面部识别系统与原则分析方法(PCA)

Eko Sudaryanto, Asep Suryanto
{"title":"面部识别系统与原则分析方法(PCA)","authors":"Eko Sudaryanto, Asep Suryanto","doi":"10.53810/jt.v21i2.378","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ABSTRAKPada kegiatan belajar mengajar diadakan presensi. Presensi ini digunakan selain pihak pelajar juga digunakan oleh instanasi yang mengadakan kegiatan belajar mengajar. Dalam mengikuti perkuliahan kehadiran mahasiswa akan dicatat dalam presensi kehadiran.Algoritma Principal Component Analysis (PCA) yaitu salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang sehingga secara otomatis sistem akan mengenali wajah seseorang melalui ciri-ciri utamanya seperti mata, hidung, bibir, alis sebagai identitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem presensi pengenalan wajah dengan menggunakan metode PCA dan mengetahui tingkat akurasi dari sistem presensi pengenalan wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil penelitian iniberhasil merancang aplikasi presensi mahasiswa berbasis pengenalan wajah dengan menerapkan Algoritma Principal Component Analysis (PCA). Tingkat keberhasilan pengenalan wajah dengan rata-rata nilai mencapai 88%. Untuk nilai keberhasilan pengenalan wajah tertinggi yaitu 90% sedangkan terendah yaitu 75%.Kata Kunci : presensi, pengenalan wajah, algoritma PCA. ABSTRACTIn teaching and learning activities, attendance is held. This presence is used in addition to the students as well as by institutions that hold teaching and learning activities. In attending lectures, student attendance will be recorded in attendance. Principal Component Analysis (PCA) algorithm is a method that can be used to process a person's face image so that the system will automatically recognize a person's face through its main characteristics such as eyes, nose, lips, eyebrows as identity. The purpose of this study was to design a facial recognition presence system using the PCA method and to determine the accuracy level of the facial recognition presence system. The research method used is the waterfall method. The results of this study succeeded in designing a face recognition-based student presence application by applying the Principal Component Analysis (PCA) Algorithm. The success rate of face recognition with an average score of 88%. The highest success rate for facial recognition is 90% while the lowest is 75%.Keywords: presence, face recognition, PCA algorithm.","PeriodicalId":119312,"journal":{"name":"Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-02-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"SISTEM PRESENSI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)\",\"authors\":\"Eko Sudaryanto, Asep Suryanto\",\"doi\":\"10.53810/jt.v21i2.378\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"ABSTRAKPada kegiatan belajar mengajar diadakan presensi. Presensi ini digunakan selain pihak pelajar juga digunakan oleh instanasi yang mengadakan kegiatan belajar mengajar. Dalam mengikuti perkuliahan kehadiran mahasiswa akan dicatat dalam presensi kehadiran.Algoritma Principal Component Analysis (PCA) yaitu salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang sehingga secara otomatis sistem akan mengenali wajah seseorang melalui ciri-ciri utamanya seperti mata, hidung, bibir, alis sebagai identitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem presensi pengenalan wajah dengan menggunakan metode PCA dan mengetahui tingkat akurasi dari sistem presensi pengenalan wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil penelitian iniberhasil merancang aplikasi presensi mahasiswa berbasis pengenalan wajah dengan menerapkan Algoritma Principal Component Analysis (PCA). Tingkat keberhasilan pengenalan wajah dengan rata-rata nilai mencapai 88%. Untuk nilai keberhasilan pengenalan wajah tertinggi yaitu 90% sedangkan terendah yaitu 75%.Kata Kunci : presensi, pengenalan wajah, algoritma PCA. ABSTRACTIn teaching and learning activities, attendance is held. This presence is used in addition to the students as well as by institutions that hold teaching and learning activities. In attending lectures, student attendance will be recorded in attendance. Principal Component Analysis (PCA) algorithm is a method that can be used to process a person's face image so that the system will automatically recognize a person's face through its main characteristics such as eyes, nose, lips, eyebrows as identity. The purpose of this study was to design a facial recognition presence system using the PCA method and to determine the accuracy level of the facial recognition presence system. The research method used is the waterfall method. The results of this study succeeded in designing a face recognition-based student presence application by applying the Principal Component Analysis (PCA) Algorithm. The success rate of face recognition with an average score of 88%. The highest success rate for facial recognition is 90% while the lowest is 75%.Keywords: presence, face recognition, PCA algorithm.\",\"PeriodicalId\":119312,\"journal\":{\"name\":\"Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik\",\"volume\":\"11 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-02-04\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.53810/jt.v21i2.378\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53810/jt.v21i2.378","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

有一个会议,讨论取消了教学活动。除了学习者之外,还使用由进行教学活动的机构使用。在入学时,学生出席将被记录在出勤表中。原则分析算法(PCA)是一种可以用来处理面部图像的方法之一,通过眼睛、鼻子、嘴唇、眉毛等主要特征来识别面部特征。本研究的目的是使用PCA方法设计一种面部识别系统,并确定面部识别系统的准确性。他们采用的研究方法是瀑布法。这项研究成功地通过应用主分析算法(PCA)设计了一种基于面部识别的学生演示应用程序。面部识别的平均成绩为88%。最高的面部识别成绩为90%,最低为75%。关键词:显现,面部识别,PCA算法。一种抽象的教学和学习活动,注意力被抓住了。这个例子是由持有教学和学习活动的机构提供的。留校生将记录留校。算法分析的原理是一种可以用来处理一个人的脸的方法,这样系统就可以自动通过它的功能识别一个人的脸就像眼睛、鼻子、嘴唇、眼神一样。这项研究的目的是使用PCA方法设计面部识别系统,确定面部识别系统的准确程度。研究的方法是瀑布的方法。本研究取得成功的结果的结果:采用主标题分析算法(PCA)进行应用程序。面对平均成绩88%的成绩取得成功。面部识别的最高成功率是90%,输家是75%。现在,面部识别,PCA算法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
SISTEM PRESENSI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
ABSTRAKPada kegiatan belajar mengajar diadakan presensi. Presensi ini digunakan selain pihak pelajar juga digunakan oleh instanasi yang mengadakan kegiatan belajar mengajar. Dalam mengikuti perkuliahan kehadiran mahasiswa akan dicatat dalam presensi kehadiran.Algoritma Principal Component Analysis (PCA) yaitu salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang sehingga secara otomatis sistem akan mengenali wajah seseorang melalui ciri-ciri utamanya seperti mata, hidung, bibir, alis sebagai identitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem presensi pengenalan wajah dengan menggunakan metode PCA dan mengetahui tingkat akurasi dari sistem presensi pengenalan wajah. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil penelitian iniberhasil merancang aplikasi presensi mahasiswa berbasis pengenalan wajah dengan menerapkan Algoritma Principal Component Analysis (PCA). Tingkat keberhasilan pengenalan wajah dengan rata-rata nilai mencapai 88%. Untuk nilai keberhasilan pengenalan wajah tertinggi yaitu 90% sedangkan terendah yaitu 75%.Kata Kunci : presensi, pengenalan wajah, algoritma PCA. ABSTRACTIn teaching and learning activities, attendance is held. This presence is used in addition to the students as well as by institutions that hold teaching and learning activities. In attending lectures, student attendance will be recorded in attendance. Principal Component Analysis (PCA) algorithm is a method that can be used to process a person's face image so that the system will automatically recognize a person's face through its main characteristics such as eyes, nose, lips, eyebrows as identity. The purpose of this study was to design a facial recognition presence system using the PCA method and to determine the accuracy level of the facial recognition presence system. The research method used is the waterfall method. The results of this study succeeded in designing a face recognition-based student presence application by applying the Principal Component Analysis (PCA) Algorithm. The success rate of face recognition with an average score of 88%. The highest success rate for facial recognition is 90% while the lowest is 75%.Keywords: presence, face recognition, PCA algorithm.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信