PENGENALAN WAJAH BERBASIS FISHERFACE

Face Recognition adalah teknik untuk mengenali seseorang berdasarkan citra dari wajah seseorang. Dalam perkembangan teknologi saat ini, face recognition merupakan salah satu penelitian yang sangat popular pada saat ini teruma dalam bidang computer vision dan biometrik. Hasil dari penelitian ini sudah banyak dimanfaatkan dalam bidang keamanan komputer maupun dalam bidang pemerintahan seperti pelacakan kriminal maupun teroris.
Dalam tugas akhir ini, terdapat tiga tahap dalam pengenalan wajah ini, pertama menggunakan metode ekstraksi fitur dengan menggunakan metode Principal Component Analysis, Langkah yang kedua dari hasil ekstraksi fitur PCA akan diproses lagi di metode Linier Discriminat Analysis. Sehingga akan menghasilkan suatu matrik baru yaitu matrik bobot. Selanjutnya akan dihitung jarak kemiripannya dengan menggunakan metode Manhattan Distance dan Euclidean Distance.
Tugas akhir ini, menggunakan citra sebanyak 400 citra wajah. yang didapat dari database ORL. Dalam uji coba implementasi sistem dari 4 skenario dengan menggunakan Metode PCA dan Manhattan Distance menghasilkan tingkat akurasi rata-rata 86.42%. Sedangkan PCA dan Euclidean Distance menghasilkan akurasi rata-rata 92.64%. Sedangkan hasil dari metode Fisherface dengan jarak kemiripan Manhattan Distance menghasilkan tingkat akurasi rata-rata 94.67%. Sedangkan hasil dari metode Fisherface dengan jarak kemiripan Eulcidean Distance menghasilkan tingkat akurasi rata-rata 93.98%.