Pengenalan Bentuk Wajah Manusia Pada Citra Menggunakan Metode Fisherface

Authors

  • Muthmainnah Muthmainnah Sistem Informasi Universitas Malikussaleh
  • Rahayu Rahayu

DOI:

https://doi.org/10.29103/techsi.v8i1.128

Abstract

Pengenalan wajah merupakan langkah awal yang penting yang dibutuhkan oleh berbagai aplikasi komputer.  Objek pengenalan yang digunakan untuk studi pengenalan sudah banyak, salah satunya adalah bentuk wajah. Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu sistem pengenalan bentuk wajah pada manusia. Sistem ini dibangun Sistem dibangun dari pengkondisian citra dengan penerapan operator sobel, dan selanjutnya citra terkondisi tersebut dilatih dan diuji. Proses pengenalan bentuk wajah ini dilakukan dengan menggunakan metode Fisherface yang diawali dengan ekstensi file.bmp. Hasil dari penelitian ini adalah membuat sistem pengenalan bentuk wajah manusia dengan empat pengenalan bentuk wajah yaitu Panjang, Persegi, Oval dan Bulat. Sampel akan di latih masing-masing 1 sampel dan di uji masing-masing 8 sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keakuratan sistem dengan presentase rata-rata keberhasilan pengenalan bentuk wajah ini berkisar dari 65%, sedangkan persentase rata-rata kesalahan 38%. Tingkat keakuratan pengenalan bentuk wajah dalam penelitian ini sangat ditentukan oleh jumlah pelatihan. Semakin tinggi jumlah pelatihan semakin besar pula presentase hasil dari keakuratan pada sistem ini dalam pengenalan bentuk wajah manusia.

References

. Fadlisyah. dkk. 2011. Pemograman Computer Vision Menggunakan Delphi + Vision Lab VCL 4.0.1. Graha Ilmu. Yogyakarta.

. Fadlisyah. 2013. Sistem Pendeteksian Wajah Pada Video Menggunakan Jaringan Adaptive Linear Neuron (ADALINE). Program Magister Teknik Elektro. Universitas Sumatera Utara.

. Kadir Abdul. 2013. Dasar Pengolahan Citra Dengan Delphi. Penerbit Andi. Yogyakarta.

. Putra Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi. Yogyakarta.

] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi. Yogyakarta.

. Achmad. Dkk. 2013. Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi. Penerbit Andi. Yogyakarta.

. Kurniawan, Dwi ely. 2012. RancangBangun Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Filter Gabor. Program Magister Sistem Informasi. Universitas DiPonogoro, Semarang.

. Widiyanto Rebli. 2013. Analisis dan Implementasi Algoritma Fisherface Pada Sistem Pengenalan Wajah Untuk Keamanan Handphone Berbasis Android. Program Sarjana Teknik Informatika. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta.

. Tri mulyono. Dkk. 2012. Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode EigenFface Dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Vol. 15, No. 1, Januari 2012.

. Sinurat Sinar. 2014. Analisa Sistem Pengenalan Wajah Berbentuk Citra Digital Dengan Algoritma Principal Components Analysis. Vol. III, No. 1, Mei 2014

Downloads

Published

2019-03-21

Issue

Vol. 8 No. 1 (2016)

Section

Articles

License

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication and this work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 that allows others to share the work with an acknowledgement of the works authorship and initial publication in this journal.

All articles in this journal may be disseminated by listing valid sources and the title of the article should not be omitted. The content of the article is liable to the author.

Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.

Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.

In the dissemination of articles by the author must declare the TECHSI Journal as the first party to publish the article.