Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM
Face recognition is one part of the biometrics research. Face recognition is widely used in identification and recognition process. Speed-up Robust Feature (SURF) is one of feature extraction method used in face recognition system. This research aims to compare face recognition performance between S...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitas Andalas
2019-06-01
|
| Series: | Jurnal Nasional Teknik Elektro |
| Online Access: | http://jnte.ft.unand.ac.id/index.php/jnte/article/view/620 |
| _version_ | 1818454914060255232 |
|---|---|
| author | Syamsul Bahri Khairun Saddami Fitri Arnia Kahlil Muchtar |
| author_facet | Syamsul Bahri Khairun Saddami Fitri Arnia Kahlil Muchtar |
| author_sort | Syamsul Bahri |
| collection | DOAJ |
| description | Face recognition is one part of the biometrics research. Face recognition is widely used in identification and recognition process. Speed-up Robust Feature (SURF) is one of feature extraction method used in face recognition system. This research aims to compare face recognition performance between SURF and Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) methods for perspective rotation. In this study, the image features were extracted using SURF and GLCM. Each feature was used on classification stage using Support Vector Machine (SVM). The dataset was obtained from National Cheng Kung University (NCKU). The NCKU dataset has more variation of rotation angle. The dataset used in this study consists of 10 classes that showed 10 of the subject. The results show that SURF method obtained 85% of accuracy and GLCM method reached 50% of accuracy. Therefore, we concluded that SURF method has better performance on implementing on face recognition system.
Keywords : SURF, GLCM, Face Recognition, SVM
Abstrak
Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak digunakan dalam proses identifikasi manusia. Metode ekstraksi fitur Speed-Up Robust Feature (SURF) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja sistem pengenalan wajah dengan menggunakan metode ekstraksi fitur SURF dan Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Pada penelitian ini, data input wajah akan diekstraksi fiturnya menggunakan SURF dan GLCM. Setiap fitur digunakan pada tahapan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data yang didapatkan dari National Cheng Kung University (NCKU). Data wajah NCKU mempunyai sudut rotasi yang lebih banyak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 10 kelas yang menunjukkan 10 subjek penelitian. Pengenalan wajah menggunakan metode SURF dan SVM mempunyai akurasi 85%, sedangkan menggunakan metode GLCM mempunyai akurasi 50%. Hasil menunjukkan bahwa metode SURF mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode GLCM.
Kata Kunci : SURF, GLCM, pengenalan wajah, SVM |
| first_indexed | 2024-12-14T22:02:27Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-a725c32ae7af4327bd80d9b328ffc18f |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2302-2949 2407-7267 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-14T22:02:27Z |
| publishDate | 2019-06-01 |
| publisher | Universitas Andalas |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Nasional Teknik Elektro |
| spelling | doaj.art-a725c32ae7af4327bd80d9b328ffc18f2022-12-21T22:45:57ZengUniversitas AndalasJurnal Nasional Teknik Elektro2302-29492407-72672019-06-018210.25077/jnte.v8n2.620.2019258Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCMSyamsul Bahri0Khairun Saddami1Fitri Arnia2Kahlil Muchtar3Universitas Syiah KualaUniversitas Syiah KualaUniversitas Syiah KualaUniversitas Syiah KualaFace recognition is one part of the biometrics research. Face recognition is widely used in identification and recognition process. Speed-up Robust Feature (SURF) is one of feature extraction method used in face recognition system. This research aims to compare face recognition performance between SURF and Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) methods for perspective rotation. In this study, the image features were extracted using SURF and GLCM. Each feature was used on classification stage using Support Vector Machine (SVM). The dataset was obtained from National Cheng Kung University (NCKU). The NCKU dataset has more variation of rotation angle. The dataset used in this study consists of 10 classes that showed 10 of the subject. The results show that SURF method obtained 85% of accuracy and GLCM method reached 50% of accuracy. Therefore, we concluded that SURF method has better performance on implementing on face recognition system. Keywords : SURF, GLCM, Face Recognition, SVM Abstrak Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak digunakan dalam proses identifikasi manusia. Metode ekstraksi fitur Speed-Up Robust Feature (SURF) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja sistem pengenalan wajah dengan menggunakan metode ekstraksi fitur SURF dan Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Pada penelitian ini, data input wajah akan diekstraksi fiturnya menggunakan SURF dan GLCM. Setiap fitur digunakan pada tahapan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data yang didapatkan dari National Cheng Kung University (NCKU). Data wajah NCKU mempunyai sudut rotasi yang lebih banyak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 10 kelas yang menunjukkan 10 subjek penelitian. Pengenalan wajah menggunakan metode SURF dan SVM mempunyai akurasi 85%, sedangkan menggunakan metode GLCM mempunyai akurasi 50%. Hasil menunjukkan bahwa metode SURF mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode GLCM. Kata Kunci : SURF, GLCM, pengenalan wajah, SVMhttp://jnte.ft.unand.ac.id/index.php/jnte/article/view/620 |
| spellingShingle | Syamsul Bahri Khairun Saddami Fitri Arnia Kahlil Muchtar Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM Jurnal Nasional Teknik Elektro |
| title | Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM |
| title_full | Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM |
| title_fullStr | Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM |
| title_full_unstemmed | Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM |
| title_short | Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM |
| title_sort | perbandingan kinerja support vector machine svm dalam mengenali wajah menggunakan surf dan glcm |
| url | http://jnte.ft.unand.ac.id/index.php/jnte/article/view/620 |
| work_keys_str_mv | AT syamsulbahri perbandingankinerjasupportvectormachinesvmdalammengenaliwajahmenggunakansurfdanglcm AT khairunsaddami perbandingankinerjasupportvectormachinesvmdalammengenaliwajahmenggunakansurfdanglcm AT fitriarnia perbandingankinerjasupportvectormachinesvmdalammengenaliwajahmenggunakansurfdanglcm AT kahlilmuchtar perbandingankinerjasupportvectormachinesvmdalammengenaliwajahmenggunakansurfdanglcm |