METODE EKSTRAKSI CIRI UNTUK MEMBEDAKAN CITRA WAJAH ASLI DENGAN CITRA FOTO WAJAH BERBASIS PERCEPTRON

AFRI YUDAMSON, Dr. Indah Soesanti, S.T., M.T.

2013 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Wajah merupakan salah satu media untuk identifikasi manusia secara otomatis. Penelitian-penelitian sebelumnya bertujuan mengidentifikasi wajah manusia dari sudut pandang dua dimensi. Dengan demikian, dapat terjadi kecurangan saat pemberian input dengan citra foto wajah. Penelitian ini bertujuan membedakan citra wajah asli dengan citra foto wajah. Prinsip geometri wajah menjadi dasar ekstraksi ciri. Citra wajah (baik asli maupun foto) diambil dengan posisi menyimpang ke kiri dan ke kanan. Kemudian masing-masing citra dibagi perkomponen wajah (mata dan hidung) dan dicari posisi titik pusat masing-masing komponen. Perbandingan antara nilai proyeksi vektor mata kanan-hidung terhadap vektor mata kiri-mata kanan dan nilai vektor mata kanan-mata kiri menjadi ciri masing-masing citra. Untuk pengklasifikasi digunakan metode Perceptron. Hasilnya, metode ekstraksi ciri yang terbentuk dapat membedakan citra wajah asli dengan citra foto wajah dengan error sebesar 8,33% dari 24 citra uji untuk ukuran 320x240 piksel. Error terjadi untuk beberapa citra yang menampilkan bentuk hidung bulat lebar.

Face is one of the media for automatic human identification. The objective of the previous researches was to identify human faces from the two-dimensional perspective. Thus, fraud can occur when someone provides print out face image (photo) as an input. The main objective for this research was to distinguish the original and print out face image. Feature extraction was based on facial geometry principles. Face images (both the original and the photos) were captured by camera that was deviated to the left and right. Then each image was divided for each face components (eyes and nose). The coordinates of the center point of each component were then determined. Comparison between the value of the right eye-nose projection vector to the left-right eye vector and the value of the left-right eye vector become the feature of each image. The perceptron method was used as classifier. The result, feature extraction method was able to distinguish the original and print out face image with an error of 8.33% for 24 tested images that had 320x240 pixels resolution. Errors were occurred for some sample that show big round nose shape.

Kata Kunci : kecurangan input wajah, wajah asli, pusat komponen wajah, perbandingan vektor, perceptron