Integrasi Metode Ekstraksi Fitur CoLBP dan Viola Jones Pada Klasifikasi Gender Berdasarkan Citra Wajah

Abstract

Skripsi ini menyajikan penelitian dengan topik Computer Vision dengan fokus untuk melakukan percobaan kombinasi dua metode ekstraksi fitur dengan harapan dapat mendapatkan metode ekstraksi baru yang lebih baik dalam kasus klasifikasi gender menggunakan citra wajah. Metode ekstraksi yang akan digabungkan adalah metode ekstraksi fitur Compass Local Binary Pattern dengan Viola Jones yang mana masing-masing metode ekstraksi tersebut akan menghasilkan fitur tekstur dan fitur geometri. Kedua metode tersebut telah bekerja dengan cukup baik pada kasus klasifikasi gender. Skripsi ini akan banyak membahas proses ekstraksi fitur dengan lengkap. Kedua hasil fitur dan hasil gabungan fitur akan digunakan untuk pemodelan klasifikasi gender menggunakan dua algoritma yaitu Random Forest dan Backpropagation yang kemudian performa akan dihitung menggunakan metrics accuracy dan f1-score. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah sesuai dengan hipotesis bahwa kombinasi fitur menghasilkan peningkatan performa klasifikasi gender.