Identifikasi Citra Wajah Menggunakan Algoritma Eigenface - Andre Mochammad Satrio; Mohammad Mujirudin; Harry Ramza (Prosiding Seminar Nasional Teknoka, 2019)
Pada makalah ini, dipaparkan mengenai pengolahan citra digital menggunakan pendekatan Analisa Komponen Utama dan Algoritma Viola Jones sebagai pendeteksi wajah. Banyak citra yang dilatih pada penelitian ini yaitu 1500 citra wajah. Citra tersebut terdiri atas 100 individu (17 wanita dan 83 pria) dimana masing-masing individu memiliki 15 citra wajah. Selain itu, terdapat total citra yang diujikan sebanyak 500 citra wajah dimana jumlah citra tersebut dibagi oleh 100 individu sehingga masing-masing individu memiliki citra yang dilatih sebanyak 5 citra. Metode yang digunakan yaitu citra wajah dideteksi dengan algoritma Viola-Jones kemudian nilai Eigenface citra latih dibandingkan dengan citra uji menggunakan Eulidean Distance. Hasil yang diperoleh yaitu tingkat akurasi identifikasi citra wajah mencapai 89.2%, ketika citra latih berjumlah 100 citra dan latar belakang citra wajah tidak dieliminasi. Namun ketika latar belakang citra wajah dieliminasi, tingkat akurasi identifikasi meningkat menjadi 98.6%. Lain halnya jika citra latih berjumlah 1500 tingkat akurasi identifikasi citra wajah meningkat menjadi 100%.