PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (DIAPCA)

Pada umumnya kemajuan teknologi untuk mendeteksi wajah bukanlah hal yang baru lagi. Pengenalan wajah merupakan bagian dari pattern recognition. Salah satu bentuk penerapan pengenalan wajah ini yaitu membedakan wajah antar satu orang dengan yang lain.
Pada penelitian ini akan dibuat sistem pengenalan wajah menggunakan ekstraksi fitur Diagonal Principal Component Analysis (DiaPCA) untuk menentukan karakteristik dari wajah. Setelah itu dilakukan pengukuran kemiripan antara data pelatihan (training) dan data uji coba (testing) menggunakan metode klasifikasi Euclidean Distance. Melalui proses gambar wajah ini dapat diketahui identitas dari seseorang. Alasan menggunakan ekstraksi fitur DiaPCA pada tugas akhir ini karena DiaPCA mengubah gambar wajah asli menjadi gambar wajah diagonal dengan memadukan informasi dari baris dan kolom pada gambar asli untuk menemukan beberapa blok yang berguna atau struktur informasi yang diakui oleh gambar asli, misalnya struktur daerah mata, hidung dan lain-lain.
Dari ujicoba aplikasi menggunakan klasifikasi Euclidean Distance diperoleh akurasi pengenalan terbaik pada basis data ORL, YALE dan BERN masing-masing 94,16%, 92%, dan 94,04%. Ketiganya berada pada skenario Terurut D.