| dc.description.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 ratarata (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. | en_US |
