Studi Komparasi Ekstraksi Fitur pada Pengenalan Wajah Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Wavelet Daubechies - Riskyana Dewi Intan P; Elly Matul Imah (Department of Informatics, Universitas Diponegoro, 2015)
Paper ini membahas perbandingan ekstraksi fitur untuk pengenalan wajah menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Wavelet Daubechies untuk pengenalan wajah . Basis wavelet daubechies yang digunakan adalah wavelet db2, db4, dan db8. Setiap dekomposisi dilakukan hingga level ke-3 yang kemudian diambil fitur aproksimasi wavelet dan fitur statistik wavelet. Variasi nilai komponen utama dimulai dari nilai komponen ke-1 hingga nilai komponen ke-100 dari 4096 nilai eigen. Nilai komponen ke-1 memiliki presentase sebesar 62% sedangkan nilai komponen ke-100 memiliki presentase sebesar 99% dari total nilai eigen,. Pengujian sistem menggunakan 216 citra wajah yang diambil dari dataset The Japanese Female Facial Expression (JAFFE) yang terdiri dari 10 individu dengan masing-masing sekitar 20 wajah per- individu. Pemilihan data train dan data tes menggunakan cross validation dengan rata-rata akurasi 94.42%. Dari hasil percobaan menggunakan Random Forest Classifier diperoleh tingkat pengenalan tertinggi untuk ekstraksi menggunakan PCA sebesar 100% pada variasi data 95% ,sedangkan tingkat pengenalan tertinggi untuk ekstraksi menggunakan Wavelet Daubechies sebesar 98.611% pada wavelet db2 menggunakan fitur aproksimasi wavelet.