SISTEM VERIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Authors

  • Abdul Fadlil Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Univesitas Ahmad Dahlan
  • Surya Yeki Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Univesitas Ahmad Dahlan

Abstract

Verifikasi wajah merupakan salah satu teknologi biometrika yang menjadi perhatian para peneliti. Banyak sekali sistem aplikasi yang berbasis kepada verifikasi wajah misalnya: akses pintu, akses mesin ATM, sistem presensi kehadiran, dll. Pada makalah ini akan dibahas perancangan dan pembuatan sistem verifikasi wajah manusia menggunakan metode ekstraksi menggunakan metode SPCA (Simple Principle Component Analysis) dan teknik klasifikasi jaringan saraf tiruan Learning Vector Quantization. Data citra wajah yang digunakan berasal dari 5 orang yang terdiri masing-masing sebanyak 10 citra wajah untuk proses pelatihan dan juga masing- masing sebanyak 10 wajah untuk proses pengujian. Hasil pengujian unjuk kerja sistem didapat nilai FRR rata-rata 0% dan FAR rata-rata = 1,55%.

Kata kunci : verifikasi wajah, SPCA, learning vector quantization 

References

Fadlil, A., 2006. Program Sederhana Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Fungsi Jarak, Jurnal TELKOMNIKA Vol. 2 No.1, Teknik Elektro UAD, Desember 2006, Yogyakarta.

Fadlil, A., 2007. Perbandingan Pengklasifikasi Fungsi Jarak Dan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Sistem Pengenalan Wajah, Prosiding SNATI 2007, Yogyakarta.

Fauset L., “Fundamentals of Neural Networksâ€, Prentice Hall Inc., USA, 1994.

Jain, A. K., Ross, A., and Prabhakar, A., 2004. An Introduction to Biometric Recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 14, no. 1, January 2004, pp. 4-20.

Prabhakar, S., Pankanti, S.,Jain, A.K., 2003. Biometric Recognition: Security and Privacy Concerns, Security & Privacy Magazine, IEEE , Volume: 1 , Issue: 2 , Mar-Apr 2003, pp. 33 – 42.

Roberto, B. and Tomaso, P., 1993. Face Recognition: Features versus Templates, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 10, October 1993, pp 1042-1052.

Wilson, D. R. and Tony R. M., 1997. Improved Heterogeneous Distance Functions, Journal of Artificial Intelligence Research, vol 6 , pp. 1-34.

Yang, M., Kriegman, D. J., and Ahuja, N., 2002. Detecting Face in Images: A Survey, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 1, January 2002, pp 34-58.

Zhao, W., Chellappa, R., Phillips, P. J., and Rosenfeld, A., 2005, “Face Recognition: A Literature survey, ACM Computing Surveysâ€, Vol. 35, No. 4, pp. 399–458.

Downloads

Published

2010-07-01

Issue

Section

Articles