Proses Deteksi Wajah di Komputer

Differential Evolution
Dalam dunia nyata untuk mengenali sebuah objek manusia melibatkan indra penglihatan, contohnya dalam mengenali wajah. Namun dalam computer vision hal ini bukanlah sebuah pekerjaan yang mudah. Dimana dalam computer vision proses deteksi wajah adalah sebagai berikut : 

Sistem diberikan inputan berupa suatu citra, kemudian sistem dituntut untuk dapat mendeteksi keberadaan wajah pada citra tadi. 

Selain deteksi wajah, dalam computer vision dikenal pula deteksi fitur, sama seperti halnya deteksi wajah yaitu dengan mendeteksi keberadaan fitur lokal (mata, hidung, mulut) pada wajah. Penelitian tentang deteksi wajah telah dilakukan sejak tahun 1970-an , dengan berbagai pendekatan. Berikut adalah beberapa pendekatan yang dipakai : 

Proses Deteksi Wajah di Komputer

Berdasarkan gambar di atas pendeteksian wajah dapat digolongkan menjadi dua macam:
  1. Yang pertama adalah feature-based approach yang pendekatannya menggunakan pengetahuan tentang wajah. Dengan pendekatan ini karakteristik wajah seperti warna kulit, geometri, dan struktur wajah akan di-explore. 
  2. Kemudian yang kedua adalah image-based approach yang pendekatannya memanfaatkan citra wajah yang representasikan ke dalam array 2 dimensi. Teknik ini menggunakan algoritma training untuk melatih data latih citra yang disediakan tanpa memanfaatkan analisis dari karakteristik wajah.

Sumber:
Deteksi Wajah Dengan Menggunakan Algoritma Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus (SUSAN)
R. Andang Gumilang D.P (113098041)
Library IT TELKOM Bandung 
, || copyright Proses Deteksi Wajah di Komputer || Back Link Url || http://mas-desti.blogspot.com/2012/06/proses-deteksi-wajah-di-komputer.html || Tema, Judul, Artikel, Posting || Proses Deteksi Wajah di Komputer || || copyright Proses Deteksi Wajah di Komputer || Back Link Url || http://mas-desti.blogspot.com/2012/06/proses-deteksi-wajah-di-komputer.html || Tema, Judul, Artikel, Posting || Proses Deteksi Wajah di Komputer ||
Jika Bersedia, Sukai artikel ini, dengan cara Klik icon Google Plus, Shared Tweeter, dan Like Facebook ! Guna Membantu Kemajuan Blog Ini
Digg this

Artikel Terkait



0 komentar:

Posting Komentar