KOMPRESI DAN PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN PENDEKATAN NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION - Face recognition, kompresi, Non-negative Matrix Factorization, Principal Component Analysis, Eigenface, Computer Visio

BENNY KURNIAWAN USODO, FICTOR

CITRA SENTOSA, LUKMAN

MEWLANDO, CHRISTIANTO

Indonesian

Binus University Repository

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA   Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2011/2012  KOMPRESI DAN PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN PENDEKATAN NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION  Christianto Mewlando  1200942093 Fictor Benny Kurniawan Usodo 1200946785 Lukman Citra Sentosa  1200941613  Abstrak Pengenalan citra telah mendapat perhatian nyata selama beberapa dekade ini,  untuk menjangkau hal itu sejumlah algoritma telah dikembangkan. Diantaranya, Principal Component Analysis (PCA) telah banyak digunakan sebagai metode untuk mendeteksi citra melalui Eigenface. Kemudian baru-baru ini,  teknik baru untuk pengenalan citra melalui pendekatan linear dari suatu database telah diajukan, yaitu Non-negative Matrix Factorization (NMF), berbeda dengan metode sebelumnya, metode ini memakai non-negativity constraints. Ini menjadi suatu acuan baru untuk teknik kompresi dan pengenalan citra dalam bidang Computer Vision. Namun, banyak orang belum mengetahui bahwa teknik ini lebih baik dari teknik – teknik sebelumnya. Oleh kerena itu penulis mencoba melakukan penelitian untuk membuktikan hal tersebut dalam melakukan kompresi dan pengenalan citra. Penulis mencoba membandingkan metode NMF dengan PCA dari berbagai aspek seperti akurasi dalam recognisi serta gangguan yang terjadi seperti noise. Dari penelitian ini didapat hasil bahwa metode NMF dapat melakukan kompresi citra dan hasil recognisi citra lebih baik (akurasi 94%) daripada PCA (akurasi 86%).  Kata Kunci : Face recognition,  kompresi, Non-negative Matrix Factorization, Principal Component  Analysis, Eigenface, Computer Vision  

KOMPRESI DAN PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN PENDEKATAN NON-NEGATIVE MATRIX FACTORIZATION

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Binus University Repository