Dasar dan Implementasi Ilmu Biometrika; Berbasis Eigenface, Fisherface, Locality Preserving Projection, Laplacian Smooting Transform, dan Kernel Eigenface

Dasar dan Implementasi Ilmu Biometrika; Berbasis Eigenface, Fisherface, Locality Preserving Projection, Laplacian Smooting Transform, dan Kernel Eigenface

Dr. Arif Muntasa, S.Si., M.T., Dr. Indah Agustien Siradjuddin, S.Kom., M.Kom., Mauridhi Hery Purnomo, Prof., Ir., M.Eng., Ph.D

Telah di baca oleh 1 pemustaka, dengan total durasi baca 00:01:08

Deskripsi Buku

Buku ini sangat bermanfaat bagi mahasiswa S1 S2 maupun S3 Teknik informatika ilmu komputer dan peneliti computer vision Buku ini dilengkapi dengan dasar dasar matlab terutama operasi matrik sehingga tidak akan kesulitan bagi mahasiswa yang baru pertama kali belajar pemrograman karena model pemrograman matlab adalah High Level Language Selain operasi matrik dalam buku ini juga telah dijelaskan secara detil tentang konsep konsep pemrosesan citra digital yang dilengkapi dengan kode program menggunakan matlab juga Penulis juga telah memperkenalkan kepada para pembaca buku ini tentang struktur data yang tidak dimiliki oleh Bahasa pemrograman lain yaitu struktur cell Struktur tersebut akan banyak digunakan untuk mengelola citra pelatihan maupun citra pengujian sehingga para pembaca akan sangat mudah melakukan scenario pengujian Selanjutnya struktur cell tersebut juga telah penulis gunakan sebagai contoh contoh dalam pengelolaan data pelatihan dan pengujian citra wajah Dalam buku ini penulis telah melangkapi dengan lima studi kasus dalam ekstraksi fitur untuk pengenalan wajah dua diantaranya telah banyak digunakan oleh para mahasiswa S1 dan S2 untuk tugas akhir yaitu Eigenface Principal Component Analysis dan Fisherface Linear Discriminant Analysis sedangkan tiga diantaranya adalah ekstraksi fitur berbasis Laplacian Smoothing Transform Locality Preserving Projection dan Kernel Eigenface Penulis telah melengkapi teori dan implementasi pengenalan wajah secara tahap demi tahap dari beberapa metode berikut a Eigenface Principal Component Analysis b Fisherface Linear Discriminant Analysis c Laplacian Smoothing Transform d Locality Preserving Projection e Kernel Eigenface Pembaca akan sangat mudah mamahami karena semua proses dilengkapi dengan kode program dan penjelasan secara detil dan luaran yang dihasilkan Penulis berharap pembaca dapat mencoba dengan mudah dari kode program sehingga dapat dijadikan sebagai pengembangan bahan tugas akhir thesis atau penelitian awal dari disertasi Selamat mencoba Buku ini sangat bermanfaat bagi mahasiswa S1, S2, maupun S3 Teknik informatika, ilmu komputer, dan peneliti computer vision. Buku ini dilengkapi dengan dasar-dasar matlab, terutama operasi matrik, sehingga tidak akan kesulitan bagi mahasiswa yang baru pertama kali belajar pemrograman, karena model pemrograman matlab adalah High Level Language. Selain operasi matrik, dalam ...

Detail Buku

Ketersediaan
1/1
Jumlah Halaman
268
Kategori
Sub Kategori
Penerbit
Tahun Terbit
ISBN
978-623-7110-16-3
eISBN
978-623-7110-17-0

Buku Rekomendasi

Lihat Semua

Buku Terkait

Lihat Semua