Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Thessi Cahyaningtias G64103040 Dibimbing oleh: Aziz Kustiyo, S.Si, M.Kom Arief Ramadhan, S.Kom.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Thessi Cahyaningtias G64103040 Dibimbing oleh: Aziz Kustiyo, S.Si, M.Kom Arief Ramadhan, S.Kom."— Transcript presentasi:

1 Thessi Cahyaningtias G Dibimbing oleh: Aziz Kustiyo, S.Si, M.Kom Arief Ramadhan, S.Kom

2 PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODE PENELITIAN HASIL DAN PEMBAHASAN KESIMPULAN DAN SARAN DAFTAR PUSTAKA

3 Sistem Biometrik Suatu sistem pengenalan pola yang melakukan identifikasi personal melalui karakteristik fisiologis manusia, diantaranya Salah satu fisiologis yang tidak mudah dipalsukan adalah Sistem Pengenalan Citra  System feature based  Informasi mentah dari piksel citra yang kemudian direpresentasikan dalam metode tertentu untuk digunakan pada pelatihan dan pengujian identitas citra. Sidik jari Mata SuaraTangan wajah

4 Transformasi Wavelet metode ekstraksi fitur sekaligus mereduksi dimensi input citra wajah yang berukuran besar menjadi lebih kecil untuk mempercepat waktu komputasi pada saat melakukan proses pengenalan wajah. Metode yang digunakan pada proses pengenalan yaitu jaringan syaraf tiruan propagasi balik karena metode ini sangat baik dalam menangani pengenalan pola-pola kompleks

5 Mengembangkan sistem pengenalan wajah menggunakan jaringan syaraf tiruan yang mengalami praproses transformasi Wavelet.

6 Penelitian ini melakukan proses pengenalan citra wajah dengan ekstraksi fitur menggunakan transformasi wavelet, dimana induk Wavelet yang digunakan adalah Wavelet Haar. Metode yang digunakan pada proses pengenalan wajah adalah jaringan syaraf tiruan propagasi balik dengan inisialisasi bobot nguyen widrow. Fungsi aktifasi yang digunakan sigmoid biner dan laju pembelajaran 0.1.

7 Diharapkan dapat menambah pustaka dalam sistem biometrik terutama identifikasi manusia dengan wajah untuk kemudian dapat diimplementasikan pada bidang hukum ataupun sistem keamanan.

8 Setiap elemen dari array matriks disebut image element, picture element, pixel, atau pel (Gonzales & Woods 2002).

9 Wavelet berasal dari sebuah fungsi penyekala (scaling function) (Stollnitz et al. 1995). Fungsi ini dapat membuat sebuah induk Wavelet (mother Wavelet). Wavelet - Wavelet lainnya akan muncul dari hasil penyekalaan, dilasi dan pergeseran induk Wavelet. Persamaan (1) menunjukan bagaimana suatu fungsi f(t) didekomposisi ke dalam suatu himpunan dengan fungsi dasar yang disebut sebagai Wavelet. Variabel s, dan menunjukkan skala dan pergeseran (Burrus C S. & Guo H, 1998). (1) (2)

10 Pengembangan untuk sinyal berdimensi dua (2D) biasanya menerapkan bank filter untuk melakukan dekomposisi citra. Bank filter terdiri atas dua lapisan, yaitu low-pass dan high-pass. Citra Asli Low-pass High-pass Citra pendekatan Citra detil

11 Dekomposisi level 3

12 Proses dekomposisi Haar menerapkan bank filter dengan h0 = h1= sebagai koefisien low-pass yang menghasilkan citra pendekatan, dan g0=, g1= sebagai koefisien high-pass yang menghasilkan citra detil. Stephane Mallat memperkenalkan algoritma piramida Mallat

13 Algoritma Piramida Mallat

14 Ilustrasi piramida Mallat Level 1 pada matrik 2D 6x a=5 c=-1 a=2.5 c= a=6 c=0 a=4 c= a=5 c=3 Perkolom a=5 c=-1

15 perbaris a=5 c=0 a=3.5 c= a=6 c=

16 Jaringan syaraf tiruan (JST) propagasi balik  Multilayer feedforward  Metode pembelajaran propagasi balik dan supervised learning. Pelatihan JST propagasi balik terdiri atas tiga langkah:  Feedforward  Propagasi balik kesalahan  Penyesuaian bobot

17 Algoritma JST Propagasi Balik (Fauset 1994) Inisialisasi Bobot Nguyen widrow Feedforward Propagasi balik kesalahan Penyesuaian bobot Unit input sinyal Unit tersembunyi Fungsi aktivasi sinyal Unit output Menjumlah bobot sinyal input Fungsi aktivasi Unit output Pola hitung Informasi Kesalahan Koreksi bobot hitung Koreksi bias Informasi Kesalahan Lapisan tersembuyi Menjumlahkan input informasi kesalahan dikali bobot Hitung koreksi bobot dan bias pada lapisan input Unit outputUnit tersembunyi Perbaiki BiasBobot

18 Cambridge university 100 dari 400 data yang diperoleh 50 data pelatihan 50 data pengujian Variasi posisi dan ekspresi

19 Citra wajah Tanpa dekomposisi Proses dekomposisi Wavelet Haar Praproses Citra ujiCitra latih Pelatihan JST propagasi balik Pengujian JST propagasi balik Penghitungan akurasi

20 Input citra JST Citra wajah asli Citra pendekatan hasil dekomposisi level 1 Citra pendekatan hasil dekomposisi level 2 Citra pendekatan hasil dekomposisi level 3 Struktur JST yang digunakan

21 Konvergensi adalah tingkat kecepatan jaringan mempelajari pola input, yang dinyatakan dengan satuan waktu atau satuan epoh. Generalisasi dihitung sebagai berikut

22 Perangkat keras Prosesor AMD Sempron(tm) RAM 512 MB Harddisk 110 GB Perangkat Lunak Windows XP sebagai sistem operasi Matlab R2006b (7.3) untuk program aplikasi

23 Percobaan menerapkan dua perlakuan berbeda:  Citra yang akan mengalami proses pengenalan wajah tanpa dekomposisi sebagai percobaan 1  Citra wajah yang akan mengalami praproses dekomposisi sebagai percobaan 2. Setiap percobaan mengamati nilai generalisasi yang memiliki nilai optimal, dan menemukan kombinasi hidden neuron, toleransi kesalahan, dan level dekomposisi (untuk percobaan dengan proses dekomposisi).

24 Generalisasi input citra tanpa praproses dekomposisi  Toleransi kesalahan 0.1  Toleransi kesalahan 0.01

25  Toleransi kesalahan Generalisasi Terbaik dari hasil percobaan 1

26 Ukuran input citra sebenarnya 48x48 piksel Input citra yang digunakan adalah citra pendekatan hasil dekomposisi tiap level Level 1 : 24x24 Level 2 : 12x12 Level 3 : 6x6

27 Generalisasi input citra pendekatan level 1  Toleransi kesalahan 0.1  Toleransi kesalahan 0.01

28  Toleransi kesalahan Generalisasi terbaik level 1

29 Generalisasi input citra pendekatan level 2  Toleransi kesalahan 0.1  Toleransi kesalahan 0.01

30  Toleransi kesalahan Generalisasi terbaik level 2

31 Generalisasi input citra pendekatan level 3  Toleransi kesalahan 0.1  Toleransi kesalahan 0.01

32  Toleransi kesalahan Generalisasi terbaik level 3

33 Generalisasi terbaik percobaan 1 dan 2 Waktu komputasi yang diperlukan

34 Pengenalan wajah dengan pemrosesan awal transformasi Wavelet terbukti dapat meningkatkan nilai generalisasi.  Nilai generalisasi 100% dicapai dengan input citra level 3, toleransi kesalahan saat hidden neuron 30, 40, dan 60.  Secara umum rata-rata generalisasi yang dicapai saat toleransi kesalahan berkisar pada nilai 98%. Setiap nilai generalisasi mencapai nilai terbaik selalu diiringi dengan penurunan nilai generalisasi pada hidden neuron selanjutnya.

35 komputasi saat proses pengenalan wajah yang mengalami proses dekomposisi Wavelet pun lebih cepat dibandingkan dengan proses pengenalan wajah tanpa proses dekomposisi. komputasi akan semakin kecil seiring dengan penambahan level dekomposisi. Nilai generalisasi akan semakin tinggi dan stabil seiring dengan penambahan level dekomposisi dan penurunan nilai toleransi kesalahan. Jumlah hidden neuron saat generalisasi terbaik biasanya berada pada jumlah 40, 70,dan 90.

36 Proses dekomposisi Wavelet Haar penghitungannya sederhana, sehingga mudah dimengerti, karena kesederhanaannya itu juga komputasi menjadi lebih cepat. Kesederhaan dan kemudahan dalam proses penghitungan itulah yang menjadi keunggulan dari induk Wavelet Haar.

37 Membandingkan nilai generalisasi yang didapat dengan induk Wavelet lainnya. Misalnya Haar dengan Daubechies, karena Daubechies merupakan induk Wavelet yang diperoleh dari hasil pengembangan Haar. Menggunakan citra wajah yang ukuran baris dan kolomnya berbeda. Misalnya citra wajah berukuran 112x92 piksel.

38 Achelia, E Pengenalan Wajah dalam Berbagai Sudut Pandang Terkelompok menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi balik [skripsi]. Bogor: Depertemen Ilmu Komputer, FMIPA, IPB. Burrus C S. & Guo H Intoductionto Wavelets and WaveletTransforms, A Primer. Upper Saddle River, NJ(USA): Prentice-Hall. Fausett, Laurene Fundamentals of Neural Networksl. New Jersey : Prentice- Hall. Gonzales, R.C. & R.E. Woods Digital Image Processing. 2nd Edition. New Jersey: Prentice-Hall. Puspaningrum Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Yogyakarta: ANDI. Setiawan, W Pengenalan Wajah Menggunakan Jaringan Neural Buatan Berbasis Eigenfaces [tesis]. Depok: Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Pascasarjana Universitas Indonesia. Siang Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI. Stollnitz Eric J et al Wavelets for Computer Graphics: A Primer Part 1. University of Washington. [ 1 Februari 2007]http://grail.cs.washington.edu/projects/wavelets/article/wavelet1.pdf Valens, Clemens A Really Friendly Guide to Wavelets. fr/polyvalens/clemens/download/arfgtw_ pdf [1 Februari 2007]

39


Download ppt "Thessi Cahyaningtias G64103040 Dibimbing oleh: Aziz Kustiyo, S.Si, M.Kom Arief Ramadhan, S.Kom."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google