Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Local Binary Pattern Dan Principal Component Analysis

Abstract

Abstrak Pengenalan Wajah merupakan sistem teknologi berbasis biometrik yang digunakan untuk mengidentifikasi seseorang dari suatu gambar digital ataupun video dengan cara menganalisa wajah mereka menggunakan algoritma tertentu. Meningkatkan akurasi pada pengenalan wajah menjadi sebuah tantangan bagi peneliti. Pada penelitian sebelumnya[1], pengenalan wajah menggunakan ekstraksi fitur Local Binary Pattern pada resolusi rendah 35 piksel telah mencapai akurasi 90%. Pada penelitian ini, penulis membuat system pengenalan wajah menggunakan metode Local Binary Pattern dan dikombinasikan dengan Principal Component Analysis untuk meningkatkan penelitian sebelumnya, dan berhasil mencapai akurasi 94% pada resolusi rendah. Kata kunci : Pengenalan Wajah, Local Binary Pattern, Principal Component Analysis, Ekstraksi Fitur Abstract Face Recognition is a biometric-based technology system that is used to identify someone from a digital image or video by analyzing their faces using certain algorithms. Increasing accuracy in facial recognition is a challenge for researchers. In previous studies [1], face recognition using features extraction of Local Binary Pattern features at a low resolution of 35 pixel has reached 90% accuracy. In this study, the author made a face recognition system using the Local Binary Pattern method and combined it with the Principal Component Analysis to improve previous research, and achieved 94% accuracy at low resolution. Keywords: Face Recognition, Local Binary Pattern, Principal Component Analysis, Feature Extraction