BibTex Citation Data :
@article{JSINBIS26, author = {Dwi Kurniawan and Kusworo Adi and Adian Rohim}, title = {Sistem Identifikasi Biometrika Wajah Menggunakan Metode Gabor KPCA dan Mahalanobis Distance}, journal = {JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis)}, volume = {2}, number = {1}, year = {2014}, keywords = {}, abstract = { Sistem biometrika pengenalan wajah merupakan pengembangan metode dasar sistem autentifikasi dengan menggunakan karakteristik alami wajah sebagai basisnya. Pendekatan sistem identifikasi merupakan pengenalan wajah seseorang dengan mencari keseluruhan template dalam database untuk pencocokan karakteristik satu ke banyak (1:M). Sistem biometrika pada penelitian ini dibagi menjadi dua tahap pemasukan data (enrollment) dan pencocokan ciri (matching). Sistem mengakuisisi wajah dengan beberapa posisi sudut, pencahyaan dan ekspresi yang berbeda-beda. Citra wajah hasil dari akuisisi, diekstraksi menggunakan metode Gabor KPCA (8x5 filter) untuk didaftarkan ke dalam database sebagai tahap enrollment citra wajah dan tahap selanjutnya pencocokan ciri (matching) denganmelakukan pengukuran jarak antara citra uji dengan citra database wajah menggunakan Mahalanobis Distance. Penelitian ini menggunakan database citra wajah AT&T Face dengan sampel 40 orang dan 10 posisi wajah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem biometrika yang dikembangkan dapat mengenali wajah dengan tingkat akurasi mencapai 97.5%. Keywords : Identifikasi, Filter Gabor, KPCA, Mahalanobis Distance }, issn = {2502-2377}, pages = {006--010} doi = {10.21456/vol2iss1pp006-010}, url = {https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis/article/view/26} }
Refworks Citation Data :
Sistem biometrika pengenalan wajah merupakan pengembangan metode dasar sistem autentifikasi dengan menggunakan karakteristik alami wajah sebagai basisnya. Pendekatan sistem identifikasi merupakan pengenalan wajah seseorang dengan mencari keseluruhan template dalam database untuk pencocokan karakteristik satu ke banyak (1:M). Sistem biometrika pada penelitian ini dibagi menjadi dua tahap pemasukan data (enrollment) dan pencocokan ciri (matching). Sistem mengakuisisi wajah dengan beberapa posisi sudut, pencahyaan dan ekspresi yang berbeda-beda. Citra wajah hasil dari akuisisi, diekstraksi menggunakan metode Gabor KPCA (8x5 filter) untuk didaftarkan ke dalam database sebagai tahap enrollment citra wajah dan tahap selanjutnya pencocokan ciri (matching) denganmelakukan pengukuran jarak antara citra uji dengan citra database wajah menggunakan Mahalanobis Distance. Penelitian ini menggunakan database citra wajah AT&T Face dengan sampel 40 orang dan 10 posisi wajah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem biometrika yang dikembangkan dapat mengenali wajah dengan tingkat akurasi mencapai 97.5%.
Keywords : Identifikasi, Filter Gabor, KPCA, Mahalanobis Distance
Note: This article has supplementary file(s).
Article Metrics:
Last update:
Penulis yang mengirimkan naskah harus memahami dan menyetujui bahwa jika diterima untuk dipublikasikan, hak cipta dari artikel adalah milik JSINBIS dan Universitas Diponegoro sebagai penerbit jurnal.Hak cipta (copyright) meliputi hak eksklusif untuk mereproduksi dan memberikan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm dan setiap reproduksi lain yang sejenis, serta terjemahan. Penulis mempunyai hak untuk hal-hal berikut:
JSINBIS dan Universitas Diponegoro serta Editor melakukan segala upaya untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat atau pernyataan yang salah atau menyesatkan yang dipublikasikan di jurnal ini. Isi artikel yang diterbitkan di JSINBIS adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif dari masing-masing penulis.
View My Stats This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.