IDENTIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DENGAN PENAMBAHAN FITUR-FITUR GEOMETRIS - KHOLISTIANINGSIH KHOLISTIANINGSIH (Fakultas Teknik Universitas Wijayakusuma Purwokerto, 2013)
Identifikasi wajah merupakan persoalan sosial yang sangat penting. Keakuratandalam mengidentifikasi semakin diperlukan untuk mengatasi berbagai persoalan kehidupanbermasyarakat. Paper ini mengusulkan identifikasi wajah menggunakan PrincipalComponent Analysis (PCA) dengan penambahan fitur-fitur geometris untuk menambahketelitiannya. Prinsip PCA adalah memproyeksikan citra ke dalam ruang eigennya dengancara mencari eigenvector yang dimiliki setiap citra dan memproyeksikan ke dalam ruangeigen yang didapat tersebut. Fitur-fitur geometris dihasilkan dari pengukuran jarak antarkomponen-komponen wajah. Hasil pengukuran diubah menjadi fitur perbandingan jarakdengan membaginya dengan jumlah semua fitur. Hasil pengujian menunjukkan sistem inicukup baik untuk diterapkan. Dengan adanya penambahan fitur-fitur geometris, tingkatpengenalan yang diperoleh lebih tinggi dari metode PCA tanpa fitur geometris. Tingkatpengenalan juga menunjukkan kenaikan seiring dengan pertambahan jumlah fitur geometrisyang digunakan. Tingkat pengenalan yang diperoleh untuk 3 buah ciri PCA dan 2 buah fiturgeometris adalah 88,33%.Kata Kunci : Principal Component Analysis, Fitur Geometris, Tingkat Pengenalan