Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Aplikasi Pendeteksian RAS Kucing Dengan Mendeteksi Wajah Kucing Dengan Metode Viola Jones Berbasis Android
Leni Mariani NIM. (2016) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Kucing adalah hewan yang popular dipelihara saat ini. Kucing keturunan campuran seperti kucing liar atau kucing kampunglah yang mendominasi sedangkan jumlah kucing ras hanyalah 1% di seluruh dunia, sehingga harga kucing ras cenderung mahal. Banyaknya ras kucing yaitu sekitar 32 kucing yang diakui secara internasional. Setiap ras memiliki ciri khusus, tapi karena sering terjadinya kawin silang, maka penentuan ras kucing asli menjadi sulit dan dapat membingungkan orang yang ingin membeli kucing ataupun orang yang ingin mengetahui jenis-jenis kucing. Banyak metode dalam pembangunan pendeteksi gambar, salah satunya yang saat ini banyak dikembangkan adalah Viola-Jones. Metode Viola-Jones relatif mendapatkan hasil yang cepat, akurat, dan efisien. Pada Metode ini terdapat beberapa algoritma yang digunakan seperti Haar like yang digunakan untuk mendeteksi wajah. Sedangkan untuk mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing mengklasifikasi ras kucing digunakan Local Binari Pattern Histograms (LBPH) yaitu fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang fitur untuk mengklasifikasi yang dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram.dikombinasikan dengan histogram.dikombinasikan dengan histogram.dikombinasikan dengan histogram.dikombinasikan dengan histogram.dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram. dikombinasikan dengan histogram. LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki LBPH memiliki penghitungan yang sederhana dan cocok untuk diimplementasikan pada perangkat android. Berdasarkan pengujian maka disimpulkan bahwa metode Viola-Jones dan Local Binari Pattern Histograms (LBPH) dapat diimplemtasikan pada pendeteksian dan pengidentifikasian ras kucing. Dengan hasil pengujian menunjukan pendeteksian menggunakan Viola-Jones menghasilkan rata-rata keberhasilan 46% dan hasil pengujian pendeteksian menggunakan LBPH menghasilkan rata-rata keberhasilan 75%. Dan pendeteksian maksimal dilakukan pada daerah bercahaya terang.
Ringkasan Alternatif
Cats are popular animals kept current. Cats breed like feral cats or domestic cats that dominate while the number of purebred cat is only 1% worldwide, so prices tend to be expensive purebred cat. The number of races cat that is about 32 cats are recognized internationally. Each race has a special characteristic, but because of the frequent occurrence of interbreeding, the original determination of race cats can be difficult and confusing people who want to buy a cat or a person who wants to know the types of cats. Many detection methods in the construction of images, one of which is currently most developed is the Viola-Jones. Viola-Jones method relative to get results quickly, accurately, and efficiently. In this method there are several algorithms that are used as Haar-like is used to detect faces. While the cat is used to classify races Local Binary Pattern histograms (LBPH) to classify the features combined with the histogram. LBPH has a simple calculation and is suitable to be implemented on android devices. Based on testing it was concluded that the Viola-Jones method, and Local Binary Pattern histograms (LBPH) can detection and identification are implemented on the cat race. With the test results showed the detection using the Viola-Jones produces an average of 46% and the success of the detection test results using LBPH produce an average 75% success. And maximum performed detection on the area brightly lit.
Keywords: Image Detection, Cats, Android, Viola-Jones, LBPH