PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN DAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX

Pengenalan wajah sudah berkembang sehingga perkembangan penelitian menjadi lebih canggih untuk membuat aplikasi untuk pengenalan yang dikembangkan dari wajah. Karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat menangani kemiripan citra antara citra testing dengan citra training. Dengan hal yang seperti ini pengenalan, bukan hanya pengenalan wajah namum lebih mengedepankan pengenalan dari bagian wajah misal ekspresi wajah meskipun nama file telah dimodifikasi, tidaklah membuat image matching menjadi rancu karena hal ini tidak didasarkan atas nama dari sebuah file melainkan berdasarkan ciri baik bentuk, warna maupun tekstur. Dalam penelitian Tugas Akhir ini menggunakan ciri tekstur sebagai proses untuk mengukur tingkat kemiripan dari tujuh kelas citra yang berbeda yaitu : bahagia, sedih, terkejut, marah, jijik, takut, dan netral sebagai objek kemiripan citra. Sistem dibangun dengan proses utamanya yaitu deksriptor tekstur dengan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Sehingga dari hasil ekstraksi fitur akan dilakukan pengukuran kemiripan dengan citra testing dengan menggunakan metode Euclidean Distance. Citra training dan citra testing yang dipergunakan sebanyak 203 citra JAFFE Database dengan tujuh kelas citra didalamnya. Dari uji coba aplikasi pengenalan ekspresi wajah menggunakan pengukuran kemiripan Euclidean Distance diperoleh akurasi sebesar sebesar 45,8 % pada 70 training dan 133 testing serta akurasi tertinggi 81,6 % pada 154 training dan 49 testing dengan menggunakan metode LBP dan GLCM dengan ekstraksi fitur.