Pengenalan Citra Wajah menggunakan Ekstraksi Fitur Ruang Warna YCbCr dan Metode Principle Component Analysis (PCA) untuk Presensi Mahasiswa Otomatis
Kata Kunci:
Principle Component Analysis, Citra Wajah, Ruang Warna YCbCr, Eucledian DistanceAbstrak
Wajah merupakan bagian tubuh manusia yang sangat berpengaruh dalam kehidupan sehari-hari. Kebanyakan manusia mengenali seseorang melalui wajah. Dari keunikan wajah itu timbul inovasi tentang presensi otomatis menggunakan wajah yang lebih efisien dibanding presensi secara manual dimana rawan akan manipulasi. Namun pada kenyataannya presensi otomatis berbasis pengenalan wajah memiliki kekurangan terhadap intensitas cahaya yang tinggi sehingga membuat citra wajah terlihat bias. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan melakukan pendekatan pada ruang warna YCbCr yang mampu mengatasi intensitas cahaya tinggi pada citra. Inti dari presensi otomatis adalah proses pendeteksian dan pengenalan citra wajah manusia. Pada penelitian ini hanya focus pada pengenalan wajah dengan metode ekstraksi fitur ruang warna YCbCr dan metode Principle Component Analysis. Hasil dari nilai PCA akan dihitung jaraknya menggunakan Eucledian Distance untuk mengetahui kedekatan antara citra latih dan citra uji. Pada pengujian ini menggunakan dua skenario, skenario pengujian pertama menggunakan citra uji tanpa pancara cahaya yang mampu mendapatkan akurasi 84%. Skenario pengujian kedua menggunakan citra uji dengan pancaran cahaya yang mampu mendapatkan akurasi 52%.