MATEMATIKA PADA PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE

Supiyanto Supiyanto, Titik Suparwati, Westy B Kawuwuwng

Abstract


Face recognition atau pengenalan wajah adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem security selain pengenalan retina mata, pengenalan sidik jari dan iris mata. Salah satu metoda yang paling sederhana dan paling efisien yang dapat digunakan dalam pengenalan wajah yaitu metode eigenface. Metode eigenface merupakan salah satu algoritma pengenalan wajah yang pola kerjanya berlandaskan pada Principle Component Analysis (PCA); yaitu suatu teknik yang digunakan untuk mereduksi data multidimensi menjadi data dengan dimensi yang lebih kecil, tetapi tetap mempertahankan karakteristik dari data tersebut.Proses pengenalan wajah dengan metode eigenface banyak melibatkan konsep matematika khususnya dalam bidang ilmu aljabar seperti nilai-nilai karakteristik, yakni nilai eigen dan vektor eigen dari suatu matriks kovarians yang berasal dari citra wajah. Matriks kovarians ini memuat eigen vektor yang sudah terurut dari nilai variansi terbesar ke nilai variansi terkecilnya. Variansi terbesar memiliki arti eigenvektor menangkap ciri-ciri yang paling banyak berubah. Sifat inilah yang dipakai untuk membentuk eigenface. Pengenalan citra wajah dengan metode ini mampu melakukan pengenalan terhadap citra dengan komponen warna berbeda dengan citra pelatihan dan sketsa dari citra asli. Metode ini juga kebal terhadap gangguan-gangguan pada citra akibat noise dan efek pengaburan pada citra. Hasil pengujian program aplikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode ini terhadap 21 orang, dengan tiap orangnya diwakili oleh tiga citra latih dan 23 citra uji; program dapat mengenali citra uji dengan prosentase kebenaran sekitar 96%.  

Kata Kunci: Matriks, Nilai eigen, Vektor eigen, Eigenface, Pengenalan Wajah


Full Text:

PDF

References


Arymurthy, S and P. Iyengar, 1992, “Automatic recognition and analysis of human faces and facialexpression: A survey”, Pattern Recognition, 25(1) : 65–77.

Chengjun Liu and Harry Wechsler, 1999,”Face Recognition Using Shape and Texture”, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June 23-25.

Damayanti, F., dkk, Pengenalan Citra Wajah Menggunakan Metode TwoDimensional LinearDiscriminant Analysis Dan Support Vector Machine. Jurnal Ilmiah KURSOR Vol. 5, No. 3, Januari 2010.

J. Ashbourn, Avanti, V. Bruce, A. Young, 1998 ”Face Recognition Based on Symmetrization and Eigenfaces”

Jain, L.C., 1999, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, NJ.

M. Turk, A. Pentland, 1991, “Eigenfaces for Recognition”, J. Cognitive

Neuroscience, vol. 3, no.1.

Perlibakas, V., 2003, “Face Recognition Using Principal Component Analysis and Wavelet Packet Decomposition ”.

Putra, Dharma., 2009, Sistem Biometrika, Andi Yogyakarta.

Munir, R., 2004,Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik,Informatika, Bandung.

R.C. Gonzalez, R.E. Woods, 1992, Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company, USA.

Singh, dkk, Analysis of Face Recognition in MATLAB, International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 3, Issue 2, February 2012 1 ISSN 2229-5518

Supiyanto dkk., 2009, Aplikasi Program Delphi dalam Pengenalan Citra Wajah Manusia dengan Menggunakan Metode Eigenface,Penelitian Hibah Bersaing.

Uyun,, S. dkk,Pengenalan Wajah Dua Dimensi MenggunakanMulti-Layer Perceptron Berdasarkan Nilai PCA Dan LD, Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), 2013.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.