Anda belum Log-in!
Silahkan Log in
Selamat Datang di Portal Digital Content Publisher
Sabtu , 07 June 2025
Perpustakaan sebagai jantung pendidikan tinggi di Indonesia, harus mampu memberi kontribusi yang berarti bagi pelaksanaan proses belajar mengajar di perguruan tinggi.
di-posting oleh 120471100010 pada 2016-08-15 15:37:54 • 171 klik
SISTEM ABSENSI KARYAWAN DENGAN FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
ATTENDANCE SYSTEM EMPLOYEES FACE RECOGNITION USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
disusun oleh MOH. HIDAYATULLOH AS SHIDDIQI
Subyek: | Pengenalan CItra Wajah |
Kata Kunci: | Face Rocognition Webcams Euclidean Distance PCA |
[ Anotasi Abstrak ]
Absensi adalah salah satu transaksi repetitif yang sangat penting, karena berkaitan dengan produktifitas dari karyawan. Salah satu bidang yang sekarang ini sudah mulai dikembangkan adalah pengenalan wajah (face recognition). Tugas akhir ini membahas tentang mengenali dan mengidentifikasi suatu wajah testing yang diinputkan berdasarkan wajah training yang telah diinput sebelumnya. Pada tahap awal wajah training dan testing akan dimasukkan ke tahap pre-processing (proses awal). Setelah itu akan dicari feature pada wajah training dan testing dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), sedangkan untuk pengidentifikasian digunakan Euclidean Distance. PCA adalah suatu metode ekstraksi ciri atau kompresi data yang mampu mengidentifikasi ciri tertentu yang merupakan karakteristik suatu citra (wajah). Metode ini cukup efektif untuk melakukan dimension reduction.
Deskripsi Lain
Attendance is one of repetitive transaction is very important , because it relates to the productivity of the employees . One area that is now beginning to be developed is a face recognition. The final project is about recognizing and identifying a face testing is entered by face training that has been previously inputted . In the early stages face training and testing will be incorporated into the pre- processing stage ( initial process ) . After that will be sought after feature on the face training and testing using Principal Component Analysis ( PCA ) , whereas for the identification used Euclidean Distance . PCA is a method of data compression feature extraction or being able to identify certain traits that are characteristic of an image. This method is quite effective to perform dimension reduction.
Kontributor | : Aeri Rachmad, S.T, M.T |
Tanggal tercipta | : 2016-08-15 |
Jenis(Tipe) | : Text |
Bentuk(Format) | |
Bahasa | : Indonesia |
Pengenal(Identifier) | : TRUNOJOYO-Tugas Akhir-8913 |
No Koleksi | : 120471100010 |
Sumber :
Universitas Trunojoyo Madura
Ketentuan (Rights) :
2016











- Sistem Deteksi Wajah Menggunakan Haar-Like Feature Pada Nokia Lumia Windows Phone
- PENGENALAN MOTIF BATIK MADURA MENGGUNAKAN 2D- DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION
