English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

. Face recognition is the identification process to recognize a person's face. Many studies have been developing face recognition methods, one of which is the Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (TDLDA) which has pretty good accuracy results with the method of classification Support Vector Machine (SVM). With more training data can add computational time. TDLDA using all the piksel image as input to be processed for feature extraction. Though not all the objects in the area of the face is a significant feature in face recognition. In this study, the proposed use of the T-shape with only use a significant part is the eyes, nose, and mouth are integrated with TDLDA and SVM. The result could reduce computing time on face recognition 21.56% faster than TDLDA method. The accuracy of the results in this study was 91% -96% which is close to the level of accuracy without using a mask on the face . Keyword: face recognition, T-shape, TDLDA, Support vector machine . Â  Abstrak. Pengenalan wajah merupakan proses identifikasi untuk mengenali wajah seseorang. Telah Banyak penelitian yang mengembangkan metode pengenalan wajah , salah satunya adalah Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (TDLDA) yang memiliki hasil akurasi yang cukup baik dengan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Dengan semakin banyak data training dapat menambah waktu komputasinya. TDLDA menggunakan semua piksel citra sebagai masukan yang akan diproses untuk ekstrasi fitur. P adahal tidak semua objek pada area wajah merupakan fitur yang signifikan dalam pengenalan wajah. Dalam penelitian ini diusulkan penggunaan T-shape dengan hanya menyimpan bagian yang signifikan yaitu mata, hidung, dan mulut yang diintegrasikan dengan TDLDA dan SVM. Hasilnya dapat mengurangi waktu komputasi pada pengenalan wajah 21,56% lebih cepat daripada metode TDLDA. Hasil akurasi pada penelitian ini adalah 91%-96% yang mendekati tingkat akurasi tanpa menggunakan mask pada wajah . Kata Kunci: pengenalan wajah, T-shape, TDLDA, Support vector machine.

Pengenalan Wajah Menggunakan Implementasi T-shape Mask pada Two Dimentional Linear Discriminant Analysis dan Support Vector Machine