PENGENALAN WAJAH BEREFEK SWAFOTO MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

ZILLA FITRIA (2023), PENGENALAN WAJAH BEREFEK SWAFOTO MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Penggunaan efek swafoto pada media sosial sangat sering digunakan pada berbagai kalangan dari remaja hingga orang dewasa. Efek swafoto pada media sosial dapat memberikan hasil foto atau video yang maksimal disetiap pengambilan foto atau video sehingga terjadinya perubahan signifikan pada wajah. Efek swafoto tersebut dapat memengaruhi kemampuan mengenali orang dan berdampak negatif pada keakuratan sistem pengenalan wajah. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuat sebuah sistem pengenalan wajah berefek swafoto dengan tujuan sistem dapat mengenali wajah setelah menggunakan efek swafoto dan mengetahui pengaruh efek swafoto terhadap pengenalan wajah. Sistem dibuat dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk proses ekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) untuk proses klasifikasi wajah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali wajah yang menggunakan efek swafoto dengan akurasi sebesar 63% dengan jumlah pengenalan wajah menggunakan efek swafoto yang dikenali dengan baik sebanyak 6 dari 10 jumlah efek swafoto. Hasil pengujian berdasarkan jarak mendapatkan akurasi sebesar 87,3% dengan pengenalan terbaik wajah yang menggunakan efek swafoto 2 eye color, painter dan glasses dengan rentang jarak 30 – 120 cm. Pengenalan terhadap wajah yang menggunakan efek swafoto dapat dikenali dengan baik selama efek swafoto tersebut tidak menutupi salah satu dari fitur-fitur (hidung dan mulut).

File ::(login required)

• s1-2023-180504032-cover.pdf (11.09 KB) |
• s1-2023-180504032-abstrak.pdf (24.69 KB) |
• s1-2023-180504032-di.pdf (64.98 KB) |
• s1-2023-180504032-bab1.pdf (131.20 KB) |
• s1-2023-180504032-bab5.pdf (123.03 KB) |