PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE FISHERFACE UNTUK MENDUKUNG SISTEM AKADEMIK

Sari

ABSTRAK

Pengenalan wajah (face recognition) sistem yang dapat membandingkan satu citra wajah yang dimasukkan dengan suatu database wajah yang paling cocok dengan citra tersebut. Untuk  kondisi citra wajah yang menjadi masukan (input) berupa nama, nim, kelas, jurusan, prodi, keluarannya adalah dikenali atau tidaknya sebuah gambar dan inputan sebagai salah satu individu pada database, sistem ini juga merupakan masalah yang penting. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menciptakan teknologi sederhana yaitu sebuah aplikasi pengenalan wajah, Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari, memahami pengenalan wajah dengan data yang sudah diinput melalui database dengan masukan berupa gambar wajah. Proses absensi dengan pengenalan wajah ini menggunakan algoritma fisherface yang terdapat pada emgu.cv, sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemograman visual basic serta database menggunakan MySQL. Pada pengujian ini hasil yang didapat berbeda beda antara wajah satu dengan wajah yang lainnya, pada pengujian yang dilakukan ini hasil yang keluar berupa nama nim kelas prodi jurusan. Berdasarkan pengujian, presentase keberhasilan sistem pengenalan wajah sangat maksimal

Kata Kunci : Fisherface, Pengenalan Wajah.

ABSTRACT

Face recognition (face recognition) system that can compare one face image is entered with a facial database that best fits that image. To condition the face image becomes the input (input) form of the name, nim, classes, subjects, study program, the output is recognizable or not an image and input as one of the individuals in the database, the system is also an important issue. Those problems can be solved by creating a simple technology that is a face recognition application, this research aims to study, understand facial recognition with the data already inputted through the database with the input of the face image. The attendance at this face recognition algorithm using fisherface contained in emgu.cv, the system is built using the Visual Basic programming language and uses a MySQL database. In this test the results obtained is different between the face of the face of the other, on the tests carried out these results be the name of the class nim Prodi majors. Based on testing, the percentage of successful face recognition system optimal.

Keywords: Fisherface, Face Recognition.