PERANCANGANSISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI SUSUNAN TAPIS WAVELET GABOR 2D DENGAN JARAK EUCLIDEAN

Abstract

Abstrak

Pengenalan wajah merupakan salah satu tugas visi komputer dalam  mengenal manusia berdasarkan ciri wajahnya. Aplikasi pengenalan wajah oleh sistem komputer telah dikembangkan, antara lain sistem keamanan, interaksi manusia dengan komputer, dan aplikasi multimedia. Tantangan yang dihadapi oleh sistem pengenalan wajah terletak pada perubahan kondisi wajah seperti pose, ekspresi, iluminasi, dan penggunaan aksesoris yang turut andil dalam mempengaruhi laju pengenalan.Dalam penelitian ini digunakan suatu susunan tapis wavelet Gabor 2 dimensi untuk mengekstrak wajah. Tapis Gabor memiliki karakter seperti Wavelet yang terlokalisasi pada spasial-frekuensi sehingga mampu mengekstraksi fitur lokal pada wajah. Proses ekstraksi dilakukan dengan cara konvolusi 2 dimensi antara tapis dengan citra wajah aras keabuan. Hasilnya berupa representasi wajah berupa informasi magnitude yang diperoleh dari fungsi komples sinusoidal.Jarak Euclidean dilakukan untuk menghitung jarak antara nilai ciri data uji dengan nilai ciri basisdata.Pengujian dilakukan dengan menguji deformasi pada citra wajah seperti pose dan ekspresi dan jumlah data latih. Tapis diuji dengan memberikan variasi jumlah skala dan orientasi. Sistem dengan laju pengenalan terbesar dimiliki oleh susunan tapis dengan 5 skala dan 8 orientasi yang mencapai akurasi sebesar 98,67%. Metode yang kami gunakan menunjukan performa yang sangat baik dalam mengenali perubahan ekspresi wajah, namun kurang baik dalam mengakomodasi perubahan pose.

Kata Kunci:  Pengenalan Wajah, Visi Komputer, Analisis Wavelet, Tapis Gabor, Jarak Euclidean

Abstract

Face recognition is a computer visiontask which has a capability to recognize human according to their corresponding face features. Face recognition application of computer system have been developed in recent year including surveillance, human-computer interaction, and multimedia application. Some challenges will possibly beundergone in face recognition research mostly lie on deformation of face condition such as pose, expression, illumination, and accessories use thatlead toa noticeable impact on recognition rate. This undergraduate thesis, we use 2 dimensional Gabor wavelet filter bank to extract face image. Gabor filter has characteristic similar to wavelet that is localized in both time and frequency domain able to extract local feature on face image. Convolution produces face representation feature called Gaborface in a terms of magnitude information obtained from sinusoidal complex function.Features areformed as a coloumn matrix concatenationwhich is called feature vector. At the end of process,euclidean distance is then performed to measure test data features vector with database features. Testing has been done by giving variation in some aspects.Firtsly number of train data, secondly face image deformation such pose and expression and thirdly the variant filter with variation inscale and orientation. The best system, based on this research, is achieved by 5 x 8 filter bank with accuracy up to 98,67%. Our proposed methodes also shows a very well performance in recognizing exspression changes, but cannot accommodate properly in pose changes. 

Keywords:Face Recognition, Computer Vision, Wavelet Analysis, Gabor Filter, Euclidean Distance