ABSTRAKSI: Setiap wajah manusia memiliki karakteristik unik yang dapat dimanfaatkan untuk membedakannya dengan manusia lainnya. Pencarian identitas manusia dapat dilakukan dengan berbagai cara, terutama yang menyangkut ciri fisik, salah satunya adalah dengan memanfaatkan citra wajah manusia yang bersangkutan
Salah satu metode yang umum digunakan sebagai metode pengenalan wajah manusia melalui citra wajah adalah metode Eigenface. Akan tetapi, metode ini memiliki kelemahan dalam mendiskriminasi gambar dalam beberapa aspek, salah satunya adalah aspek pencahayaan (illumination).
Tugas Akhir ini membahas mengenai pemanfaatan metode Eigenface untuk mengekstraksi fitur-fitur wajah dan metode City Block sebagai metode pengenalannya. Sistem pengenalan wajah ini dapat mengenali perubahan pada ekspresi wajah atau perubahan kecil lain (misal, penggunaan kacamata) dari citra uji. Citra wajah yang digunakan, baik citra latih maupun citra uji adalah citra JPG grayscale berukuran 92 x 112 piksel yang terdiri dari satu wajah, dan letaknya ditengah.
Dari hasil pengujian didapatkan bahwa, penambahan nilai brightness sampai pada level tertentu dapat meningkatkan akurasi pengenalan citra uji. Sementara untuk citra yang dimodifikasi berupa perubahan latar belakang, penambahan tulisan, penambahan kumis dan jenggot, dan penambahan coretan yang menutupi daerah mata, tingkat akurasi pengenalan ditentukan oleh sejauh mana perubahan terhadap citra uji karena hasil modifikasi tersebut.Kata Kunci : Eigenface, City Block, pencahayaan, grayscale.ABSTRACT: Each human’s face has its own characteristics which can be used to distinguish each of them with other humans. Task of finding humans identity can be done in various way, especially on physical characteristics, for example is by using human’s portrait.
Eigenface is one of the most known method which has been used for human face recognition through humans portrait. But, this method has some limitations in discriminating ability on some aspects, such as illumination.
In this Final Project, we discuss about using Eigenface method to extract face features and using City Block as the recognition function. This human recognition system, able to recognize some change of human’s face expression or some occurrence (such as wearing glasses) from the input image. The train image and image used in this system are grayscale JPG image with size 92 x 112 pixel, the face at each images consist of one face, and placed at center position.
From the result test, we found out that the increasing of brightness value at some certain level may increase the recognition accuration rate. While the accuration rate of modified image, depends on how much the image changed by modification itself.
Keyword: Eigenface, City Block, illumination, grayscale.