Pengenalan Wajah dengan Algoritma Support Vector Machine dan Sobel Edge Detection Berbasis Computer Vision dan Caffe Framework - Muhammad Syarif Hidayatulloh; A. Yudi Permana; Wahyu Hadi Kristanto (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 2020)
Dalam penelitian ini, merumuskan masalah bagaimana menerapkan algoritma support vector machine dan ekstraksi fitur edge detection dengan metode sobel dalam melakukan pengenalan wajah. Pengenalan wajah dilakukan dengan menggunakan caffe untuk mendeteksi wajah dari citra yang diinputkan, kemudian dari wajah tersebut dilakukan edge detection dengan metode sobel dan algoritma convolution. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma support vector machine dengan metode One Againts All. Dengan metode holdout untuk melakukan validasi dan confusion matrix untuk melakukan evaluasi diperoleh akurasi terbaik sebesar 100%. Dataset yang digunakan sebanyak 150 data yang terdiri dari 3 kelas. Proses pengambilan citra dataset diperoleh dengan jarak ±1 meter, tinggi wajah dan kamera ±1,2 meter, luminans berkisar 3000-4000 lux dan menggunakan resolusi kamera 8 Mp. Dari dataset tersebut, dilakukan evaluasi berdasarkan jumlah dataset, yaitu 10, 20, 30 dan 40 data setiap kelas. Keseluruhan menghasilkan akurasi yang sama yaitu 100%. Berdasarkan akurasi yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan cukup baik. Tetapi setelah dilakukan pengujian pengenalan wajah dengan input data citra baru, hanya mendapatkan akurasi sebesar 78% dengan menggunakan dataset sebanyak 10 dan 20 data. Kemudian mendapatkan akurasi sebesar 89% dengan 30, 40 dan 50 data yang digunakan. Data citra baru yang diinputkan sebanyak 9 data yang terdiri dari 3 kelas. Berdasarkan hasil tersebut, perlu dilakukan penelitian selanjutnya untuk memperbaiki citra hasil edge detection yang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi.