Identifikasi Citra Wajah Menggunakan Algoritma Eigenface

  • Satrio A
  • Mujirudin M
  • Ramza H
N/ACitations
Citations of this article
20Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pada makalah ini, dipaparkan mengenai pengolahan citra digital menggunakan pendekatan Analisa Komponen Utama dan Algoritma Viola Jones sebagai pendeteksi wajah. Banyak citra yang dilatih pada penelitian ini yaitu 1500 citra wajah. Citra tersebut terdiri atas 100 individu (17 wanita dan 83 pria) dimana masing-masing individu memiliki 15 citra wajah. Selain itu, terdapat total citra yang diujikan sebanyak 500 citra wajah dimana jumlah citra tersebut dibagi oleh 100 individu sehingga masing-masing individu memiliki citra yang dilatih sebanyak 5 citra. Metode yang digunakan yaitu citra wajah dideteksi dengan algoritma Viola-Jones kemudian nilai Eigenface citra latih dibandingkan dengan citra uji menggunakan Eulidean Distance. Hasil yang diperoleh yaitu tingkat akurasi identifikasi citra wajah mencapai 89.2%, ketika citra latih berjumlah 100 citra dan latar belakang citra wajah tidak dieliminasi. Namun ketika latar belakang citra wajah dieliminasi, tingkat akurasi identifikasi meningkat menjadi 98.6%. Lain halnya jika citra latih berjumlah 1500 tingkat akurasi identifikasi citra wajah meningkat menjadi 100%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Satrio, A. M., Mujirudin, M., & Ramza, H. (2019). Identifikasi Citra Wajah Menggunakan Algoritma Eigenface. Prosiding Seminar Nasional Teknoka, 4, E9–E14. https://doi.org/10.22236/teknoka.v4i0.4107

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free