Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology
Nadia Arista
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PRAPENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN FILTER GABOR BERBASIS GRAPHICAL USER INTERFACE (GUI) UNTUK PENGENALAN WAJAH Nadia Arista; Redi Ratiandi Yacoub; Dedy Suryadi; Fitri Imansyah; Jannus Marpaung
Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology (J3EIT) Vol 10, No 1: Januari 2022
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/j3eit.v10i1.52586

Abstract

Pengenalan wajah manusia merupakan cara untuk mengidentifikasi dan mengenali identitas seseorang, karena setiap manusia memiliki struktur wajah yang berbeda-beda. Filter gabor sangat baik untuk menghilangkan noise yang bersifat sebaran nomal, yang banyak di jumpai pada sebaran citra hasil proses digitasi menggunakan kamera karena merupakan fenomena alamiah akibat sifat pantulan cahaya dan kepekaan sensor cahaya pada kamera itu sendiri. Filter gabor adalah Filter blur yang menempatkan warna transisi yang signifikan dalam sebuah image, kemudian membuat warna-warna pertengahan untuk menciptakan efek lembut pada sisi-sisi sebuah image. Sehingga dalam penelitian dilakukan prapengolahan citra mengunakan filter gabor pada citra RGB yang terkontaminasi noise dengan tujuan untuk menghilangkan noise, memberikan efek halus dan blur agar citra dapat dikenali. Hasil penelitian yaitu filter gabor dapat menghilangkan noise, memberikan efek halus dan blur, namun filter ini dipengaruhi oleh banyaknya cahaya yang terdapat pada citra wajah tersebut. Persentase hasil citra baik sebesar 12,5%, persentase hasil citra sedang sebesar 75% dan persentase hasil citra buruk sebesar 25% data citra wajah.
Co-Authors Dedy Suryadi Fitri Imansyah Jannus Marpaung Redi Ratiandi Yacoub