Pengenalan Wajah Manusia Dengan Variasi Pencahayaan Menggunakan Metode Local Binary Pattern (LBP)

Mochamad Miftakhul Huda, Regina Lionnie, Trie Maya Kadarina

Abstract


Sistem pengenalan wajah adalah teknik biometrik yang memungkinkan komputer atau mesin untuk mengenal wajah manusia melalui sebuah gambar digital dengan cara mencocokan pola wajah dengan basis data yang tersimpan. Sistem pengenalan wajah variasi pencahayaan mempunyai kendala pada performa sistem pengenalan wajah, terutama pada pencahayaan. Contoh kasus nya ada pada sebuah smartphone yang mempunyai masalah pada sistem pengenalan wajah pada kondisi ruangan yang gelap. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah dalam permasalahan variasi pencahayaan agar dapat meningkatkan performa keakuratan sistem pengenalan wajah dalam mengenal wajah pengguna smartphone. Sistem ini akan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP), dan akan di kombinasikan dengan beberapa Pra Proses, yaitu Ekualisasi Histogram, Sharpening, Gaussian Filter, dan Median Filter yang berfungsi sebagai ekstrasi fitur dalam pengenalan wajah manusia dengan variasi pencahayaan. Kemudian sistem ini menambahkan fitur klasifikasi menggunakan metode Nearest Neightbor yang berfungsi untuk pengklasifikasian wajah manusia ke dalam class class yang sudah ditentukan.

Keywords


Local Binary Pattern; Matlab; Extended Yale B; k-Nearest Neighbor; Pra Proses

Full Text:

PDF

References


R. Purwati, & G. Ariyanto. “Pengenalan Wajah Manusia Berbasis Algoritma Local Binary Pattern”. Emitor: Jurnal Teknik Elektro, 17(2), 29-38 .2018

Muljono, T. Sutojo and A. N. Pulung. “Pengolahan Citra Digital”. Penerbit Andi. P.34. 2017

R. C. Gonzalez, R. E. Woods and S. L. Eddins. “Digital image processing using MATLAB”. Pearson Education India. 2004

Fajriana, F. Wahyu, and Sadli. “Aplikasi Penerapan Auto Matic Clustering dan Fuzzy Time Series”. Yayasan Kita Menulis, P. 77-78. 2019

A. S. Georghiades, P. N. Belhumeur and D. J. Kriegman, “From few to many: illumination cone models for face recognition under variable lighting and pose,” in IEEE Trans. Pattern Anal. And machine Intell., Vol. 23, no. 6, Jun 2001, pp. 643-660.

K. C. Lee, J. Ho and D. J. Kriegman, “Acquiring linier subspaces for face recognition under variabel lighting,” in IEE Trans. Pattern Anal. And machine Intell,. Vol. 27, no. 5, May 2005,pp. 684-698




DOI: http://dx.doi.org/10.22441/jte.2020.v11i3.003

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Elektro

Publisher Address:
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
Tlp./Fax: +62215871335
Email: [email protected]
Website of Electrical Engineering
http://teknikelektro.ft.mercubuana.ac.id

p-ISSN : 2086-9479
e-ISSN : 2621-8534
Jurnal URL : http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte
Jurnal DOI: 10.22441/jte

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.

Web
Analytics Made Easy - StatCounter
View My Stats

The Journal is indexed by: