IMPLEMENTASI METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA PENGENALAN WAJAH BERBASIS EIGENFACE

Abstract

Proses pengenalan wajah dilakukan dengan membandingkan sebuah gambar wajah seseorang yang ditangkap melalui kamera dengan gambar wajah yang sebelumnya telah disimpan di dalam database. Pengenalan wajah secara komputerisasi dapat digunakan untuk identifikasi pelaku tindak kejahatan, sistem keamanan, proses pembuatan film dan sebagainya.. Ada beberapa macam metode pengenalan wajah yaitu jaringan syaraf tiruan, neuro fuzzy adaptif dan eigenface. Eigenface adalah salah satu algoritma pengenalan wajah yang berdasarkan pada Principle Component Analysis (PCA). Dalam PCA, setiap citra wajah direpresentasikan sebagai vektor dalam basis yang ortogonal. Metode penelitian ini adakah studi literature dengan data penelitian diambil dari sepuluh orang dengan tiap orang mewakili lima citra yang berbeda. Tujuan pokok dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi wajah menggunakan algoritma eigenfaces berbasis principal component analysis (PCA). Menggunakan jumlah citra training sebanyak 25 citra yang mana terdiri dari 5 orang yang berbeda, dan tiap orang mewakili 5 citra yang berbeda. Dilakukan pengujian terhadap citra dari 5 orang yang berbeda tadi diuji satu persatu, sehingga memperoleh persentasi kesuksesan mencapai 81,82% dengan hanya satu orang yang mengalami kegagalan pengenalan sehingga memiliki persentasi error sebesar 18,18% dan 4 orang berhasil dikenali sebagai pemilik wajah dari citra uji