HAND HUMAN RECOGNITION BERDASARKAN GEOMETRI TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
Abstract
Keywords
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Afriandi, E. and Sutikno. (2016) ‘Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector Quantization ( LVQ )’, Directory Open Access Journals, 8(2), pp. 107–114.
Renaningtias, N., Efendi, R. and Susilo, B. (2015) ‘Aplikasi Biometrika Pencocokan Citra Garis
Telapak Tangan Dengan Metode Transformasi Wavelet Dan Mahalanobis Distance’, Jurnal Rekursif,
(2), pp. 2303–755.
S, AB., Inna, Suma. and Maulana H. (2016) 'Pengenalan. Citra Wajah Identifier Menggunakan
Metode Principal Component Analysis (PCA)', Junal Teknik Informatika, 9(2).
Nurdiansyah, MF., SusilawatiI. (2018) 'Identifikasi Personal Berdasarkan Geometri CItra Punggung Tangan Kiri Menggunakan Metode Learning Vector Quantization', Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, 2(1).
syakhala, AR., Pusitaningrum, D. and Purwandari EP. (2015) 'Perbandingan Metode Principal
Component Analysis (PCA) Dengan Metode Hidden Markov Model (HMM) Dalam Pengenalan Identitas Seseorang Melalui Wajah', Jurnal Rekursif, 3(2), pp. 2303–755.
Zhang, Y. and Wang, Z. (2012) ‘Gait recognition using principal component analysis’, International
Journal of Advancements in Computing Technology, 4(22), pp. 600–607. doi:
4156/ijact.vol4.issue22.68.
Suryani, Candra, F. (2018) 'Pengenalan Jenis Bunga Menggunakan Principal Component Analysis
Dan Jaringan Syaraf Tiruan', Jom FTEKNIK, 5(2).
DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v10i2.3285
Article Metrics
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
Indexed by:
Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Dedicated to: