EKSTRAKSI CIRI WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) UNTUK SISTEM PENGENALAN WAJAH: [Feature Extraction Of Human Face Algorithm Using Principal Component Analysis (PCA) For Face Recognition System] - Kanata, Bulkis; Suriakin, Maulana; Wijaya, IGP Suta (Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram, 2014)
Kemajuan dibidang pemrograman biometri mengalami kemajuan yang pesat, salah satu diantaranya adalah pemprosesan ciri wajah manusia. Pemprosesan ciri wajah manusia dilakukan untuk mendapatkan karakteristik ciri utama dari wajah yang dapat membedakan antara manusia yang satu dengan yang lainnya. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengenalan citra wajah manusia menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA). Proses ekstraksi ciri citra wajah menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA) menghasilkan vektor eigen yang bersesuaian dengan nilai eigen terbesar. Vektor eigen tersebut selanjutnya digunakan untuk membentuk ruang ciri utama dari citra wajah latih (eigenfaces), dan digunakan untuk memproyeksi citra wajah uji yang akan dikenali. Proses pengenalan dilakukan dengan menggunakan metode euclidean distance, yaitu mencari nilai jarak antara proyeksi citra wajah uji dengan setiap komponen ciri utama citra latih (eigenfaces). Apabila nilai jarak terkecil minimum value (e) lebih kecil dari nilai threshold yang ditentukan maka citra wajah uji dikenali, dan sebaliknya.