Face Recognition Menggunakan Metode Two Dimensional Principal Components Analysis (2DPCA)
Daftar Isi:
- Perkembangan biometrik pada teknologi informasi saat ini sangat pesat. Salah satu bidang biometrik yang sedang dikembangkan adalah Face Recognition. Face recognition merupakan sebuah teknik pengolahan citra yang dapat mengenali seseorang berdasarkan wajahnya. Pada Tugas Akhir ini metode face recognition yang digunakan adalah metode Two-Dimensional Principal Components Analysis (2DPCA). Pada 2DPCA matriks citra dua dimensi tidak perlu diubah dulu menjadi vektor satu dimensi untuk ektraksi ciri seperti pada Principal Components Analysis (PCA). Matriks kovarian citra diperoleh langsung menggunakan matriks citra dan vektor – vektor proyeksinya (eigenvector) dicari yang saling orthonormal untuk ektraksi ciri. Dari hasil uji coba aplikasi face recognition menggunakan metode Two-Dimensional Principal Components Analysis (2DPCA) diketahui bahwa persentase keberhasilan pengenalan, yang berkisar pada 94% sampai 96%, dipengaruhi oleh jumlah eigenvector yang digunakan pada algoritma. Sedangkan, faktor pose dan ekspresi mempengaruhi nilai feature vector citra.