PERBANDINGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN HIDDEN MARKOV MODEL PADA PENGENALAN WAJAH - Ardiyansyah, Yudha (Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika, 2021)
Wajah merupakan salah satu bagian tubuh terpenting dari manusia. Wajah berfungsi sebagai tanda pengenal identitas seseorang Wajah karena wajah sangat terstruktur, kompleks dan rumit.Metode Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Metode Hidden Markov Model (HMM) merupakan dua metode yang sangat sering digunkan untuk membuat aplikasi pengenalan wajah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari tau perbandingan dari metode PCA dan HMM. Citra yang digunakan pada penelitian kali ini merupakan citra yale face database (http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database) dengan menggunakan 10 sampel data. Berdasarkan dari penelitian yang kita lakukan secara umum metode PCA lebih akurat dalam pengenalan wajah dari pada dengan metode HMM. Dengan hasil rata – rata kecocokan wajah dengan metode PCA yang didapatkan adalah 77,59, dibadingkan dengan nilai rata – rata kecocokan wajah dengan metode HMM adalah 68,69.