Hasil Kodingan Pengenalan Pola di IPB Pertanyaan
- Siapkan Dataset berupa: a. Data Citra Wajah (yang sudah dikumpulkan oleh tim/kelompok Praktikum) sebanyak 75 objek/observasi dan diberi label kelas yaitu 1 (kelas objek berupa wajah) b. Data non Wajah dengan memilih objek yang homogen (contoh seperti kursi, jam tangan, dll) yang di-capture sebanyak 75 dengan ukuran citra yang sama dengan citra wajah dan diberi label yaitu kelas 2 (Kelas objek berupan non wajah) c. Total objek/observasi adalah sebanyak 150.
- Lakukan Reduksi dimensi dari kesuluruhan data dengan menggunakan PCA untuk Komponen utama dengan nilai persentase ciri lebih besar dari 89%. (Referensi koding diperkenankan/boleh menggunakan program pada modul praktikum ini atau memodifikasinya sendiri)
- Lakukan klasifikasi terhadap data kelas citra wajah dan non wajah dengan algoritme SVM untuk kernel polinom dan RBF(Referensi koding diperkenankan/boleh menggunakan program pada modul praktikum ini atau memodifikasinya sendiri).
- Perlihatkan dan jelaskan Perbandingan hasil dari penggunaan 2 kernel tersebut.
- Lakukan analisis dengan membandingkan hasil kelasifikasi menggunakan SVM Dengan kernel RBF, menggunakan Data yang sebelumnya dilakukan reduksi dimensi dengan yang tidak dilakukan reduksi dimensi.