<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="11484">
<titleInfo>
<title><![CDATA[STACKED HOURGLASS NETWORK UNTUK MENINGKATKAN AKURASI DAN LOKALISASI MULTI-VIEW WAJAH]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>RANDY HARDIANTO / 152016120</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2020]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Deteksi wajah merupakan langkah penting dalam algoritma analisis wajah seperti penyelarasan wajah, pengenalan wajah, verifikasi wajah, dan sebagainya. Kendala dalam deteksi wajah biasanya berupa halangan seperti kacamata dan posisi wajah yang dapat menghadap ke kiri, kanan atau depan. Dalam mengatasi kendala ini maka dilakukan penelitian dengan metode Stacked Hourglass Network dan Multi-View yang dapat mendeteksi wajah langsung maupun terdapat halangan dan posisi wajah yang menghadap kiri, kanan atau depan. Stacked Hourglass Network digunakan untuk mendeteksi wajah secara langsung dan terdapat halangan sedangkan metode Multi-View digunakan untuk membantu dalam deteksi posisi wajah menghadap ke kiri, kanan atau depan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, model Stacked Hourglass Netwowk dan Multi-View mendapatkan Normalize Mean Erro (NME) 3.076 dan Loss 1.886</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[SHN, Multi-View, Facial Landmark, Face Detection]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[20200915]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[543IF/20]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[543IF/20]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[543IF/20]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="11089" url="" path="/152016120_543IF(e)_compressed.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[STACKED HOURGLASS NETWORK UNTUK MENINGKATKAN AKURASI DAN LOKALISASI MULTI-VIEW WAJAH]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[11484]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2021-06-17 14:07:58]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2021-06-17 14:08:44]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>