PERBANDINGAN IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS++ DAN FUZZY C-MEANS PADA SEGMENTASI CITRA WAJAH

Abstract

Dalam pengenalan wajah menggunakan metode pengolahan citra, dibutuhkan proses segmentasi citra agar dapat dilakukan proses analisis citra selanjutnya. Segmentasi citra dapat dilakukan dengan metode clustering yang memiliki beberapa algoritma berbasis centroid, seperti k-means dan fuzzy c-means. Algoritma k-means sendiri memiliki beberapa varian, salah satunya k-means++ dimana varian ini lebih cerdas dalam memilih inisial centroid dibanding k-means yang memilih inisial centroid secara acak. Algoritma fuzzy cmeans sendiri telah memiliki keunggulan dalam  engelompokan objek yang tersebar secara tidak teratur. Untuk mendapatkan segmentasi yang baik untuk pengenalan wajah, perlu dicari algoritma mana yang dapat menghasilkan segmentasi citra dengan kualitas baik. Sehingga pada penelitian ini, dilakukan penelitian ekspresimen dengan menggunakan citra wajah yang disegmentasi dengan algoritma k-means++ dan fuzzy c-means, kemudian dilakukan evaluasi menggunakan RSME, PSNR dan SSIM. Dari penelitian ini dihasilkan segmentasi citra dengan fuzzy c-means lebih baik dibandingkan hasil k-means++ berdasarkan nilai RSME, PSNR dan SSIM