Mendeteksi wilayah wajah merupakan tahap awal dalam pengenalan wajah (face recognition).
Pendekteksian wajah yang akan diungkap disini menggunakan gabungan
filter gabor dan jaringan syaraf tiruan. Pendeteksian yang dilakukan
dengan menyiapkan database wajah dan non wajah. (Omid Sakhi, 2010)
Dalam pengolahan gambar filter gabor merupakan linier filter yang
digunakan untuk deteksi tepi. Frekuensi dan orientasi representasi
filter gabor yang mirip dengan sistem visual manusia, cocok untuk
representasi tekstur dan diskriminasi.
Fungsi filter gabor pada matlab
function Psi = gabor (w,nu,mu,Kmax,f,sig)
% w : Window [128 128]
% nu : Scale [0 ...4];
% mu : Orientation [0...7]
% kmax = pi/2
% f = sqrt(2)
% sig = 2*pi
m = w(1);
n = w(2);
K = Kmax/f^nu * exp(i*mu*pi/8);
Kreal = real(K);
Kimag = imag(K);
NK = Kreal^2+Kimag^2;
Psi = zeros(m,n);
for x = 1:m
for y = 1:n
Z = [x-m/2;y-n/2];
Psi(x,y) = (sig^(-2))*exp((-.5)*NK*(Z(1)^2+Z(2)^2)/(sig^2))*…
(exp(i*[Kreal Kimag]*Z)-exp(-(sig^2)/2));
end
end
Database wajah dan non wajah di training dengan jaringan syaraf tiruan, agar dapat mengenali lokasi wajah pada citra foto.
function NET = trainnet(net,IMGDB)
%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
net.trainFcn = ‘trainscg’;
net.trainParam.lr = 0.4;
net.trainParam.epochs = 400;
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.goal = 1e-3;
%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
T{1,1} = cell2mat(IMGDB(2,:));
P{1,1} = cell2mat(IMGDB(3,:));
net = train(net,P,T);
save net net
NET = net;
Tes deteksi wilayah wajah pada citra foto.
0 komentar:
Posting Komentar