PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) - S. Heranurweni (Prosiding SNST Fakultas Teknik, 2010)
Pemakaian identifikasi biometrik dapat dijadikan sebagai suatu alternatif untuk pengamanan sistem. Identifikasi biometrik didasarkan pada karakteristik alami manusia, yaitu karakteristik fisiologis dan karakteristik perilaku seperti wajah, sidikjari, suara, telapak tangan, iris dan retina mata, DNA, dan tandatangan. Identifikasi biometrik memiliki keunggulan dibanding dengan metode konvensional dalam hal tidak mudah dicuri atau digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang karena pengidentifikasian yang digunakan adalah hal-hal yang hanya dimiliki orang tersebut dan tidak mungkin sama dengan orang lain atau dimiliki oleh orang lain.Proses pengenalan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dalam menganalisa menggunakan prioritas (peringkat) hasil dari LVQ. Adapun urutan algoritma sistem ini adalah segmentasi wajah, mencari bentuk deret dengan algoritma pembelajaran dengan Learning Vector Quantization (LVQ).Metode untuk menganalisa hasil LVQ adalah dengan cara melakukan prosentase terbanyak dari hasil pencarian jarak terdekat terhadap bobot yang telah tersimpan dalam proses learning. Sistem kecerdasan buatan LVQ termodifikasi mampu mendeteksi secara baik apakah pada data citra tersebut dikenali atau tidak. Tingkat ketepatan sistem LVQ setelah dilakukan beberapa kali proses learning (setiap gambar dilakukan 2 kali proses learning) adalah 88,67% benar.Kata kunci : Pengenalan wajah, PCNN, LVQ