IMPLEMENTASI EKSTRASI FITUR DAN K-NEAREST NEIGHTBOR UNTUK IDENTIFIKASI WAJAH PERSONAL - Danar Putra Pamungkas; Ahmad Bagus Setiawan (Joutica, 2018)
Wajah atau muka adalah bagian depan kepala pada manusia meliputi wilayah dari dahi hingga dagu, termasuk rambut, dahi, alis, mata, hidung, pipi, mulut, bibir, gigi, kulit, dan dagu. Sebuah sistem biometrika berdasarkan wajah diharapkan dapat menutup kelemahan sistem presensi konvensional yang berdasarkan tanda tangan. Beberapa kelemahan sistem tersebut antara lain, adanya celah kecurangan dalam proses tanda tangan dan waktu perekapan yang cukup lama. Penulis menggunakan metode ektraksi fitur Eigenface PCA sedangkan untuk klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor. Akurasi pengenalan wajah dengan menggunakan metode ektrasi fitur eigenface dan K-NN mencapai 80%. Nilai rata-rata FAR terendah adalah 20% sedangkan FRR 15%. Semakin banyak data latih yang digunakan akurasinya semakin tinggi. Akurasi optimal didapat pada kondisi jarak 50 cm dengan cahaya terang.