RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI WAJAH DENGAN METODE VIOLA JONES MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
| Main Authors: | PRATAMA, ALVINDRA, Ernawati, Ernawati, yudi, Setiawan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Archive |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unib.ac.id/15278/1/G1A012023_Alvindra%20Pratama.pdf http://repository.unib.ac.id/15278/ |
Daftar Isi:
- Wajah merupakan bagian tubuh yang paling mudah untuk dikenali dan dibedakan antara manusia satu dengan lainnya. Hal ini menandakan bahwa wajah memiliki ciri khas tersendiri untuk setiap manusia. Penggunaan wajah sebagai identifier mempunyai banyak manfaat namun teknologi deteksi dan pengenalan wajah belum sempurna sehingga perlu lebih dikembangkan. Penelitian ini akan membangun sebuah sistem deteksi wajah dengan metode viola jones menggunakan ekstraksi fitur principal component analysis. Metode viola jones digunakan untuk melakukan pendeteksian bagian wajah sehingga bagian yang bukan wajah akan dibuang dan metode principal component analysis digunakan untuk melakukan pengenalan wajah. Hasil akhir dari sistem ini adalah sistem mampu melakukan pendeteksian dan pengenalan wajah dari citra yang diujikan. Peneliti melakukan pengujian white box menggunakan metode pengujian basis path untuk digunakan sebagai pedoman dalam menetapkan basis path dari jalur eksekusi dan pengujian black box menggunakan metode pengujian partisi ekivalensi yang membagi domain input dan ideal mengungkap kelas kesalahan. Dari hasil pengujian metode viola jones didapat tingkat akurasi sebesar 98,8%, dari pengujian metode principal component analysis didapat tingkat akurasi sebesar 90,40% untuk citra uji biasa, 87,2% untuk citra uji noise salt & pepper 0.03 dan 0.05, serta 4,17% untuk citra yang mengalami brightening.