Neural Class-Specific Regression for face verification

Face verification is a problem approached in the literature mainly using nonlinear class-specific subspace learning techniques. While it has been shown that kernel-based Class-Specific Discriminant Analysis is able to provide excellent performance in small- and medium-scale face verification problems, its application in today's large-scale problems is difficult due to its training space and computational requirements. In this paper, generalizing our previous work on kernel-based class-specific discriminant analysis, we show that class-specific subspace learning can be cast as a regression problem. This allows us to derive linear, (reduced) kernel and neural network-based class-specific discriminant analysis methods using efficient batch and/or iterative training schemes, suited for large-scale learning problems. We test the performance of these methods in two datasets describing medium- and large-scale face verification problems.Comment: 9 pages, 4 figure

PERBANDINGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN LINIER DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES

Salah satu penyakit kronis yang banyak diderita oleh penduduk Indonesia adalah Diabetes Melitus(DM), penyakit ini ditandai dengan nilai kadar glukosa dalam darah di atas normal. Penyakit ini termasukpenyakit yang rumit dan mematikan, oleh karena itu dibutuhkan perawatan medis yang kontinu agarresiko terjadinya komplikasi bisa dihindari. Guna menganalisa pasien pengidap penyakit diabetes sejakdini, Pencatatan terhadap penyakit ini banyak dilakukan agar dapat dilakukan pencegahan. Salah satuyang dilakukan adalah dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining. Teknik klasifikasi digunakanuntuk memprediksi pasien mana yang terkena penyakit diabetes dan tidak. Dalam penelitian inimenggunakan Algoritma kasifikasi data mining neural network dan linier Discriminant Analysis (LDA).Hasil penelitian menunjukan akurasi sebesar 90.38% dengan algoritma Linear Discriminant Analysis(LDA) dan akurasi sebesar 95,19% didapat pada saat menggunakan algoritma Neural Network. AlgoritmaNeural Network menghasilkan akurasi lebih baik daripada algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA)dalam klasifikasi penyakit diabetes

PERBANDINGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN LINIER DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES DI RSUD KUDUS

Salah satu penyakit kronis yang banyak diderita oleh penduduk Indonesia adalah Diabetes Melitus (DM), penyakit ini ditandai dengan nilai kadar glukosa dalam darah di atas normal. Penyakit ini termasuk penyakit yang rumit dan mematikan, oleh karena itu dibutuhkan perawatan medis yang kontinu agar resiko terjadinya komplikasi bisa dihindari. Guna  menganalisa pasien pengidap penyakit diabetes sejak dini, Pencatatan terhadap penyakit ini banyak dilakukan agar dapat dilakukan pencegahan. Salah satu yang dilakukan adalah dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining. Teknik klasifikasi  digunakan untuk memprediksi pasien mana yang terkena penyakit diabetes dan tidak. Dalam penelitian ini menggunakan Algoritma kasifikasi data mining neural network  dan linier Discriminant Analysis (LDA). Hasil penelitian menunjukan akurasi sebesar 90.38% dengan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dan akurasi sebesar 95,19% didapat pada saat menggunakan algoritma Neural Network. Algoritma Neural Network menghasilkan akurasi lebih baik daripada algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam klasifikasi penyakit diabetes