Pengenalan wajah dengan self organizing maps (SOM) dan principal components analysis (PCA)

FANGGIDAE, Adriana, Drs. Agus Harjoko, M.Sc., Ph.D

2008 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Pemilihan metode pengenalan wajah yang tepat dan efisien sangat menentukan keberhasilan dari sistem pengenalan secara keseluruhan. Penelitian ini membahas sistem pengenalan wajah yang melibatkan 2 tahap yaitu deteksi wajah dengan menggunakan self organizing maps (SOM) dan pengenalan wajah dengan menggunakan principal components analysis (PCA). Sistem diuji menggunakan image database ATT dan ASSEX yang diperoleh dari internet. Metode pengenalan menggunakan nearest neighbor sederhana (Euclidean distance) dan dihasilkan recognation rate antara 58,33% - 93,33% dengan berbagai variasi penambahan efek.

The choosing of accurate and efficient face recognation method is important factor in successfulnes of whole recognation system. This research explained face recognation system involving two steps i.e. face detection using self organizing maps (SOM) and face recognation using principal components analysis (PCA). The system was tested with ATT and ASSEX image databases which is accessed from internet. Recognation method used simple nearest neighbor (Euclidean distance) and produced recognation rate about 58,33% - 93,33% for various effect addition.

Kata Kunci : Self organizing maps (SOM),Principal components analysis (PCA),Euclidean distance,Wavelet daubechies, self organizing maps (SOM), principal components analysis (PCA), Euclidean distance, and wavelet Daubechies.