Abstract
Face detection is an important first step to many advanced computer vision, biometrics recognition and multimedia applications, such as face tracking, face recognition, and video surveillance. In this paper, a faster face detection system is proposed using Adaptive Linear Neuron (ADALINE). System is constructed from the enhanced image by applying sobel operator, and then use the resulted image ’s vector to Widrow-Hoff learning’s scheme. The performance of the proposed method is evaluated by two performances parameter, detection rate and false positive rate. The result shows that performance of detection rate is range from 65% to 90%. To enhance the quality of system performance, a combination of either : video complexity test, skin color segmentation, or statistical test, should be apllied to future research.
Keyword : face detection, Adaptive Linear Neuron, Widrow-Hoff learning
Pendahuluan
Wajah merupakan fitur pembeda yang sering digunakan sebagai kunci untuk mengenal identitas seseorang. Pada sistem interaksi manusiakomputer, pendeteksian wajah merupakan langkah penting dalam sistem pengenalan wajah. Sistem pendeteksian wajah merupakan hal yang rumit dilakukan karena tingkat kevariasian wajah yang kompleks, sehingga pada sistem waktu-nyata, penerapan pendekatan yang begitu kompleks akan memperlambat kinerja sistem, dan sebaliknya penerapan pendekatan yang tidak begitu kompleks akan mempengaruhi tingkat keakuratan dalam pendeteksian wajah. Sampai saat ini lebih dari 150 pendekatan yang telah diterapkan untuk membangun sistem pendeteksian wajah.
Peneliti: Fadlisyah, S.Si. MT
Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut:
 ){kind=link}
Post a Comment
Post a Comment