Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM
Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang banyak diaplikasikan terutama pada sistem keamanan. Sistem absensi dengan wajah, mengenali pelaku tindak kriminal dengan CCTV adalah beberapa aplikasi dari pengenalan wajah. Efisiensi dan akurasi menjadi faktor utama pengenalan wajah ba...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2019-12-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/1609 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832086556606726144 |
|---|---|
| author | Nadya Viana De Lima Ledya Novamizanti Eko Susatio |
| author_facet | Nadya Viana De Lima Ledya Novamizanti Eko Susatio |
| author_sort | Nadya Viana De Lima |
| collection | DOAJ |
| description |
Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang banyak diaplikasikan terutama pada sistem keamanan. Sistem absensi dengan wajah, mengenali pelaku tindak kriminal dengan CCTV adalah beberapa aplikasi dari pengenalan wajah. Efisiensi dan akurasi menjadi faktor utama pengenalan wajah banyak diaplikasikan. Pada penelitian ini, sistem identifikasi diimplementasikan dalam bentuk pengenalan wajah 3 dimensi berbasis template matching menggunakan metode Iterative Closest Point (ICP) dan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Iterative Closest Point (ICP) memberikan informasi dimensi dengan meminimalisasi kesalahan antara titik-titik dalam satu tampilan dan titik terdekatnya agar template wajah 3D yang dibuat sesuai dengan citra referensi. Sedangkan SVM adalah adalah metode klasifikasi dengan menentukan kelas citra berdasarkan informasi yang diperoleh dari proses ektraksi ciri. Hasil akhir dari penelitian ini adalah suatu aplikasi yang mampu melakukan identifikasi pengenalan pola wajah 3D. Berdasarkan confusion matrix, diperoleh bahwa sistem ini bekerja dengan precision 97,30%, recall 100,00%, accuracy 97,56% pada pengambilan frame citra sebanyak 48, iterasi ke 49, partisi 12, dan menggunakan SVM tipe OAA.
Abstract
Face recognition is a biometric technology that is widely applied especially in the security system. Attendance systems with faces, recognizing criminals with CCTV are some of the applications of face recognition. Efficiency and accuracy are the main factors that face recognition is widely applied. In this study, the identification system was implemented in the form of 3-dimensional face recognition based on template matching using the Iterative Closest Point (ICP) method and Support Vector Machine (SVM) classification. Iterative Closest Point (ICP) provides dimensional information by minimizing errors between points in one view and the closest point so that 3D face templates are made in accordance with the reference image. Whereas SVM is a classification method by determining the image class based on information obtained from the extraction of features. The final result of this study is an application that is able to identify 3D face pattern recognition. Based on the confusion matrix, found that this system works with 97.30% precision, recall 100.00%, 97.56% accuracy in image frame capture as much as 48 iterations to 49, the partition 12, and using the SVM-type OAA.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-127326643f014c61860149f61fd5566d |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2019-12-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-127326643f014c61860149f61fd5566d2025-02-06T10:42:16ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792019-12-016610.25126/jtiik.2019661609464Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVMNadya Viana De Lima0Ledya Novamizanti1Eko Susatio2Universitas TelkomUniversitas TelkomUniversitas Telkom Pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrik yang banyak diaplikasikan terutama pada sistem keamanan. Sistem absensi dengan wajah, mengenali pelaku tindak kriminal dengan CCTV adalah beberapa aplikasi dari pengenalan wajah. Efisiensi dan akurasi menjadi faktor utama pengenalan wajah banyak diaplikasikan. Pada penelitian ini, sistem identifikasi diimplementasikan dalam bentuk pengenalan wajah 3 dimensi berbasis template matching menggunakan metode Iterative Closest Point (ICP) dan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Iterative Closest Point (ICP) memberikan informasi dimensi dengan meminimalisasi kesalahan antara titik-titik dalam satu tampilan dan titik terdekatnya agar template wajah 3D yang dibuat sesuai dengan citra referensi. Sedangkan SVM adalah adalah metode klasifikasi dengan menentukan kelas citra berdasarkan informasi yang diperoleh dari proses ektraksi ciri. Hasil akhir dari penelitian ini adalah suatu aplikasi yang mampu melakukan identifikasi pengenalan pola wajah 3D. Berdasarkan confusion matrix, diperoleh bahwa sistem ini bekerja dengan precision 97,30%, recall 100,00%, accuracy 97,56% pada pengambilan frame citra sebanyak 48, iterasi ke 49, partisi 12, dan menggunakan SVM tipe OAA. Abstract Face recognition is a biometric technology that is widely applied especially in the security system. Attendance systems with faces, recognizing criminals with CCTV are some of the applications of face recognition. Efficiency and accuracy are the main factors that face recognition is widely applied. In this study, the identification system was implemented in the form of 3-dimensional face recognition based on template matching using the Iterative Closest Point (ICP) method and Support Vector Machine (SVM) classification. Iterative Closest Point (ICP) provides dimensional information by minimizing errors between points in one view and the closest point so that 3D face templates are made in accordance with the reference image. Whereas SVM is a classification method by determining the image class based on information obtained from the extraction of features. The final result of this study is an application that is able to identify 3D face pattern recognition. Based on the confusion matrix, found that this system works with 97.30% precision, recall 100.00%, 97.56% accuracy in image frame capture as much as 48 iterations to 49, the partition 12, and using the SVM-type OAA. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/1609 |
| spellingShingle | Nadya Viana De Lima Ledya Novamizanti Eko Susatio Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM |
| title_full | Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM |
| title_fullStr | Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM |
| title_full_unstemmed | Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM |
| title_short | Sistem Pengenalan Wajah 3D Menggunakan ICP dan SVM |
| title_sort | sistem pengenalan wajah 3d menggunakan icp dan svm |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/1609 |
| work_keys_str_mv | AT nadyavianadelima sistempengenalanwajah3dmenggunakanicpdansvm AT ledyanovamizanti sistempengenalanwajah3dmenggunakanicpdansvm AT ekosusatio sistempengenalanwajah3dmenggunakanicpdansvm |