Metode Penentuan nilai eigen pada pengenalan wajah dengan menggunakan algoritma eigenface.Full description
algoritma
algoritma pengobatan epilepsi
Algoritmalar hakkın genel bilgiler.
Algoritma GenetikaDeskripsi lengkap
flowchart,algoritma dasarDeskripsi lengkap
Hipoglikemia adalah keadaan dimana produksi gula darah dalam tubuh kurang dari 65 mg/dl. Kondisi hipoglikemia dapat mengancam jiwa jika tidak ditangani dengan baik karena dapat menyebabkan k…Deskripsi lengkap
silahkan di download
algoritma CKDDeskripsi lengkap
Algoritma GenetikaDeskripsi lengkap
Algoritma PCOSDeskripsi lengkap
Tahapan BHD ringkasan
Tugas mata kuliah endokrin digestif hipoglikemi algoritma penangananya di poltekkes kemenkes kaltim
Full description
algoritma DLSDeskripsi lengkap
Informatika Artik el Tekni k Informat ika dan S iste m Informasi
HOME ABOUT ABOU
← Previo u s
Next →
Algoritma Eigenface Posted on January 8, 2013
Prinsip dasar dari pengenalan wajah adalah dengan mengutip informasi unik wajah tersebut kemudian di- encode dan dibandingkan dengan hasil decode yang sebelumnya dilakukan. Dalam metode eigenface eigenface,, decoding dilakukan dengan menghitung menghitun g eigenvector kemudian dire presentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar. besar. Algoritma Algoritm a Eigenface secara keseluruhan cukup sederhana. Image Matriks (Γ) direpresentasikan ke dalam sebuah himpunan himpu nan matriks matriks (Γ1, Γ2, …, ΓM). Cari nilai rata-rata (Ψ) (Ψ) dan gunak gunakan an untuk untuk mengek mengekstraksi straksi eigenv eigenvector ector (v ) dan eigenvalue (λ) dari himpunan matriks. Gunakan nilai eigenvector untuk mendapatkan nilai eigenface dari image. Apabila ada sebuah sebuah image baru atau atau test face (Γnew ) yang ingin ingin dikenali, dikenali, proses yang yang sama juga juga diberlakukan diberlakukan untu untuk k image ( Γnew ), unt untuk uk men mengek gekstra straksi ksi eige eigenv nvect ector or (v ) dan eigenvalue (λ), kemudian cari nilai eigenface dari image test face ( Γn ew ). Setelah Setelah itu baru barulah lah imag image e baru (Γn ew ) memasuk mem asukii tahap tahapan an peng pengena enalan lan deng dengan an meng menggu gunak nakan an meto metode de euclidean distance . Alur prosesnya dapat dilihat pada gambar berikut.
Algoritma Algoritm a selengkapny selengkapnya a adalah (Tu (Turk, rk, Matthe Matthew w dan Alex Alex P.Pent .Pentland land : 1991): 1991): Tahapan Perhitungan Eigenface 1. Langkah pertama adalah menyiapkan data dengan membuat suatu suatu himpunan S yang terdiri terdiri dari seluruh se luruh training image (Γ1, Γ2, …, ΓM)
S = (Γ1, Γ2, …, ΓM) 2. Langkah kedua adalah ambil nilai tengah atau mean (Ψ)
converted by Web2PDFConvert.com
3. Langkah ketiga kemudian cari selisih (Ф) antara trai ning image (Γi) dengan nilai tengah (Ψ)
4. Langkah keempat adalah menghitung nilai matriks kovarian (C)
5. Langkah kelima menghitung eigenvalue (λ) dan eigenvector (v ) dari matriks kovarian (C)
6. Langkah keenam, setelah eigenvector (v ) diperoleh, maka eigenface (μ) dapat dicari dengan:
Tahapan Pengenalan 1. Sebuah image wajah baru atau test face (Γnew ) akan dicoba untuk dikenali, pertama terapkan cara pada tahapan pertama perhitungan eigenface untuk mendapatkan nilai eigenface dari image tersebut.
2. Gunakan metode Euclidean Distance untuk mencari jarak ( distance ) terpendek antara nilai eigenface dari training image dalam database dengan eigenface dari image test face.
This entry was posted in Citra Digital by Brigida. Bookmark the permalink .
ONE THOUGHT ON “ALGORITMA EIGENFACE”
anddd on February 21, 2013 at 5:39 am said:
maksudnya langkah 2 perhitungan eigenface itu mencari nilai rata rata piksel semua training image ya? converted by Web2PDFConvert.com
Reply ↓
Leave a Reply Your email address will not be published. Required fields are marked *
Name
* Email
* Website
Comment
Post Comment
Hubungi Saya
Recent Posts Partial Functional Dependency dan Transitive Functional Dependency Functional Dependencies The Three Keys Definisi dan Tujuan Normalisasi Representasi Spesialisasi dan Agregasi Representasi Relasi (* pada kardinalitas N to N) Representasi Himpunan Entitas Sebagai Tabel Representasi At ribut Sebagai Kolom Notasi ER dan Penurunan Skema ER ke Tabel Spesialisasi Himpunan Entitas Lemah
Categories Adobe Algoritma
converted by Web2PDFConvert.com
Android Basis Data Biometrik Borland Delphi Business Intelligence C++ Citra Digital Clustering Customer Relationship Management Data Flow Diagram Data Mining Data Warehouse Database Terdistribusi Desain Grafis Enterprise Resource Planning Entity Relationship Diagram Financial Management Fuzzy Game Hidden Markov Model Internet Java Kecerdasan Buatan Knowledge Management Komputer Kriptografi Logika Informatika Manajemen Proyek Sistem Informasi Microsoft Acces Multimedia My SQL Network Management Pascal Pengenalan Pola PHP PLC Prototype Rekayasa Perangkat Lunak Sistem Informasi Sistem Informasi Geografis Sistem Pakar Sistem Pendukung Keputusan SMS Gateway SQL Server Thyristor UML Uncategorized Video Visual Basic