Cover Image

SISTEM PENGENAL WAJAH DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Main Author: Supardi, Julian Julian
Format: Proceeding PeerReviewed Book
Bahasa: eng
Subjects:
TA174.A385 Engineering design > Data processing. Manufacturing processes > Data processing. Computer integrated manufacturing systems. Manufacturing processes > Automation. CAD
CAM systems
Online Access: http://repository.unsri.ac.id/9370/1/SPEW.pdf
http://repository.unsri.ac.id/9370/
ctrlnum 9370
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.unsri.ac.id/9370/</relation><title>SISTEM PENGENAL WAJAH DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN</title><creator>Supardi, Julian Julian</creator><subject>TA174.A385 Engineering design--Data processing. Manufacturing processes--Data processing. Computer integrated manufacturing systems. Manufacturing processes--Automation. CAD/CAM systems.</subject><description>Teknik identifikasi konvensional untuk mengenali identitas seseorang dengan menggunakan password atau kartu tidak cukup handal, karena sistem keamanan dapat ditembus ketika password dan kartu tersebut digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang Penelitian tentang identifikasi biometrik dengan jaringan syaraf tiruan telah banyak dilakukan, terutama terhadap sidik jari. hasil penelitian terhadap sidik jari tersebut diperoleh ketepatan hingga 95 % (Minarni,2004). Permasalahannya bagaimana dengan objek yang berada pada posisi tertentu yang citra sidik jarinya tidak dapat diambil. Pengujian terhadap sistem ini dilakukan dengan dua tipe image, yakni image yang diperoleh dari kamera digital Sonny (manual) dan image yang diperoleh dengan Web Cam GE-HO98063 yang terhubung langsung dengan sistem (live). Hasil yang diperoleh adalah sistem dapat mengenali wajah dari image yang diperoleh dari kamera digital sonny dengan ketepatan 95 %, sedangkan image yang diperoleh dari Web Cam GE-HO98063 dengan 67 %.</description><type>Journal:Proceeding</type><type>PeerReview:PeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.unsri.ac.id/9370/1/SPEW.pdf</identifier><identifier> Supardi, Julian Julian SISTEM PENGENAL WAJAH DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN. In: Seminar Nasional Sains dan Teknologi ke I, 27-28 Agustus 2007, Unila Bandar Lampung. </identifier><recordID>9370</recordID></dc>
language eng
format Journal:Proceeding
Journal
PeerReview:PeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Supardi, Julian Julian
title SISTEM PENGENAL WAJAH DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
topic TA174.A385 Engineering design--Data processing. Manufacturing processes--Data processing. Computer integrated manufacturing systems. Manufacturing processes--Automation. CAD
CAM systems
url http://repository.unsri.ac.id/9370/1/SPEW.pdf
http://repository.unsri.ac.id/9370/
contents Teknik identifikasi konvensional untuk mengenali identitas seseorang dengan menggunakan password atau kartu tidak cukup handal, karena sistem keamanan dapat ditembus ketika password dan kartu tersebut digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang Penelitian tentang identifikasi biometrik dengan jaringan syaraf tiruan telah banyak dilakukan, terutama terhadap sidik jari. hasil penelitian terhadap sidik jari tersebut diperoleh ketepatan hingga 95 % (Minarni,2004). Permasalahannya bagaimana dengan objek yang berada pada posisi tertentu yang citra sidik jarinya tidak dapat diambil. Pengujian terhadap sistem ini dilakukan dengan dua tipe image, yakni image yang diperoleh dari kamera digital Sonny (manual) dan image yang diperoleh dengan Web Cam GE-HO98063 yang terhubung langsung dengan sistem (live). Hasil yang diperoleh adalah sistem dapat mengenali wajah dari image yang diperoleh dari kamera digital sonny dengan ketepatan 95 %, sedangkan image yang diperoleh dari Web Cam GE-HO98063 dengan 67 %.
id IOS8119.9370
institution Universitas Sriwijaya
institution_id 177
institution_type library:university
library
library UPT Perpustakaan Universitas Sriwijaya
library_id 1098
collection Sriwijaya University Institutional Repository
repository_id 8119
city OGAN ILIR
province SUMATERA SELATAN
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS8119
first_indexed 2020-03-23T07:56:56Z
last_indexed 2020-03-23T07:56:56Z
recordtype dc
_version_ 1674860806371540992
score 17.538404

Lihat Juga