PENGENALAN WAJAH DENGAN GLCM DAN PNN MENGGUNAKAN PENDEKATAN DETEKSI TEPI CANNY - Toni Wijanarko Adi Putra; Eko Siswanto; Danang Danang (Universitas Sains dan Teknologi Komputer, 2021)
Sistem pengenalan wajah merupakan pengembangan metode dasar sistem autentifikasi dengan menggunakan karakteristik alami wajah manusia sebagai dasarnya. Proses pengenalan citra wajah melalui tahap pelatihan dan tahap pengujian. Tahap pengujian dilakukan langsung dan tidak langsung. Cara tidak langsung data bersumber dari sekumpulan citra wajah yang sudah dipilih, secara langsung citra wajah bersumber dari kamera. Pengenalan menggabungkan metode GLCM dan PNN dengan pendekatan detaksi tepi. Tahap prapengolahan dengan mengubah RGB ke dalam aras keabuan dan dengan metode deteksi tepi canny untuk proses menentukan titik tepi sebagai acuan pemotongan daerah yang tidak digunakan. GLCM menggunakan metode statistik dan analisis tekstur orde kedua. Sedangkan pada PNN digunakan untuk membandingkan hasil keluaran yang berupa data matrik hasil dari GLCM. Pada penelitian ini digunakan citra wajah sebagai basisdata dengan sampel sebanyak 20 orang dan 7 posisi wajah, 3 jarak pengambilan gambar citra wajah, serta 5 kategori pencahayaan. Proses pengujian menghasilkan tingkat pengenalan secara langsung sebesar 66.43 %, sedangkan pengujian secara tidak langsung sebesar 82.86 %. Tingkat kesalahan FAR/FRR secara tidak langsung sebesar sebesar 45 % dengan nilai ambang pada 0.107 %, dan secara langsung sebesar 50 % untuk nilai FAR/FRR pada nilai ambang di angka 0.104 %.