Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Daftar Isi:
- Pada saat ini sistem pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi biometrics yang paling populer. Kesulitan pada implementasi sistem ini terutama disebabkan oleh variasi gambar wajah yang kompleks. Perubahan ekspresi wajah, perubahan posisi dan ukuran wajah, perubahan arah sumber cahaya, penggunaan aksesoris, dan lain sebagainya, akan mempengaruhi hasil dari proses pengenalan wajah. Pada sistem pengenalan wajah menggunakan metode Support Vector Machine, perbedaan intensitas antara dua gambar (difference image), merupakan karakterisitik penting yang dapat menggambarkan variasi gambar wajah seseorang. Difference image dapat diklasifikasikan ke dalam dua class, yaitu intrapersonal variations class dan extrapersonal variations class. Jika difference image berada dalam intrapersonal variations class maka dapat dikatakan bahwa dua gambar pembentuk difference image merupakan gambar dari orang yang sama, dan sebaliknya jika difference image berada dalam extrapersonal variations class, maka dapat dikatakan bahwa dua gambar pembentuk difference image merupakan gambar dari orang yang berbeda. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, sistem pengenalan wajah menggunakan metode Support Vector Machine memiliki tingkat keberhasilan pengenalan sebesar 97,78 % untuk proses di dalam training set dan 96,67 % untuk proses diluar training set. Hasil ini diperoleh dengan menggunakan 11 gambar wajah yang berbeda untuk setiap subyek pada gallery dengan total subyek yang terdapat pada gallery sebanyak 11 orang, dan jumlah dimensi yang dipertahankan pada proses PCA sebanyak 30.