METODE EKSTRAKSI CIRI 2DPCA PADA PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN MATLAB - Pratiwi, Pratiwi (Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta, 2014)
Penelitian mengenai pengenalan wajah telah banyak dilakukan dan dengan berbagai metode. Namun penelitian ini masih menarik dilakukan seiring perkembangan teknologi dan metode yang digunakan dalam pengolahan citra. Metode ekstraksi ciri pada pengenalan wajahpun cukup banyak yaitu dengan mengidentifikasi citra wajah secara spesifik dengan menggunakan karakteristik terukur. Pada penelitian ini peneliti menggunakan ekstraksi ciri 2 Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) dan menggunakan aplikasi Matlab. Data diambil terlebih dahulu dari digital image kemudian dilakukan cropping untuk mendapatnya citra wajah. Proses selanjutnya citra wajah dibaca sebagai matrik dan dibuat berukuran sama 112x96 pixel, kemudian dilakukan konversi ke bentuk grayscale. Setelah ekstraksi ciri 2DPCA dilakukan pengujian citra wajah dilakukan dengan metode jarak euclid. Metode euclid adalah metode dengan membandingkan jarak citra pengujian dengan basis data citra pelatihan yang memiliki jarak minimal. Pengelompokan data latih dan data uji menggunakan 5 fold cross validation. Hasil akurasi yang diperoleh saat dilakukan percobaan pada 10 wajah dengan prosentase nilai eigen 80%, 85%, 90% dan 95% , hasilnya mencapai rata-rata diatas 96,5%. Kata kunci : , , ,