Implementasi Principal Component Analysis (PCA) pada Pengenalan Wajah Resolusi Rendah

Face recognition involves matching facial features by restricting the facial area. The problem found in the experiment was that the program recognized images outside the face area, especially for low-resolution images. The PCA algorithm and the proposed bounding box approach can identify the facial area and match it with training data. The experiment uses the Yaleface and Face94 datasets in various scenarios, including normal resolution and resolution reduction (75%, 50%, and 25% of the original size). On gif images, the proposed algorithm can produce similarities between the detected image and the input image in a resolution reduction of up to 50%. On jpg images, reducing resolution to 75% does not affect the performance of PCA. The proposed method can recognize faces with similarities in variations of pose and facial expression. The Euclidean value of the jpg image produces a better similarity value than the gif image.  &nbsp

Pengenalan Manusia Menggunakan Iris Mata dengan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Algoritma Quickprop

Iris pada mata manusia merupakan salah satu bagian tubuh yang unik dan stabil. Struktur dari iris akan tetap sepanjang hidup manusia kecuali jika terjadi kecelakaan sehingga menyebabkan kerusakan pada iris. Dengan struktur yang stabil ini, iris dapat dimanfaatkan untuk pengenalan individu manusia. Pengenalan individu manusia melalui iris mata ini merupakan masalah klasifikasi yang dapat diselesaikan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST). Namun, JST membutuhkan algoritma pembelajaran untuk mendapatkan bobot-bobot optimal yang berguna dalam klasifikasi. Pada tugas akhir ini, digunakan algoritma pembelajaran quickprop yang merupakan pengembangan dari algoritma backpropagation untuk melatih JST. Pada algoritma quickprop, dilakukan perhitungan yang bersifat pendekatan untuk mendapatkan bobot-bobot yang optimal. Perubahan bobot hanya menggunakan informasi lokal pada masing-masing bobot dan tidak terpengaruh oleh bobot-bobot lainnya yang berubah pada waktu yang sama sehingga menyebabkan proses belajar pada JST dapat dilakukan dengan cepat. Input dari JST biasa disebut sebagai neuron input. Dalam pengenalan manusia menggunakan iris mata ini, neuron input dapat berupa seluruh pixel dari citra iris yang diproses. Tetapi dengan ukuran citra yang cukup besar, maka diperlukan sebuah proses yang disebut feature extraction. Feature extraction dilakukan dengan menggunakan principal component analysis (PCA) untuk mendapatkan ciri spesifik dari citra yang diproses. PCA dapat mengurangi dimensi dari citra iris yang diproses sehingga sehingga dapat mengurangi jumlah neuron input pada proses klasifikasi dengan JST. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, kombinasi parameter terbaik adalah pada saat digunakan 40 principal component, 27 hidden neuron, learning rate dengan nilai 0,03, maximum epoch dengan nilai 375 dan maximum growth factor dengan nilai 1. Dari 30 kali pelatihan dan pengujian menggunakan kombinasi parameter terbaik ini, didapatkan rata-rata akurasi pengenalan pada data latih sebesar 100% dan pada data uji sebesar 92,1%. pengenalan, iris, klasifikasi, JST, algoritma quickprop, principal component analysi

Face Recognition based Feature Extraction using Principal Component Analysis (PCA)

The human face is an entity that has semantic features. Face detection is the first step before face recognition. Face recognition technique is an identification process based on facial features. One feature extraction approach for facial recognition techniques is the Principal Component Analysis (PCA) method. The PCA method is used to simplify facial features and characteristics in order to obtain proportions that are able to represent the characteristics of the original face. The purpose of this research is to construct facial patterns stored in a digital image database. The process of pattern construction and face recognition starts from objects in the form of face images, side detection, pattern construction until it can determine the similarity of face patterns to proceed as face recognition. In this research, a program has been designed to test some samples of face data stored in a digital image database so that it can provide a similarity in the face patterns being observed and its introduction using PC

Regional Inequality Based on Infrastructure Indicators Using Principal Component Analysis (PCA)

This research aimed to identify the development gap among 27 sub-districts in Banyumas Regency based on infrastructure indicators using Principal Component Analysis (PCA). The infrastructure indicators used were the quality of road, lighting, transportation, market, bridges and schools. The data were collected by observation in 27 sub-districts of Banyumas Regency. From the analysis result with PCA, it can be determined that based on infrastructure indicators, the sub-districts in Banyumas Regency were divided into 4 clusters, namely: Cluster I with 1 sub-district; Cluster II with 3 sub-districts; Cluster III with 3 sub-districts, and the remainining 20 sub-districts were in Cluster IV

Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance

Wajah merupakan salah satu karakteristik biometrik yang digunakan untuk mengenali seseorang selain karakteristik yang lain seperti ucapan; sidik jari; retina; dll. Wajah adalah struktur multidimesi yang sangat kompleks dan membutuhkan tehnik komputasi yang baik untuk pengenalan. Di dalam penelitian ini; penulis mengambil 10 pose wajah yang berbeda kemudian menggunakan metode PCA untuk pengoptimalan dalam mereduksi dimensi. Setelah citra original di ekstraksi menggunakan PCA maka akan di hitung tingkat kesamaan (similarity degree) antara gambar test dengan gambar training menggunakan metode jarak. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat kesamaan yang dihasilkan setelah proses reduksi dan ekstraksi menggunakan PCA didapatkan rata-rata nilai untuk Canbera Distance adalah 77;59

Self-adaptive node-based PCA encodings

In this paper we propose an algorithm, Simple Hebbian PCA, and prove that it is able to calculate the principal component analysis (PCA) in a distributed fashion across nodes. It simplifies existing network structures by removing intralayer weights, essentially cutting the number of weights that need to be trained in half