文章基本信息

标题：Pengenalan Wajah Dengan Algoritma Canonical Correlation Analysis (CCA)
本地全文：下载
作者：Ratna Dwi Kartika Rini ; Wirawan Wirawan ; Hendra Kusuma 等
期刊名称：Jurnal Teknik ITS
印刷版ISSN：2301-9271
电子版ISSN：2337-3539
出版年度：2012
卷号：1
期号：1
页码：439-444
DOI：10.12962/j23373539.v1i1.1271
语种：Spanish
出版社：Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
摘要：Pada tugas akhir ini akan dilakukan proses pengenalan wajah dengan menggunakan algoritma CCA (Canonical Correlation Analysis). CCA digunakan untuk mengukur hubungan linear yang saling berkorelasi antara dua variable multidimensi. CCA dapat juga digunakan untuk menemukan dua set dari basis vector, satu untuk x dan satu untuk y, sehingga dapat memaksimalkan korelasi antara dua proyeksi dari variabel yang ada di dalam basis vektor secara bersamaan. Sifat lain yang penting dari canonical correlation adalah bahwa metode ini tidak terpengaruh oleh affine transformation dari variabel, affine disini terdiri dari translasi, rotasi, dan dilasi, sehingga metode CCA cocok digunakan untuk pengenalan wajah yang kendala utamanya adalah PIE (Pose, Illumination, Expression). Ini adalah hal terpenting yang membedakan antara CCA dan analisa korelasi biasa yang sangat mengandalkan pada basis di dalam variable yang diuraikan. Pada tugas akhir ini akan menerapkan algoritma CCA untuk pengenalan wajah, uji coba akan dilakukan dengan menggunakan database Yale-B dan ORL. Metode yang digunakan adalah menggabungkan fitur wajah yang berasal dari dua buah feature extractor yang berbeda, feature extractor disini adalah fitur PCA (Principal Component Analysis) secara global dan PCA (Principal Component Analysis) per bagian atau parts.
关键词：CCA;PCA;Feature Extractor