Sistem Pengenalan Citra Wajah Menggunakan Metode Fisherface dan Euclidean Distance

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan metode fisherface dan euclidean distance dalam mengenali suatu biometrik wajah. Penelitian juga dilakukan guna mencari nilai akurasi pada beberapa dataset yang telah ditentukan dengan menggunakan metode fisherface dan euclidean distance. Penelitian ini menjelaskan pengimplementasian metode fisherface untuk digunakan dalam ekstraksi fitur citra wajah dan metode klasifikasi euclidean distance untuk melakukan klasifikasi atau pengenalan citra wajah. Data yang dipakai dalam penelitian merupakan face database ORL terdiri dari 400 image dan memiliki ukuran 92 x 112 piksel, face database JAFFE yang terdiri dari 212 image dan memiliki ukuran 256 x 256 piksel, dan face database YALE yang terdiri dari 165 image dan memiliki ukuran 320 x 243 piksel. Hasil penelitian menunjukan, bahwa tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali wajah yang dimasukan cukup rendah yaitu dengan nilai rata-rata (32,21%) untuk dataset ORL dan (47,82% ) untuk dataset JAFFE. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali wajah terbaik yaitu pada dataset YALE dengan presentase nilai rata rata (81,35%). Setelah dilakukannya pengujian perlakuan terhadap dataset ORL dan JAFFE, tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali wajah yang dimasukkan memiliki nilai rata rata (30,59%) untuk dataset ORL dan (95,6%) untuk dataset JAFFE. Adapun hal yang paling berpengaruh pada hasil pengenalan citra wajah yaitu pada latar belakang citra wajah yang diambil, ekspresi citra wajah yang bervariasi serta file format citra yang berbeda. Sehingga untuk mencapai hasil yang optimal dataset yang memiliki latar belakang yang berbeda dengan warna citra wajah, ekspresi yang diujikan memiliki kemiripan satu sama lainnya serta file format citra yang cukup baik.