PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN VARIASI ILUMINASI MENGGUNAKAN PRA-PEMROSESAN TAN AND TRIGGS DAN METODE KLASIFIKASI ROBUST REGRESSION

Abstract

Abstrak. Pengenalan citra wajah dengan variasi iluminasi dianggap sebagai salah satu masalah penting di bidang pengenalan wajah karena variasi yang disebabkan oleh pencahyaan lebih signifikan dari pada ciri fisik wajah individu sendiri. Salah satu pendekatan untuk memecahkan masalah ini  adalah dengan metode klasifikasi Robust Regression. Dalam penelitian ini metode Robust Regression dengan menggunakan teknik pra pemrosesan Tan and Triggs (TT)  dapat menghasilkan kinerja yang cukup handal. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 2 basisdata standar yaitu CMU-PIE dan Yale Face B. Berdasarkan uji coba yang dilakukan, penggunaan pra pemrosesan TT pada robust regression menghasilkan tingakat akurasi yang lebih unggul daripada penggunaan pra pemrosesan Histogram Equalization (HE). Pada CMU PIE Face Database pencahayaan frontal dengan pra proses  HE akurasi sebesar 97,30% sedangkan dengan TT akurasi sebesar 97,82%. Pada kondisi pencahayaan ekstrim akurasi yang diperoleh HE sebesar 99,66% sedangkan TT sebesar 100%. Selain itu, dari hasil uji coba database lain yaitu dengan Yale Face Database B 50x50 akurasi menggunakan HE sebesar 84,7 % sedangkan dengan TT sebesar 93,95%.

Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Normalisasi Iluminasi, Robust Regression, Tan and Triggs.