DETEKSI DAN TRACKING WAJAH PADA ROBOT MANIPULATOR 2 DOF BERBASIS KONTROL SELF CONSTRUCTING FUZZY NEURAL NETWORK - Kusno Suryadi (SENTIA 2015, 2015)
Self Constructing Fuzzy Neural Network (SCFNN) digunakan sebagai metode pengambilan keputusan dalam mengindentifikasi dan tracking obyek wajah yang diimplementasikan pada robot manipulator 2 derajat kebebasan, yaitu gerakan arah memutar pada sumbu X, perputaran terhadap sumbu Y dan berhenti. Keuntungan dari penggunaan metode SCFNN adalah tidak perlu menginisialisasi rule, konvergen secara cepat dan presisi.SCFNN diusulkan sebagai perbaikan hasil dari penggunaan ANN dan Fuzzy Logic Control, karena SCFNN merupakan penggabungan dari kelebihan kedua metode tersebut. Kontrol SCFNN digunakan sebagai tahap akhir dari sistem tracking obyek yang diambil berdasarkan proses citra wajah yaitu besar error yang terjadi berdasarkan posisi wajah yang terdeteksi terhadap titik tengah kamera. Berdasarkan hasil pengujian sistem steady state error rata-rata pada proses tracking dengan posisi obyek yang berbeda adalah sebesar 1,4 pixeluntuk gerakan kearah sumbu x dan 1,2 pixel untuk arah sumbu y dan overshoot sebesar 0%, serta settling time sebesar 1,66 detik hingga 1,72 detik.