Sistem pengenalan wajah adalah suatu sistem untuk mengenali identitas diri dari seseorang melalui wajah manusia. Teknologi ini mengidentifikasi bagian tubuh manusia yang unik dan tetap seperti wajah manusia. Hal khusus di bidang identifikasi dan pengenalan wajah manusia memanfaatkan pengolahan dan juga analisis citra wajah, yang akan berperan penting dalam proses pengenalan wajah manusia. Sistem ini dapat di manfaatkan dalam suatu sistem keamanan di bidang biometrika. Pada penelitian ini telah di bangun suatu perangkat lunak pengenalan citra wajah manusia menggunakan metode Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (2DLDA) untuk menentukan karakteristik dari wajah manusia. Sedangkan pada tahap pengklasifikasian digunakan metode Angular Separation untuk mengukur kemiripan antara data pelatihan (training) dan data uji coba (testing). Melalui proses testing gambar wajah ini dapat di ketahui identitas diri dari seseorang. Dari uji coba aplikasi menggunakan klasifikasi Angular Separation di peroleh akurasi pengenalan benar sebesar 94.5%, pada lima pose citra wajah pelatihan dan lima pose citra wajah uji coba (testing) dengan jumlah data masing - masing dua ratus citra wajah manusia yang di ambil dari database ORL dengan menggunakan sepuluh eigen. Kata kunci : Sistem pengenalan wajah, Two Dimensional Linear Discriminant Analysis, Angular Separation.

Face recognition system is a system to recognize the identity of a person with a human face. This technology identifies the unique human body parts and remains like a human face. It specialized in the identification and recognition of human face processing and utilizing facial image analysis, which will play an important role in the process of human face recognition. This system can be utilized within a security system in the field of biometrics. In this study has built a software image of human face recognition using the Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (2DLDA) to determine the characteristics of a human face. While on stage classification method used to measure the similarity of the angular separation between the training data (training) and the data of testing (testing). Through the process of testing facial image can be in the know of a person's identity. Of a pilot application using Angular Separation classification recognition accuracy obtained was 94.5%, in five poses of training face images and five-pose face images of testing (testing) with the amount of data each - each two hundred images of human faces taken from the ORL database using ten eigenvalues. Key words : Face recognition system, Two Dimensional Linear Discriminant Analysis, Angular Separation.

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal