PENGEMBANGAN MODEL PENGENALAN WAJAH PADA RUANG EIGEN DENGAN 2DPCA (2 Dimensional Principal Component Analysis)

Abstract

Pengenalan wajah merupakan masalah yang didasarkan pada pengenalan obyek  Obyek diidentifikasi secara spesifik dan menggunakan karakteristik terukur. Dalam proses pengenalan wajah cukup banyak metode yang dapat digunakan, salah satu fungsi dengan menggunakan metode jarak  euclid. Metode euclid adalah metode dengan membandingkan citra pengujian yang memiliki jarak minimal dengan basis data citra pelatihan. Fitur teknik ekstraksi yang digunakan dalam pengenalan wajah untuk menemukan fitur penting dari basis data gambar pelatihan yang menjadi referensi. Satu adalah teknik diperkenalkan oleh Yang Jian pada tahun 2004 adalah 2DPCA (2 Dimensi Analisis Komponen Utama). Percobaan ini menggunakan 2DPCA untuk teknik ekstraksi fitur pada pengenalan wajah. Hasil yang dicapai bahwa kinerja model dengan persentase yang benar mencapai 96,75 %.