Two-Class Classification with Various Characteristics Based on Kernel Principal Component Analysis and Support Vector Machines

Timotius, Ivanna ; Setyawan, Iwan ; et al.

In: Makara Journal of Technology, Jg. 15 (2011), Heft 1, S. 96-100

academicJournal

Two class pattern classification problems appeared in many applications. In some applications, the characteristic of the members in a class is dissimilar. This paper proposed a classification system for this problem. The proposed system was developed based on the combination of kernel principal component analysis (KPCA) and support vector machines (SVMs). This system has been implemented in a two class face recognition problem. The average of the classification rate in this face image classification is 82.5%.

Titel:	Two-Class Classification with Various Characteristics Based on Kernel Principal Component Analysis and Support Vector Machines
Autor/in / Beteiligte Person:	Timotius, Ivanna ; Setyawan, Iwan ; Febrianto, Andreas
Link:	http://journal.ui.ac.id/technology/journal/article/view/208 https://doaj.org/toc/2355-2786 https://doaj.org/toc/2356-4539 https://doaj.org/article/f370ab640fe04fc8aee35829a9d0e18b https://doi.org/10.7454/mst.v15i1.863
Zeitschrift:	Makara Journal of Technology, Jg. 15 (2011), Heft 1, S. 96-100
Veröffentlichung:	Universitas Indonesia, 2011
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	2355-2786 (print) ; 2356-4539 (print)
DOI:	10.7454/mst.v15i1.863
Schlagwort:	characteristic classification face recognition kernel principal component analysis support vector machines Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Sonstiges:	Nachgewiesen in: BASE Sprachen: English, Indonesian Collection: Directory of Open Access Journals: DOAJ Articles Document Type: article in journal/newspaper Language: English ; Indonesian

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