FACE RECOGNITIONMENGGUNAKAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS(LDA)
Abstract
Paper ini membahas sistem pengenalan image wajah dengan 2 metode ekstraksi fitur
statistik yaitu PCA (Principal Components Analysis) dan LDA (Linear Discriminant
Analysis). Pemilihan metode ekstraksi fitur yang tepat dan efisien sangat menentukan
keberhasilan dari sistem pengenalan secara keseluruhan. Sistem dibangun
menggunakanplatform PC dengan penulisan program komputer menggunakanDelphi.
Sistem diuji menggunakan berbagaiimagedatabase yang diambil menggunakan
kamera digital yangterdiri dari 12orang dengan masing-masing 10image. Sistem
juga diuji menggunakan Yale faces database yang terdiri dari 14 orang dengan
masing-masing 9 image. Metode pengenalan pola menggunakan nearest neighbor
sederhana dan dihasilkan recogntion rate antara 80-90%dengan berbagaivariasi
penambahan noise dan oklusi.
statistik yaitu PCA (Principal Components Analysis) dan LDA (Linear Discriminant
Analysis). Pemilihan metode ekstraksi fitur yang tepat dan efisien sangat menentukan
keberhasilan dari sistem pengenalan secara keseluruhan. Sistem dibangun
menggunakanplatform PC dengan penulisan program komputer menggunakanDelphi.
Sistem diuji menggunakan berbagaiimagedatabase yang diambil menggunakan
kamera digital yangterdiri dari 12orang dengan masing-masing 10image. Sistem
juga diuji menggunakan Yale faces database yang terdiri dari 14 orang dengan
masing-masing 9 image. Metode pengenalan pola menggunakan nearest neighbor
sederhana dan dihasilkan recogntion rate antara 80-90%dengan berbagaivariasi
penambahan noise dan oklusi.