IMPLEMENTASI DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI WAJAH


Manusia dapat dengan mudah mengenali atau mendeteksi objek wajah menggunakan mata, namun hal tersebut menjadi tantangan tersendiri jika dilakukan menggunakan mesin atau kamera. Pendeteksian wajah baik oleh manusia maupun mesin dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti pencahayaan, sudut pandang terhadap wajah misalnya wajah itu terlihat dari samping atau dari depan, warna rambut, rambut wajah seperti kumis atau janggut, aksesoris pada wajah, usia, ras dan lain sebagainya. Sistem berbasis computer vision terkadang salah mendeteksi dan melewatkan pendeteksian wajah terhadap sebuah gambar digital yang terdapat wajah didalamnya, maka kecerdasan buatan dengan metode Deep Convolutional Neural Network mencoba memecahkan permasalahan itu, Deep Convolutional Neural Network merupakan bagian dari Deep Learning yang cara kerjanya sama dengan cara kerja syaraf pada otak manusia yaitu dengan cara mengirim informasi melalui jaringan syaraf tiruan untuk mengenali dan mendeteksi wajah.


LOADING LIST...

LOADING LIST...

Detail Information

Bagian Informasi
Pengarang AIM ABDUL HALIM / 152013046 - Personal Name
0426097801 - Jasman Pardede S.Si., MT. - Personal Name
Kurnia Putra Ramadhan, S. Kom., MT - Personal Name
No. Panggil 513IF/20
Subyek Deteksi wajah, Convolutional Neural Network, Deep
Fakultas FTI
Tahun Terbit 2020
Jurusan Teknik Informatika
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik


Citation

. (2020).IMPLEMENTASI DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI WAJAH().Teknik Informatika:FTI

.IMPLEMENTASI DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI WAJAH().Teknik Informatika:FTI,2020.Text

.IMPLEMENTASI DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI WAJAH().Teknik Informatika:FTI,2020.Text

.IMPLEMENTASI DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI WAJAH().Teknik Informatika:FTI,2020.Text

 



Homepage Info

Koleksi  ETD adalah merupakan Tugas Akhir mahasiswa Itenas dalam menempuh program Sarjana/Magister. Seluruh isi dari Tugas Akhir adalah merupakan tanggung jawab penulis sepenuhnya.

Koleksi


Total ETDs : 20322

Total Kunjungan: 26011 dari Maret 2018

Media Sosial / Kanal

Address

UPT Perpustakaan Itenas
Jl. PKH. Mustopha No.23
Bandung 40124, Indonesia
Phone: +62-22-7272215,
email: libary[at]itenas.ac.id