Blog Archives

Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola


Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).

Pada contoh ini dilakukan pengklasifikasian terhadap bentuk segi-3, segi-4, dan segi-5. Ciri yang digunakan untuk membedakan ketiga jenis bentuk tersebut adalah metric dan eccentricity.

Metric merupakan nilai perbandingan antara luas  dan keliling objek. Sedangkan eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. (Materi mengenai ekstraksi ciri lebih lanjut dapat dilihat pada laman berikut ini: Ekstraksi Ciri Citra).

Langkah-langkah pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data latih untuk proses pelatihan (training). Pada proses ini digunakan 45 citra data latih yang terdiri dari 15 citra segi-3, 15 citra segi-4, dan 15 citra segi-5.

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Wajah


Berikut ini merupakan contoh pemrograman Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation sederhana untuk identifikasi wajah seseorang berdasarkan ciri mata, hidung, mulut, dan telinga.


1. Langkah pertama yaitu mempersiapkan data untuk proses pelatihan dan pengujian
Berikut ini merupakan contoh data untuk proses pelatihan

No Ciri/ Feature Target
Mata Hidung Mulut Telinga Nama Orang
1 0.35 0.47 0.88 0.34 Adi
2 0.59 0.11 0.90 0.56 Budi
3 0.19 0.89 0.54 0.38 Candra
4 0.36 0.90 0.39 0.82 Dedi
5 0.58 0.45 0.80 0.91 Erik
6 0.40 0.45 0.80 0.35 Adi
7 0.61 0.11 0.90 0.55 Budi
8 0.20 0.87 0.56 0.41 Candra
9 0.38 0.88 0.35 0.85 Dedi
10 0.57 0.46 0.82 0.92 Erik
11 0.33 0.45 0.85 0.37 Adi
12 0.55 0.14 0.90 0.57 Budi
13 0.18 0.87 0.55 0.40 Candra
14 0.38 0.89 0.37 0.85 Dedi
15 0.56 0.47 0.83 0.91 Erik

-read more->

%d bloggers like this: