PENGENALAN WAJAH BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN FISHERFACE DAN DISTANCE CLASSIFIER

I NYM TRI ANINDIA P, Drs. Agus Harjoko, M.Sc, Ph.D

2016 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Pada perkembangan jaman yang semakin maju ini sangat dibutuhkan sistem pengenalan wajah untuk mengidentifikasi personal, yang memiliki akurasi tinggi serta cepat dalam prosesnya. Begitu pula dengan perkembangan teknologi mobile seperti smartphone dan tablet yang memungkinkan seseorang dapat dengan mudah menjalankan berbagai aktivitas multitasking, maka dari itu sistem berbasis mobile ditambahkan agar nantinya sistem pengenalan wajah bisa menjadi lebih mudah jika dapat diaplikasikan pada perangkat mobile. Penelitian ini menggunakan metode fisherface untuk proses pengambilan fitur dari citra wajah dan menggunakan metode Euclidian Distance, Squared Euclidian Distance, Canberra Distance, dan Bray Curtis Distance. Basis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah basis Yale, UB(University of Bern), dan ORL(Olivetty Research Laborary).Masukan yang diberikan pada sistem adalah citra wajah testing dari database. Keluaran dari sistem ini adalah citra wajah yang dikenali oleh sistem, dimana masukan citra wajah akan di klasifikasi berdasarkan jarak kedekatan dengan database yang telah di training dan di simpan kedalam database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diuji menggunakan metode fisherface untuk proses pengambilan fitur dari citra wajah dan menggunakan metode Euclidian Distance memperoleh akurasi rata-rata sebesar 91,7%, Squared Euclidian Distance memperoleh rata-rata akurasi sebasar 94%, Canberra Distance memperoleh akurasi sebesar 75,9%, dan Bray Curtis Distance memperoleh akurasi sebesar 81%.

In the era of increasingly advanced development, recognition system which have high accuracy and quick process is very important to identify personal. Similarly, the development of mobile technology such as smartphones and tablets allows everyone to easily carry out various activities. Therefore mobile-based system will be added so that the face recognition system can be easily applied to mobile devices. This research uses fisherface method to process features of the facial image and using these methods such as Euclidian Distance, Squared Euclidean Distance, Canberra Distance and Distance Curtis Bray. The database used in this study is the base of Yale, UB (University of Bern), and ORL (Olivetty Research Laborary) .The input of this system is testing facial image from database. As the output, facial image is recognized by the system. Here, input of facial image will be classified based on approximation of database that has been training and stored into the database. Result of this research showed that the system which has been tested by using the Fisherface method to take features of the facial image and using Euclidian Distance gain an average accuracy of 91.7%, Squared Euclidean Distance gain an average accuracy of 94% , Canberra Distance obtain an accuracy of 75.9%, and Bray Curtis Distance obtain an accuracy of 81%.

Kata Kunci : Fisherface, Euclidian Distance, Square Distance, Canberra Distance, Bray Curtis Distance