PENDETEKSIAN MULTI WAJAH DAN RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN EIGENFACE

Abstract

Pengenalan wajah telah menjadi masalah menarik di seluruh dunia dan menjadi perhatian  banyak orang.  Hal ini dikarenakan informasi tentang wajah seseorang dapat diekstraksi dari citra yang kemudian direpresentasikan sebagai identias diri seseorang untuk media pengenalan wajah. Meskipun aplikasi mengenai topik ini telah dimplementasikan, namun pada dasarnya teknologi ini belum matang sehinga penelitan masih perlu terus dikembangkan untuk memperoleh hasil yang dinginkan. Tujuan penelitan ini adalah membangun sebuah aplikasi yang mampu melakukan pendeteksian dan pengenalan wajah secara real time dan multi wajah.  Untuk proses pendeteksian wajah, metode yang diterapkan adalah metode Haar Cascade dengan memanfatkan sebuah image procesing library yang berfungsi sebagai dasar pengolahan dalam pendeteksian citra wajah. Sedangkan untuk proses pengenalan wajah metode yang digunakan adalah eigenface berbasis PCA (Principal Component Analysis). Pengenalan wajah adalah aplikasi komputer yang disusun menggunakan  algoritma kompleks yang menggunakan teknik matematika dan matricial, yang mendapatkan gambar dalam mode raster (format digital) dan kemudian proses dan bandingkan pixel dengan pixel menggunakan metode yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang lebih cepat dan handal, jelas hasil ini tergantung dari penggunaan komputer yang cepat untuk memproses ini karena kekuatan komputasi besar dalam algoritma ini. Dalam penelitan ini, pengujian deteksi wajah maupun pengenalan wajah dilakukan berdasarkan beberapa faktor yang memungkinkan dapat mempengaruhi akurasi dari pendeteksian maupun pengenalan wajah. Faktor tersebut berupa pengaruh umur, gaya wajah, penambahan aksesoris dan pelatihan data training. Dari hasil pengujian menunjukan perolehan tingkat akurasi pendeteksian wajah mencapai sebesar 90%.

Kata Kunci: Deteksi Multi Wajah, Metode PCA, Eiganface