DETEKSI JENIS KELAMIN BERDASARKAN CITRA WAJAH JARAK JAUH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER

  • Priska Choirina Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang
  • Rosa Andrie Asmara Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang

Abstract

Saat ini perkembangan teknologi  yang berkaitan dengan pengenalan wajah banyak dimanfaatkan pada aplikasi pengenalan  data  biologis  (biometrics) seperti  pengenalan  jenis  kelamin.  Penerapan  aplikasi  yang  memerlukan pengenalan jenis kelamin adalah proses segmentasi pasar untuk mengetahui trend demografis dari produk yang dipasarkan berdasarkan jenis kelamin, selain itu juga dapat digunakan untuk pembatasan akses suatu ruangan dan lain-lain. Deteksi jenis kelamin berdasarkan citra wajah jarak jauh dengan metode Haar Cascade Classifier dapat digunakan untuk membedakan wajah wanita dan wajah pria dengan jarak kurang dari 200 cm. Data yang dilakukan untuk proses training adalah 150 wajah laki-laki dan 150 wajah perempuan, dari jumlah wajah tersebut diambil 100 citra wajah untuk setiap jarak berukuran 100, 150, dan 200 cm. Penggunaan fitur-fitur geometris yang diperoleh dari deteksi mata, hidung dan mulut diproses dengan pengukuran jarak antar fitur-fitur dari wajah yang akan dilakukan proses klasifikasi jenis kelamin. Untuk klasifikasi jenis kelamin dilakukan perbandingan 2 metode klasifikasi yaitu

Downloads

Download data is not yet available.

References

Budiharto, Widodo dan Purwanto, Djoko, 2012,

Teknik membangun Robot Cerdas masa depan.

Yogyakarta:Andi.

Chandra Devy, Gaja Pranja Nagarjuna, Nugroho

Lintang Agung, 2011, Studi Pendeteksian Wajah

Dengan Metode Viola Jones.Jakarta Barat:

Universitas Bina Nusantara

Haryanto, 2012, Teknik Data Mining Untuk

Mendapatkan Informasi Dari Keluaran

Perangkat Jaringan, Jakarta Barat :Universitas

Binus

Khan, Muhammad Naeem Ahmed, dll . Gender

Classification with Decision Trees. 2013 ,

Department of Computing, Shaheed Zulfikar Ali

Bhutto Institute of Science and Technology

(SZABIST), Street # 09, Plot # 67, Sector H-8/4,

Islamabad, Pakistan

Kholistianingsih, 2012, Identifikasi Wajah

Menggunakan Principal Component Analysis

Dengan Penambahan Fitur-Fitur Geometris.

Purwokerto: Universitas wijayakusuma.

Prayogi Sandy, Puspita Wru, Susetyoko Ronny.

Sistem Deteksi Wajah Pada Sistem

Pengaman Lingkungan Berdasarkan Deteksi

Obyek Bergerak Menggunakan Kamera

.Surabaya: Politeknik Elektronika Surabaya.

Pramana, Aditya Eka. 2011. Perangkat Lunak Untuk

Mengendalikan Pointer Dengan Mata

Mengunakan Metode Haar Cascade Dan Eye

Tracking. Malang: Universitas Brawijaya.

Santoso Hadi, Harjoko Agus, 2013, Haar Cascade

Classifier Dan Algoritma Adaboost Untuk

Deteksi Banyak Wajah Dalam Ruang Kelas.

Pangkal Pinang: STMIK Atma Luhur.

Tjiharjadi, Semuil. Pengenalan Wajah Pelanggan

Toko. Yogyakarta: Seminar Nasional Aplikasi

Teknologi Informasi.

Yansyah, Febry. 2014. Deteksi Wajah Menggunakan

Metode Speed-Up Robust Features (Surf).

Bandung: Universitas Komputer Indonesia.

Algoritma C4.5, 2013 [Online] Tersedia:

http://elearning.amikom.ac.id/index.php/download/

materi/190302125-ST078-34/2013/10/20131024_20121008_C4.5.pdf [21

Mei 2015]

Published
2016-08-01
How to Cite
[1]
P. Choirina and R. A. Asmara, “DETEKSI JENIS KELAMIN BERDASARKAN CITRA WAJAH JARAK JAUH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER”, JIP, vol. 2, no. 4, p. 164, Aug. 2016.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)