SISTEM PENGENALAN WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA-JONES DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Mahardiyan Aris Prastya

Abstract


Pengenalan wajah manusia dapat dilakukan secara otomatis dengan menggunakan perangkat komputer dengan memasukkan algoritma tertentu dalam pemrosesan nya. Algoritma yang bisa digunakan dalam melakukan pengenalan dan pencocokan ciri wajah salah satunya adalah Principal Component Analysis. Namun, untuk mendeteksi apakah dalam suatu citra terdapat wajah manusia atau tidak, digunakan algoritma Viola Jones. Studi kasus dilakukan dengan menggunakan sampel wajah mahasiswa pada Universitas Maarif Hasyim Latif Sidoarjo untuk mengetahui tingkat akurasi sistem pengenalan wajah menggunakan algoritma Viola-Jones dan PCA. Sistem pengenalan wajah ini disusun dan rancang menggunakan aplikasi MATLAB R2016A. Dalam membuat sistem pengenalan wajah dilakukan proses pelatihan dan pengujian. Pada studi kasus ini, tingkat akurasi sistem pengenalan wajah manusia ini mencapai hasil yang cukup akurat, yakni mencapai 87,5%.


Keywords


face detection; principal component analysis; viola jones

Full Text:

PDF

References


Aggi Prasetyo, R., Alexander, & Sanjaya, B. (2012). Pemecahan Masalah Pengenalan Citra Wajah Secara Realtime dengan Variasi Pose Menggunakan Metode Eigenfaces (Universitas Bina Nusantara). Retrieved from http://eprints.binus.ac.id/23809/

Darmawan, A. (2019). APLIKASI MOBILE PENGENALAN WAJAH SECARA REAL-TIME BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS. Ubiquitous: Computers and Its Applications Journal, 2(1), 57–66.

Heranurweni, S. (2010). Pengenalan Wajah Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Prosiding SNST Fakultas Teknik, 1(1).

Putro, M. D., Adji, T. B., & Winduratna, B. (2012). Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones. SciETec, 22 February 2012. Retrieved from https://repository.ugm.ac.id/32427/

Santoso, A., Arif, I., & Hatta, M. (2017). Pembelajaran Supervised SVM Untuk Identifikasi Obyek Pisau Pada Mesin X-Ray Bandara Juanda. Nusantara Journal of Computers and Its Applications, 1(1).

Sultoni, & Hariyanto, R. (2017). Pengenalan Wajah Secara Real Time Menggunakan Metode Camshift dan Operator Erosi Berdasarkan Citra Wajah. JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education), 1(1), 8–19.

Wiryadinata, R., Sagita, R., Wardoyo, S., & Priswanto, P. (2016). Pengenalan Wajah Pada Sistem Presensi Menggunakan Metode Dynamic Times Wrapping, Principal Component Analysis Dan Gabor Wavelet. Dinamika Rekayasa, 12(1), 1–8.

Zainudin, M., Radi, H., Abdullah, S., Rahim, R. A., & Ismail, M. (2012). Face recognition using principle component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). International Journal of Electrical & Computer Sciences, 12(05), 50–55.

Zayuman, H., Santoso, I., & Isnanto, R. R. (2011). Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Analisis Komponen Utama (PCA) dan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan-Balik (Universitas Diponegoro). Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/25291/


Refbacks

  • There are currently no refbacks.



UCaiAJ abstracted & indexed by :  

                    


ISSN 2622-7983 (online)
ISSN 2622-7746 (print)

Creative Commons License
UCaiAJ is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.


Publisher : LPPM Universitas Maarif Hasyim Latif

Address : LPPM UMAHA

Jl. Ngelom Megare, Taman, Sidoarjo 61257   031-7884034, Fax. 031-7884034
e-mail : ubiquitous@umaha.ac.id
URL : https://e-journal.umaha.ac.id/index.php/ubiquitous


Powered by Open Journal Systems 2.4.8.1