scholarly journals Estimation of the erodibility of treated unsaturated lateritic soil using support vector machine-polynomial and -radial basis function and random forest regression techniques

2022 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 100039
Author(s):  
Kennedy C. Onyelowe ◽  
Tammineni Gnananandarao ◽  
Ahmed M. Ebid
2017 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 37
Author(s):  
Intan Raharni Wijaya

Pengolahan citra digital semakin diminati, salah satunya pada sistem biometrik. Sistem biometrik merupakan sistem dalam pengenalan berdasarkan pola atau ciri khusus yang dimiliki makhluk hidup terutama manusia. Jenis identifikasi biometrik yang umum digunakan adalah pengenalan sidik jari. Sidik jari banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari selama lebih dari 100 tahun karena penerimaan yang tinggi, permanen, akurat, dan keunikan. Kelebihan sidik jari tersebut disebabkan oleh minutiae yang merupakan garis atau guratan pada sidik jari yang berbeda-beda setiap individu. Klasifikasi sidik jari secara umum terbagi menjadi dua tahap yakni ekstraksi fitur serta klasifikasi fitur. <br /> <br /> Ektraksi fitur dapat dilakukan dengan cara filter seperti gabor filter dengan empat sudut orientasi yang berkisar 0, 45, 90 dan 135 derajat. Hasil dari ekstraksi ciri akan klasifikasi dengan tujutan identifikasi. Metode Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan sebagai classifier untuk sistem biometrik sidik jari. SVM memiliki kernel trick yang berpengaruh pada akurasi yang dihasilkan. Digunakan SVM multiclass metode one-against-all dalam klasfikasi sidik jari untuk 25 kelas. Akurasi terbesar diperoleh oleh kernel Radial Basis Function (RBF) sebesar 73% untuk data awal dan 76% untuk penambahan data augmentasi


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document