ANALISA PERFORMANSI PRINCIPAL-COMPONENT ANALYSIS (PCA) DALAM DETEKSI WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING UNTUK CITRA BERWARNA PRINCIPAL-COMPONENT ANALYSIS (PCA) PERFORMANCE ANALYSIS IN HUMAN FACE DETECTION USING TEMPLATE MATCHING FOR COLOR IMAGES

ANDRIANI S.

Informasi Umum

Kode

113990081

Klasifikasi

003.3 - Computer science- system- computer modeling and simulation

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Science

Dilihat

11 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Deteksi wajah merupakan langkah awal pengenalan wajah manusia (Human Recognition Face). Warna merupakan ciri yang menonjol dari wajah manusia. Dengan menggunakan warna kulit sebagai ciri primitif untuk deteksi region wajah memiliki beberapa keuntungan antara lain dalam pemrosesan warna kebanyakan lebih cepat daripada pemrosesan ciri wajah yang lain.<br> Untuk merepresentasikan wajah manusia dilakukan segmentasi kulit berdasarkan warna kulit untuk mensegmentasi skin region dan non-skin region dalam citra berwarna (Color Image). Hasil dari segmentasi kemudian akan dianalisa dengan Connected Component Analysis untuk menganalisa hubungan skin region dan mengidentifikasikan kandidat wajah. Selanjutnya dilakukan tahap Principal Component Analysis (PCA) untuk mendefinisikan ciri-ciri penting yang merepresentasikan sekumpulan pola wajah, untuk digunakan dalam meminimasi non-skin region. Tahap akhir dari proses deteksi wajah ini adalah deteksi wajah dengan menggunakan metoda Template Matching untuk membandingkan citra kandidat wajah dengan template wajah, lalu meyakinkan tingkat kemiripan dengan menghitung nilai korelasinya dan menyimpulkan apakah wajah atau bukan wajah. Hasil dari proses ini adalah gambar yang berupa bagian wajah manusia dan informasi lain seperti jumlah wajah yang terdeteksi pada citra inputan, waktu proses, jumlah skin region.<br> Pada tugas akhir ini, pengujian dilakukan terhadap 80 citra input. Dari data hasil uji bahwa deteksi dengan penerapan PCA menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi sebesar 86.25% sedangkan deteksi tanpa penerapan PCA menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi sebesar 76.25% Deteksi Wajah, Principal Component Analysis (PCA), Connected Component Analysis, Segmentasi, Template Matching, Warna kulit