PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN METODE COMPLETE KERNEL FISHER DISCRIMINANT
Authors: Muliani Aninda , Kosasih Suwandy 
Published: October 2019

Abstrak - Pelacakan dan pengenalan wajah manusia (face recognition) merupakan salah satu bidang penelitian yang penting dan belakangan ini banyak aplikasi yang dapat menerapkannya, baik di bidang komersial maupun bidang penegakan hukum. Teknik pengenalan wajah pada saat ini telah mengalami kemajuan yang sangat berarti, mengingat teknik pengenalan wajah ini merupakan bidang penelitian yang sangat dibutuhkan untuk berbagai bidang. Aplikasi face recognition pada saat ini banyak dikembangkan karena dapat diaplikasikan di berbagai bidang permasalahan seperti pengenalan kriminal, aplikasi keamanan, absensi, ataupun interaksi manusia dengan komputer. Banyak metode yang digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah, salah satu diantaranya adalah metode Complete Kernel Fisher Discriminant(CKFD) yang merupakan pengembangan dari metode Kernel Principal Component Analysis (PCA) dan Fisher Discriminant Analysis (FDA). Metode Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD) memiliki dua keuntungan bila dibandingkan dengan Kernel Fisher Discriminant (KFD) sebelumnya. Pertama, implementasi algoritma ini dapat dibagi ke dalam dua fase, yaitu Kernel principal component analysis (KPCA) ditambah Fisher linear discriminant analysis (FLD) sehingga hasilnya lebih transparan dan lebih sederhana. Kedua, CKFD bisa membuat dua kategori informasi diskriminan sehingga hasilnya lebih kuat. Perancangan aplikasi ini bertujuan untuk implementasi sistem pengenalan wajah menggunakan metode Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD). Perancangan aplikasi pengenalan citra wajah ini dirancang menggunakan Visual Basic 2008, dimana sistem ini sudah bisa digunakan untuk pengenalan wajah dengan rata-rata 56,48% sehingga hasilnya dapat dikatakan tidak begitu akurat. Namun sistem ini perlu pengembangan lebih lanjut, agar bisa digunakan untuk mengenali citra wajah dengan lebih akurat, serta peningkatan ukuran dan resolusi gambar yang digunakan di atas 240x240 piksel. Kata Kunci - Sistem Pengenalan Wajah dan Metode Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD) Abstract - Face recognition is one of the important research fields and lately many applications can apply it, both in the commercial and law enforcement fields. Facial recognition techniques have now made significant progress, considering that face recognition techniques are a much-needed field of research for various fields. The face recognition application is currently being developed because it can be applied in various fields of problems such as criminal recognition, security applications, attendance, or human interaction with computers. Many methods are used in face recognition applications, one of which is the Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD) method which is the development of the Kernel Principal Component Analysis (PCA) method and Fisher Discriminant Analysis (FDA). The Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD) method has two advantages compared to the previous Kernel Fisher Discriminant (KFD). First, the implementation of this algorithm can be divided into two phases, namely Kernel principal component analysis (KPCA) plus Fisher linear discriminant analysis (FLD) so that the results are more transparent and simpler. Second, the CKFD can make two categories of discriminant information so that the results are stronger. The design of this application aims to implement face recognition systems using the Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD) method. The design of face image recognition application is designed using Visual Basic 2008, where this system can be used for face recognition with an average of 56.48% so the results can be said to be not very accurate. But this system needs further development, so that it can be used to recognize facial images more accurately, and increase the size and resolution of images used above 240x240 pixels. Keywords - Face Recognition System, and Method Complete Kernel Fisher Discriminant (CKFD)