ESTIMASI POSE KEPALA MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE - Ambiya Wikarsa, - (2019)
Pose kepala mengindikasi serta memvisualisasi seseorang akan atensi dan ketertarikan akan sesuatu, hal itu memainkan peranan penting di berbagai macam aplikasi. Dengan banyaknya jumlah kelas dari pose kepala membuat tugas dalam mengestimasi ini merupakan tugas yang sulit. Dalam penelitian ini metode yang digunakan dalam mengestimasi pose kepala adalah Histotram of Oriented gradients dan Multiclass Support Vector Machine. Histogram of Oriented gradient digunakan sebagai ektrasi fitur kepada kepala gambar yang akan diestimasi menggunakan fungsi dalam OpenCV dan Multiclass Support Vector Machine dijalankan sebagai pengestimasi pose kepala menggunakan fungsi dari Scikit-learn. Data penelitian yang digunakan adalah Head pose Image database dari INRIA Rhône-Alpes 2004. Database memiliki jumlah gambar sebanyak 2790 buah yang mana akan dibagi menjadi 93 kelas dan menghasilkan 30 gambar pose per kelas yang akan digunakan untuk train dan test. pengujian dilakukan dengan cross validation sebanyak 5-folds dengan rerata akurasi yang didapat adalah 22,5% dan rerata dari fi-score (0,21), precision (0,23), dan recall (0,22). ---- The head pose indicates and visualization a person at attention and interest. It plays an important role in various applications. With the large number of classes of head poses makes the estimation task is a quite difficult. In this research the method uses in head pose estimation is Histogram of Oriented gradients and Support Vector Machine. Histogram of Oriented gradients is uses as feature extraction to the head image to be estimatied using functions in OpenCV, then Multiclass Support Vector Machine is employe as estimating head pose using function in Scikit-learn. research data used is Head pose database INRIA Rhône-Alpes 2004, database has a total of 2790 images which one will divided into 93 classes for head poses produce 30 images per class and used for train and test. Testing with 5-folds cross validation average accuracy is 22,5% with averae of fi-score (0,21), precision (0,23), and recall (0,22).