Pengenalan Jenis Kelamin Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Metode Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis - Damayanti, Fitri (Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I), 2015)
Wajah merupakan salah satu bagian dari tubuh manusia yang mempunyai karakteristik khusus sehingga sering digunakan untuk membedakan identitas individu yang satu dan yang lainnya. Pengenalan wajah menjadi sangat penting untuk dikembangkan sejak aplikasi ini diterapkan dalam sistem keamanan. Pengenalan jenis kelamin merupakan salah satu bagian dari pengenalan wajah. Jenis kelamin memainkan peran penting dalam interaksi kita di masyarakat dan dengan komputer. Klasifikasi jenis kelamin dari gambar wajah dapat diaplikasikan dibidang demografi pengumpulan data, antarmuka manusia-komputer (menyesuaikan perilaku software sehubungan dengan jenis kelamin pengguna) dan lain-lain. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat implementasi dari sistem pengenalan jenis kelamin pada citra wajah atau Gender Recognition dengan masukkan berupa citra wajah yang mampu mengenali jenis kelamin seseorang secara cepat dan tepat serta berjalan dengan baik. Pada penelitian ini digunakan metode Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (TDLDA) untuk ekstraksi fitur, yang menilai secara langsung matrik within-class scatter dari matriks citra tanpa transformasi citra ke vektor, dan hal ini mengatasi singular problem dalam matriks within-class scatter. Untuk mendapatkan hasil pengenalan yang optimal metode klasifikasi yang digunakan adalah pengklasifikasian Euclidean Distance. Penelitian ini mengintegrasikan metode TDLDA dan ED untuk pengenalan jenis kelamin berdasarkan citra wajah. Dengan kombinasi kedua metode tersebut terbukti dapat memberikan hasil yang optimal dengan akurasi antara 68% sampai 89% dengan uji coba yang menggunakan database wajah yang diambil dari http://www.advancedsourcecode.com