Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Face recognition is one of the most important technologies, which has been well-developed over the last two decades. Face recognition technology has reached a level of utmost importance as the security issues increase worldwide. Most of the previously proposed systems, based on half face images are computationally slow and require more storage. In the proposed model, an average half face image is used for recognition to reduce computational time and storage requirements. The Viola Jones method is used in conjunction with intensity-based registration for real time face detection and registration, before splitting the full face. Finally, Principal Component Analysis (PCA) is used to compress the multi-dimensional data space and recognition. Experimental results clearly elaborate that half face recognition produces much better results as compared to the full face recognition and other previously proposed half face recognition models."

"ABSTRAK

Proses deteksi tumor otak dengan komputer dilakukan melalui empat tahapan utama. Pada tahap awal dilakukan pra-proses dengan median filter untuk memperbaiki kualitas citra. Kemudian dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan dekomposisi wavelet haar bertingkat tiga agar ukuran citra tidak terlalu besar, hanya 1/8 dari ukuran citra asalnya. Setelah itu dilakukan proses reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). PCA menentukan komponen penting dari citra dengan melihat dari varians yang direpresentasikan oleh nilai eigen, sehingga jumlah komponen yang akan dimasukkan ke proses pembelajaran tidak terlalu banyak, untuk menghindari curse of dimentionality. Baru setelah itu dilakukan proses pembelajaran menggunakan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dengan 10 hidden neuron, dimana proses pelatihan dan pengujian dilakukan untuk mendapatkan bobot dan bias yang terbaik dan kemudian diuji. Hasil akurasi pengenalan pada kondisi awal ini mencapai 87%, sementara pada kondisi ideal yang menggunakan dekomposisi wavelet haar bertingkat empat dan 3 hidden neuron pada BPNN mencapai akurasi pengenalan 100%.

---

ABSTRACT

Brain tumor detection process by the computer is going through four main step. First is pre-processing that using median filter to enhance the image quality. The second is feature extraction using level-3 haar wavelet decomposition, so that the image is not too big, only 1/8 of the original size . The third is dimentionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). PCA determine the principal component of the image from variances, which represented by eigen value. So the component that will be used in learning step is much fewer, to avoid the curse of dimentionality. And the last step is learning, using Backpropagation Neural Network (BPNN) with 10 hidden neuron. The BPNN going through training and testing phase. BPNN will find its optimal weight and bias, and those weight and bias are being tested. The result from BPNN could distinguish images into normal and tumor, with accuracy 87% in default condition. In ideal condition, which is using level-4 haar wavelet decomposition and 3 hidden neuron in BPNN, the accuracy is 100%.

"

"Stroke adalah penyebab kematian tertinggi di Indonesia. Elektroensefalografi kuantitatif qEEG adalah suatu modalitas untuk mendeteksi stroke pada pasien dengan pemantauan berkelanjutan. Tapi, EEG membutuhkan banyak kanal sehingga semakin lama durasi komputasi dan fitur berlebih. Studi ini mengajukan Extreme Gradient Boosting XGBoost dengan reduksi fitur dan kanal; analisis komponen utama PCA atau algoritma genetik GA . Klasifikasi berdasarkan tingkat keparahan stroke dari nilai National Institutes of Health Stroke Scale NIHSS . Hasil menunjukkan PCA meningkatkan akurasi lebih tinggi dari GA; akurasi pengujian 78.67 dengan 8 kanal F7-F8, C3-C4, T1-T2, O1-O2 . Dari evaluasi nilai NIHSS, kanal-kanal perlu merepresentasikan paling utama lobus temporal dan frontal.

---

Stroke is the most leading cause of death in Indonesia. Quantitative electroencephalography qEEG was one of modality to detect stroke on inward patients with continuous monitoring. However, EEG used many channels that caused longer computation and redundant features. This study proposed Extreme Gradient Boosting XGBoost with feature and channel reduction principle component analysis PCA or genetic algorithm GA . Stroke classification was based on severity from National Institutes of Health Stroke Scale NIHSS . The result showed that PCA gained higher accuracy than GA 78.67 with 8 channels F7 F8, C3 C4, T1 T2, O1 O2 . From NIHSS score evaluation, channels should represent mostly frontal and temporal lobes."

"Pengenalan wajah telah menjadi topik pengolahan citra yang banyak mengalami perkembangan. Pengembangan yang dilakukan bertujuan mengatasi kesulitan-kesulitan dalam pengenalan wajah, diantaranya pose pengambilan gambar. Penelitian ini bertujuan membuat rancang bangun rekognisi wajah tiga dimensi dengan sistem Fuzzy dan Jaringan Saraf Tiruan Hemisfer untuk mengatasi masalah tsersebut. Sistem fuzzy bertujuan untuk mengestimasi sudut pengambilan gambar dengan menempatkan informasi gambar ke suatu titik di ruang vektor fuzzy atau manifold dari data referensi menggunakan jarak terdekat fuzzy. Informasi sudut akan diteruskan ke jaringan saraf tiruan yang mengenali wajah-wajah dengan cara mempelajari wajah-wajah yang disediakan untuk pembelajaran. Informasi gambar yang dimasukkan ke dalam jaringan saraf tiruan terlebih dahulu dikompresi dengan metode Principle Component Analysis (PCA). Keunggulan jaringan saraf tiruan hemisfer dalam pengenalan wajah tiga dimensi adalah adanya faktor pengali neuron yang besarnya bergantung dari informasi sudut pengambilan gambar, sehingga gambar dua dimensi dapat diproyeksikan ke ruang tiga dimensi. Metode pembelajaran yang digunakan pada tulisan ini ialah pengembangan dari metode backpropagation. Penelitian diawali dengan pengambilan data dari alat pengambil gambar wajah tiga dimensi, perancangan sistem fuzzy dan jaringan saraf tiruan dalam MATLAB, dan validasi masing-masing sistem dengan data yang diambil. Sistem ini kemudian dikombinasikan dalam perangkat lunak MATLAB dan diuji dengan sebuah prototipe yang terdiri atas satu kamera. Hasil penelitian menunjukkan tingkat rekognisi sistem sebesar 76,29% pada saat validasi dan 37% saat aplikasi sistem satu kamera. Dari penelitian ini dibuktikan sistem dapat diaplikasikan untuk merekognisi wajah tiga dimensi, namun harus diperhatikan keakuratan pemotongan gambar untuk mendapat hasil yang akurat.

---

Face recognition is currently a highly discussed topic on image processing. The developments are aimed to overcome problems on recognizing face, such as various pose of image object. The study tries to solve the problem by creating a system design of 3D face recognition using a fuzzy system and Hemispheric Structure Hidden Layer of Artificial Neural Network to overcome the problem. The fuzzy system estimates pose information of the object taken. It is done by mapping the image taken to a point in a fuzzy vector space or manifold using fuzzy nearest distance. Pose information is then projected to the artificial neural network which is able to recognize faces after formerly learned a set of learning database. The data submitted to the artificial neural network is compressed by Principle Component Analysis (PCA). Main advantage of hemispheric neural network on 3D face recognition is the multiplying factor which values depend on the image pose information, so that the two dimensional images can be projected into three dimensional space. Learning method used in this study is an expansion of backpropagation. The study begins by taking experimental data from 3D face capturing devices, developing fuzzy system and artificial neural network in MATLAB, and validating both systems. The system is then combined in MATLAB and tested by a single unit camera prototype. Results show the system able to reach recognition rate of 76.29% on validation and 37% on single unit camera application. The study proves that the system is applicable for a 3D face recognition system, however the accuracy of image cropping should be taken into consideration for an accurate result."