record

dc.contributor.advisorKM Nasution, Mahyuddin
dc.contributor.advisorEfendi, Syahril
dc.contributor.authorIbrahim
dc.date.accessioned2020-10-06T02:15:48Z
dc.date.available2020-10-06T02:15:48Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/28328
dc.description.abstractThis study aims to determine the effect of face recognition method with Viola-Jones algorithm and cosine similarity method in determining initial weights and cluster formation on SOM networks to improve the accuracy of learning self-organizing map (SOM) networks for face recognition. The data used for this research is face images taken from internet pages with the address: https://cswww.essex.ac.uk/mv/all-faces/faces94. html, with an image size of 180 pixels x 200 pixel.The images studied were 1000 images with a total of 50 types of facial images and a sample of 20 images for each face. The comparison between training images and test images is 60:40. Where training images are 600 images and 400 testing images. Face recognition using the SOM method obtained an accuracy of 90% for the network training process and a network testing process of 87.75%. Whereas for facial recognition using modified SOM, the results of facial recognition were 95.67% for the network training process and 94% for the network testing process. The results show that the process of facial recognition using the Modified SOM method has a good percentage of accuracy for facial recognition.en_US
dc.description.abstractTujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh metode pengenalan wajah dengan algoritma Viola-Jones dan metode cosine similarity dalam penentuan bobot awal serta pembentukan cluster pada jaringan SOM, sehingga mampu meningkatkan akurasi pembelajaran jaringan self organizing map (SOM) untuk pengenalan wajah. Data yang digunakan untuk keperluan penelitian ini berupa citra wajah yang diambil dari laman internet dengan ukuran citra sebesar 180 pixel x 200 pixel. Citra yang diteliti sebanyak 1000 citra dengan jumlah 50 jenis citra wajah dan sampel sebanyak 20 citra untuk setiap wajah. Perbandingan antara citra latih dan citra uji sebesar 60:40. Dimana citra latih yang digunakan sebanyak 600 citra dan citra uji sebanyak 400 citra. Pengenalan wajah menggunakan metode SOM memperoleh akurasi sebesar 90% untuk proses pelatihan jaringan dan proses pengujian jaringan sebesar 87.75%. Sedangkan untuk pengenalan wajah menggunakan modified SOM memperoleh hasil pengenalan wajah sebesar 95,67% untuk proses pelatihan jaringan dan 94% untuk proses pengujian jaringan. Dapat disimpulkan bahwa proses pengenalan wajah menggunakan metode Modified SOM memiliki pengaruh persentasi akurasi yang baik untuk pengenalanwajah.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectPengenalan wajahen_US
dc.subjectdeteksi wajahen_US
dc.subjectalgoritma Viola -Jonesen_US
dc.subjectmodified self orginizing mapen_US
dc.titleAnalisis Akurasi Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma Viola Jones dan Modified Self Organizing Mapen_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM177038064
dc.description.pages72 Halamanen_US
dc.description.typeTesis Magisteren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record