## Implemantasi Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface Pada Sistem Password Laptop

## Zihan Noor Abdillah
Fakultas Industri Kreatif & Telematika, Prodi Teknik Informatika, Universitas Trilogi, Jakarta Selatan, Indonesia Jalan Taman Makam Pahlawan No.1 Kalibata – Jakarta Selatan
Email: zihanabdillah@trilogi.ac.id

## Abstrak
Perkembangan system keamanan mendorong  berkembangnya teknologi saat ini dengan sistem keamanan pada rumah sdengan sistem pengenalan wajah memanfaatkan  teknik pengolahan citra. Penelitian ini dilakukan untuk keamanan pada rumah supaya rumah  yang  ditempati  aman  dari  orang  yang  bukan  pemiliknya.  Tahapan  ini  menggunakan  metode  eigenface.  Eigenface digunakan untuk mereduksi dimensi vector wajah menjadi vector yang lebih sederhana ( eigen vector). Sintem pengenalan wajah ini banyak yang menggunakan dengan metode Eigenface, karena untuk metode Eigenface dapat memberikan tingkat akurasi yang baik, Sistem mampu menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 84,6% dengan FAR (False Acceptance Rate) = 16,2%, FRR (False Rejection Rate) = 20% dan EER(Equal Error Rate) = 0,3. Keuntungan menggunakan sistem pengenalan wajah ini untuk meminimalisir adanya pencurian dari orang yang tidak dikenal untuk memasuki rumah kita atau ruangan yang kita batasi, Dalam metode ini citra wajah diproyeksikan ke dalam sebuah fitur yang mempunyai variasi signifikan diantara citra wajah yang diketahui. Eigenface adalah fitur signifikan, karena fitur tersebut adalah komponen utama dari suatu set citra wajah  untuk  pelatihan.  Metode  Eigenface  akan  menangkap  point  point  pada  citra  yang  menyebabkan  variasi  yang  cocok dengan wajah dalam database yang membuat mereka dibedakan.
Kata Kunci : Keamanan, metode Eigenface, PCA

## Abstract
System  development  technology  encourages  the  development  of  current  technology  with  home  systems  using  facial recognition system. The study was conducted for homes in occupied homes secured by people who were not their owners. This stage uses the  eigenface  method. Eigenface to reduce the  dimensional vector  into a simpler vector (eigenvector). The introduction of this facial synt is much to use with Eigenface method, because for Eigenface method can provide a good level of  accuracy,  System  that  is  able  to  achieve  success  rate  of  84.6%  with  FAR  (Incorrect  Acceptance  Rate)  =  16.2%,  FRR (Rejection  Rate  False)  =  20%  and  EER  (Mistake  Rate)  =  0.3.  The  Benefits  of  Using  the  System  to  Produce  Others  from Unfamiliar Persons To Know Our Home or Outside That We Limit, In This Method The Image of Face is posted in a significant feature significantly. Eigenface is a significant feature, since the feature is a major component of managing face images for training. The Eigenface method will point the spike point on the resulting image that matches the face in the database that makes them differentiated.
Keywords : Securitu, Eigenface, PCA, Citra.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi semakin lama semakin berkembang dan maju, dengan seperti itu sistem bertambahnya pencurian yang berbagai macam dari yang terkecil sampai yang terbesar, oleh karena itu sistem keamanan pun harus di upgrade menyesuaikan dengan kondisi teknologi yang terbaru saat ini. Bagi manusia mengenali wajah seseorang adalah hal  yang  sangat  mudah  untuk  dilakukan.  Seseorang  akan  cepat  mengenal,  menghafal  dan  membedakan  wajah setiap orang yang di kenal sebelumnya walaupun dengan ekspresi yang berbeda beda ketika ditemui, atau bahkan dalam  keadaan  terang  maupun  gelap.  Akan  tetapi  bagaimana  agar  sistem  computer  dapat  mengenali  wajah manusia, akan ada kendala pada sistem tanpa adanya pembelajaran bagi sistem tersebut. Sistem ini adalah sistem yang susah untuk di tembus karena adanya proses sistem identifikasi yang unik.
Deteksi wajah adalah salah satu tahap  pra proses yang sangat penting didalam sistem pengenalan wajah yang digunakan untuk sistem biometric. Banyak peneliti yang sudah melakukan penelitian dentang pengenalan wajah  yaitu  menggunakan  metode  wavelet,  SVM  (Support  Vector  Machine),  eigenface  dengan  algoritma pengolahan citra. Eigenface menunjukan bahwa tingkat akurasi pengenalan dengan menggunakan metode yang telah  dikembangkan  mencapai  90%.    Untuk  memecahkan  permasalahan  ini  biasanya  dilakukan  dengan menggunakan teknik pereduksian dimensi (Yambor, 2000).  Teknik pereduksian dimensi  yang sangat terkenal teknik Eigenfaces yang berorientasi pada metode Principal Component Analysis (Belhumeur et al, 1997).
PCA  yang  akan  diintegrasikan  dengan  teknik  pengklasifikasian  linier  sekaligus  digunakan  pada  tahap ekstraksi  ciri  dalam  proses  pengenalan  citra  wajah  manusia  (Marti,  2007).  Teknik  yang  digunakan  untuk menyederhanakan data secara linier sehingga berbentuk sistem kordinat baru dengan maksimum varians, teknik itu di sebuk teknik PCA

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pengenalan Wajah
Sebuah sistem verifikasi biometrik mempunyai dua macam kesalahan yaitu kesalahan dalam menerima data yang tidak  terdaftar  (false  acceptance  rate  /  FAR  )    dan  kesalahan  dalam  menolak  data  yang  telah  terdaftar  (false rejection rate / FRR), FAR dan FRR saling berlawanan. FAR dan FRR merupakan fungsi dari nilai ambang.

## Gambar 1. Threshold
Secara umum sistem pengenalan wajah dibagi menjadi dua jenis, yaitu sistem feature-based  dan sistem imagebased. Sistem feature based adalah sistem permodelan parametric jadi komponen tersusun dari gabungan fitur-fitur. Pada sistem pertama digunakan ciri yang diekstrasi dari komponen citra wajah, seperti mata, hidung, mulut dan lain lain, yang kemudian akan dimodelkan secara geometris hubungan ciri ciri tersebut. Pada PCA atu transformasi  wavelet  digunakan  untuk  klasifikasi  identitas  citra,  dan  sistem  ini  merupakan  Sistem  imagebased dimana menggunakan informasi mentah dari pixe citra yang kemudian direpresentasikan dalam metode tertentu.

## 2.2 PCA
Waktu  komputasi  dan  kompleksitas  dapat  dikurangi  karena  PCA  yang  menangkap  variasi  dari  wajah  lalu direduksi  menjadi  variable  lebih  sedikit  Eigenface  adalah  eigen  vector  yang  berasal  dari  kovarian  matrik  dgn distribusi acak pada citra wajah dimensi yang tinggi. Metode ini mentransformasikan citra wajah kedalah sebuah kumpulan karakteristik fitur citra yang dinamakan eigenface. Setiap eigenface menyimpan beberapa bagian dari wajah yang tidak terlihat pada citra yang sesungguhnya. Eigenface dikombinasikan eigen vector dengan citra yang sesunguhnya. Adapun cara kerja PCA yaitu (Al Fatta, 2009) : 1. Membuat Flat Vector (ImageList, N, M) : ImageList  yaitu  kumpulan  dari  N  training image, dimana setiap image adalah W x H piksel. M adalah ukuran vector flat yang harus dibuat.
2. Gabungkan setiap dalam WH elemen vector dengan menggabungkan semua baris. Buat ImageMatrix sebagai matriks N x WH berisi semua gambar yang digabung.
3. Jumlahkan semua baris pada ImageMatrix dan dibagi dengan N untuk mendapatkan rataan gambar gabungan. Kita namakan vector elemen WH ini dengan R.
4. Kurangi ImageMatrix dengan average image R. Kita namakan matriks baru ukuran N x WH sebagai R’.
5. Jika pada elemen-elemen dari matriks R’ ditemukan nilai negative, ganti nilainya dengan nilai 0.

## 2.3 Citra
Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang mewakili orang tersebut, foto sinar X-thorax yang mewakili gambar bagian tubuh seseorang dan lain sebagainya (Hestiningsih, Idhawati,  2008 : 1).
Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya tersebut akan menerangi objek, objek kemudian akan memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya lalu ditangkap oleh alat-alat optik, seperti mata manusia, kamera, scanner, dan sensor satelit, kemudian direkam. Keluaran sistem perekaman data yang bersifat optic berupa foto dan bersifat analog berupa sinyal video seperti gambar pada tv, atau digital yang dapat langsung di simpan pada suatu media penyimpanan, hal itu disebut juga citra (Hestiningsih, Idhawati., 2008 : 1).

## 2.4 Eigenface
Metode  Eigenface  ditemukan  oleh  Matthew  A  Turk  dan  Alex  P.  Pentland  dari  MIT  pada  tahun  1991  [5]. Mendapatkan  karakteristik  citra  dengan  tidak  menggunakan  wajah  tapi  menggunakan  rumus  transformasi matematika merupakan tujuan utama dari metode Eigenface

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  menggunakan  penelitian  dengan  cara  mencatat  langsung  hasil  pengujian  sebagai  media pengumpulan data. Pengumpulan data juga dilakukan dengan mempelajari, mencari dan mengumpulkan data yang berhubungan dengan penelitian ini. Proses identifikasi wajah ini, untuk pengamanan rumah menggunakan dapat digambarkan dalam satu block diagram seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 2. Proses Pengambilan Citra Wajah
Keterangan : Jalannya block diagram proses penyimpanan wajah adalah sebagai berikut : 1. Kamera  : merupakan inputan pada aplikasi ini yang digunakan untuk mengambil citra wajah (capture).
2. Browse file wajah : proses mengambil beberapa wajah untuk di simpan pemilik rumah..
3. Deteksi wajah : merupakan proses yang menunjukkan bagian wajah dari citra wajah yangdiambil.
4. Identifikasi wajah : merupakan proses yang dilakukan untuk mencocokkan citra masukan wajah yang terlebih dahulu  diidentifikasi,  kemudian  hasil  identifikasi  tersebut  disimpan  di  dalam  database  wajah  (training  face) sehingga pada saat proses identifikasi kembali citra masukan wajah cocok dengan citra wajah pada database.

## Scan Wajah Secara Vertikal
Gambar 3. Scan Wajah Secara Vertical
Pada wajah tersebut dengan lebar  dan tinggi , dimana wajah diproses dengan cara scan secara vertical dari atas ke bawah. Prinsip kerja sistem secara keseluruhan adalah pengenalan beberapa  gambar wajah yang unik dengan berbagai ekspresi yang berfungsi sebagai input dengan gambar wajah yang di simpan  dalam database. Proses perancangan sistem identifikasi wajah.

## Pelabelan
Pelabelan ini untuk masing wajah diberikan label untuk diberi nama dan dimasukan kedalam database, nama label inilah yang nantinya akan menjadi inputan gambar dengan adanya nama.
codebook
Dengan codebook ini untuk memberi code atau serial number pada masing masing wajah yang di inputkan untuk keamanan ada rumah tersebut agar database lebih rapid an mudah mendeteksi.rosesnya adalah sebagai berikut
Pengambilan citra wajah
KAMERA
Deteksi wajah Proses identifikasi Browse file wajah Database
Gambar 4. Flowchart

## Awal untuk keamanan ini adalah
1. Scan pengguna yang mempunyai akses untuk membuka pasword atau batasan yang diperbolehkan untuk masuk ke windows.
2. Citra wajah dengan wajah scan beberapa orang nantinya akan di simpan di database
3. Lalu diproses dengan melakukan metode eigenface
4. Lalu melakukan traininig aplikasi dari sistem apakah cocok atau tidak
5. Jika  cocok  maka  berhasil  untuk  akses  ruangan  yang  diberi  keamanan  apabila  tidak  maka  akan kembali ke load image
6. Jika berhasil maka proses selesai dan akan masuk ke windows atau jika tidak menggunakan wajah maka mebuka password laptop dengan keyword sandi seperti biasa.

## a. Cara Kerja Sistem
Cara kerja sistem ini sebelumnya sudah dibahas pengguna membuat pengenalan gambar untuk siapa saja bagi yang ingin membuka password laptop dengan wajah. Tahap awal dengan membuat creat lalu webcam akan menyala dan posisikan wajah dengan webcam laptop yang sejajar. Hasilnya akan di simpan didatabase, dalam pre processing ini ada 4 taham yaitu cropping, resize, grayscale dan histogram qualization. Lalu akan masuk ke tahan penghitungan Eigenface.
Setelah penghitungan Eigenface masuk tahan Threshold adalah batas tingkat kemiripan.

## b. Implementasi
Akan di implementasikan pada Laptop yang memiliki webcam dan widows 10, pertama ketika orang itu akan membuka laptop lebih cepat maka bisa mengklik gambar wajah di samping kotak password lalu webcam akan  menyala  dan  posisikan  wajah  di  hadapan  webcam  laptop,  apabila  berhasil  maka  windows  akan  terbuka dengan sendirinya apabila wajah tidak sesuai maka tidak akan terbuka dan tampilan tetap di Screen Lock.

## c. Pengujian
Didalam pengujian ini hanya 5 wajah yang berbeda untuk menggunakan face unlock ini.
Tabel 1. Pengujian Gambar NO Gambar yang di uji Hasil Scan 1 Database 1 - Pengguna 1 0,0
NO Gambar yang di uji Hasil Scan 2 Database 1 - Pengguna 2 1212,2 3 Database 1 - Pengguna 3 22231,4 4 Database 1 - Pengguna 4 0,0 5 Database 1 - Pengguna 5 4543,3 Tabel 2. Pengujian Hasil No Gambar yang di uji Hasil Scan 1 Database 1 - Pengguna 1 2131 2 Database 1 - Pengguna 2 4312 3 Database 1 - Pengguna 3 43212 4 Database 1 - Pengguna 4 4353 5 Database 1 - Pengguna 5 664
Pengujian  foto  yang  miri, artinya  foto tersebut diambil  langsung  melalui webcam  hanya dengan cahaya yang sama melaikan cahaya pun juga mempengaruhi untuk tingkat akurasi. Hasil angka tersebut akan digunakan untuk treshhold hasil tersebut diperoleh dari perhitungan Eigenface.

## d. Penentuan threshold
Pengujian terhadap gambar yang sama maka predictnya berbeda (table I)
Pengujian kedua gambar tetap sama dan predict di angka yang maksimal, setelah dapat hasil predict dari kedua table tersebut dapat disimpulkan untuk lebih cepat akuranya maka table kedua dan pertama harus sesuai angka predictnya.

## e. Akurasi
Pengenalan wajah harus adanya dengan tingkat akurasi, maka  tingkat akurasi didapatkan sanatlah susah jika harus 100% karena banyak factor yang mempengaruhi yaitu, Cahaya, tempat, wajah. Setiap pengenalan wajah maka cahaya sangat mempengaruhi dengan pengambilan di awal.
Tempat pun bisa  jadi  menjadi  factor karena tidak adanya cahaya  yang  masuk saat pengenalan wajah atau saat membuka password laptop. Wajah juga terkadang suka berbeda dengan di awal pengambilan.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  perencaan  pemrograman  perangkat  lunak  system  ini  ( face  Recognition )  maka  dapat disimpulkan:
1. Dengan berhasilnya penerapan metode Eigenface untuk mendeteksi wajah ini sehinga bisa di implementasikan ke dalam system.
2. Saat proses pengenalan wajah untuk membuka password laptop sangatlah sensitive dikarenakan bergantung intensitas cahay, jarak dan sudut pandang berbeda beda.
3. Proses untuk membuka password laptop sangatlah cepat apabila gambar yang di ambil jelas dan focus
4. System ini lebih cepat untuk membuka password tanpa mengetik dengan keyword.

## REFERENCES
[1] Freund Y. & Schapire R, "A Short Introduction to Boosting," Journal of  Japanese Sociaety  for Artificial Intelegence, pp. 14(5)- 780, 1999.
[2] Matthew A. Turk and Alex P. Pentland, Face Recognition Using Eigenfaces, IEEE, 1991, 2005.
[3] Denny, M. 2012. Pengenalan Computer Vision dengan EmguCV di C#.Net. http://bisakomputer.com/pengenalancomputer-vision-dengan-emgucv-di-cnet/
[4] Turk, M
and Pentland, A. 1991. Face Recognition Using Eigenfaces.
http://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/m turk-CVPR91.pdf
[5] Suprianto,  D.  2013.  Sistem  Pengenalan  Wajah  Secara  Real-Time,  dengan  Adaboost,  Eigenface  PCA  & MySql. Malang. Universitas Brawijaya Malang
[6] Al Fatta, Hanif. 2006. Sistem Presensi Karyawan Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Algoritma Eigenface. Yogyakarta: STMIK AMIKOM
[7] Brigida. 2012. Pengenalan Pola. http://informatika.web.id/pengenalanpola.htm
[8] Rahim, M.A. 2013.Perancangan  Aplikasi Pengenalan  Wajah Menggunakan Metode Viola Jonnes.Medan: STMIK Budi Darma
[9] Ni  Wayan  Marti,  Pemanfaatan  GUI  Dalam  Pengembangan  Perangkat  Lunak  Pengenalan  Citra  Wajah Manusia menggunakan Metode Eigenface, 2010
[10] Arie  Wirawan Margono, Ibnu Gunawan, Resmana Lim, Pelacakan dan Pengenalan  Wajah  Menggunakan Metode  Embedded  Hidden  Markov  Models,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Jurusan  Teknik  Informatika, Universitas Kristen Petra: 2004