<![CDATA[Penelitian tentang identifikasi wajah telah banyak dilakukan sebagai salah satu kebutuhan dalam sistem keamanan. Namun penelitian tersebut hanya menekankan kepada metode dengan kondisi dimana wajah dalam keadaan normal dan pencahayaan yang sama. Di dalam penelitian ini, input yang diidentifikasi berupa citra wajah yang belum diketahui, sistem selanjutnya akan memberikan output berupa identifikasi wajah yang paling sesuai dengan database yang tersedia. Penelitian ini fokus kepada peningkatan ketelitian dalam identifikasi wajah berdasar pengaruh dari citra input dengan posisi dan pencahayaan berbeda. Penelitian ini mengusulkan 4 tahapan untuk prosesidentifikasi yang meliputi pre-processing (normalisas dan deteksi tepi), transformasi data training dengan Pulse Coupled Neural Network (PCNN), dan klasifikasi menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dari hasil percobaan identifikasi 540 data training citra wajah terhadap 180citra wajah acuan didapatkan tingkat ketelitian mencapai 90.7%.Kata Kunci : Posisi dan pencahayaan, Pre-processing, PCNN, LVQ.]]>
Copyrights © 2011
