ANALISIS PERBANDINGAN METODE EIGENFACE DENGAN FISHERFACE PADA PROSES
PENGENALAN WAJAH
Calculati Alfi Jannati Mujiono 51410506 Pembimbing : Dr. Singgih Jatmiko, SSi., MSc
Latar Belakang • Perkembangan Teknologi • Pengenalan Wajah • Metode Pengenalan Wajah
Batasan Masalah • Perbedaan antara metode Eigenface dan Fisherface pada saat terjadi perubahan cahaya • Perbedaan antara metode Eigenface dan Fisherface pada saat terjadi perubahan ekspresi wajah • Perbedaan antara metode Eigenface dan Fisherface pada saat proses akurasi pengenalan wajah
Tujuan • Membandingkan kinerja metode pengenalan wajah antara Eigenface dengan Fisherface dalam hal perubahan pencahayaan, jarak objek dengan kamera (webcam), ekspresi wajah, dan tingkat akurasi pengenalan wajah.
Uji Coba Sample Sample citra yang digunakan dalam uji coba terdiri dari dua macam sample yaitu: 1.Terdiri dari 20 citra wajah. Masing-masing terdiri dari 3 citra wajah dari 20 orang yang berbeda, dengan kondisi sebagai berikut: a.Tidak memakai kacamata b.Menggunakan pencahyaan dengan kondisi jendela tertutup c.Menggunakan 3 variasi ekspresi wajah yaitu, normal, senyum, dan sedih.
Uji Coba Sample Cont.(1) d. Kemiringan wajah yaitu serong kanan atau kiri ±15◦, dan serong kanan atau kiri ±30◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam). e. Menundukkan kepala ±15◦ dan menaikan dagu ±15◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam).
Uji Coba Sample Cont.(2) 2. Terdiri dari 20 citra wajah. Masing-masing terdiri dari 3 citra dari 20 orang yang berbeda, dengan kondisi sebagai berikut: a. Tidak menggunakan kacamata b. Menggunakan pencahayaan dengan kondisi jendela terbuka c. Menggunakan 3 variasi ekspresi wajah yaitu, normal, senyum, dan sedih.
Uji Coba Sample Cont.(3) d. Kemiringan wajah yaitu serong kanan atau kiri ±15◦, dan serong kanan atau kiri ±30◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam). e. Menundukkan kepala ±15◦ dan menaikan dagu ±15◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam).
Uji Coba Sample Cont.(4) 3. Terdiri dari 20 citra wajah. Masing-masing terdiri dari 3 citra wajah dari 20 orang yang berbeda, dengan kondisi sebagai berikut: a. Tidak menggunakan kacamata b. Menggunakan pencahyaan dengan kondisi di dalam ruangan dengan kondisi gelap (pintu dan jendela tertutup) c. Menggunakan 3 variasi ekspresi wajah yaitu, normal, senyum, dan sedih.
Uji Coba Sample Cont.(5) d. Kemiringan wajah yaitu serong kanan atau kiri ±15◦, dan serong kanan atau kiri ±30◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam). e. Menundukkan kepala ±15◦ dan menaikan dagu ±15◦, dengan asumsi mata meilhat ke kamera (webcam).
Kondisi Pengujian Sample • Kondisi 1 Pengujian Efektifitas Jumlah Pengguna Training set : 5, 10, dan 20 citra pada sample 1 Testing set : 5, 10, dan 20 citra pada sample 1
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (1) • Kondisi 2 Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Normal Pengujian berdasarkan ekspresi wajah : normal, senyum, sedih.
Fisherface Eigenface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (2) • Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Normal Pengujian Berdasarkan Kemiringan dan Tinggi Rendahnya Posisi Wajah
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (3) Presentase Nilai Rata-rata Perbandingan Kinerja Pada Kondisi 2 Metode
Rata-rata
Eigenface
78.60%
Fisherface
79.70%
Kondisi Pengujian Sample Cont. (4) • Kondisi 3 Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Tinggi Pengujian berdasarkan ekspresi wajah : normal, senyum, sedih.
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (4) • Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Tinggi Pengujian Berdasarkan Kemiringan dan Tinggi Rendahnya Posisi Wajah
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (5) Presentase Nilai Rata-rata Perbandingan Kinerja Pada Kondisi 3 Metode
Rata-rata
Eigenface
43.61%
Fisherface
45.71%
Kondisi Pengujian Sample Cont. (6) • Kondisi 4 Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Rendah Pengujian berdasarkan ekspresi wajah : normal, senyum, sedih.
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (7) • Pengujian Berdasarkan Pencahayaan Rendah Pengujian Berdasarkan Kemiringan dan Tinggi Rendahnya Posisi Wajah
Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (8) Presentase Nilai Rata-rata Perbandingan Kinerja Pada Kondisi 4 Metode
Rata-rata
Eigenface
45.05%
Fisherface
46.53%
Kondisi Pengujian Sample Cont. (9) • Kondisi 5 Pengujian Berdasarkan Jarak Objek Dengan Kamera. Jarak yang diujikan adalah 30cm, 40cm, 50cm dan 60cm. Pengujian ini dilakukan terhadap 5 citra wajah dari 5 orang berbeda. Pengujian dilakukan berdasarkan intensitas cahaya pada kondisi 1.
Kondisi Pengujian Sample Cont. (9) Eigenface
Fisherface
Kondisi Pengujian Sample Cont. (9) • Kondisi 6 Pengujian Berdasarkan Penggunaan Kacamata. Kacamata yang digunakan yaitu kacamata bening dan kacamata hitam. Pengujian ini dilakukan terhadap 5 citra wajah dari 5 orang berbeda. Pengujian dilakukan berdasarkan intensitas cahaya pada kondisi 1.
Kondisi Pengujian Sample Cont. (10) Eigenface
Fisherface
Analisis • Berdasarkan hasil pengenalan, algoritma fisherface dapat mengenali citra wajah lebih baik dibandingkan dengan algoritma eigenface. Hal ini terlihat pada hasil pengenalan yang telah diuji diatas, yang mengilustrasikan persentase hasil pengenalan kedua algoritma terhadap citra pelatihan. • Berdasarkan perhitungan kompleksitas kedua algoritma, algoritma fisherface memiliki kompleksitas yang lebih rumit dibandingkan dengan algoritma eigenface. No.
Pengukuran
Eigenface
Fisherfae
1
Hasil pengenalan
Kurang baik
Baik
2
Proses
Lebih sedikit
Lebih banyak
3
Kompleksitas
Lebih sederhana
Lebih rumit
Kesimpulan • Jarak objek dengan kamera pada saat proses pengambilan wajah dan proses deteksi sebaiknya konstan. • Pencahayaan yang baik adalah pencahayaan normal. • Pengenalan pose wajah dengan berbagai ekspesi tidak terlalu mempengaruhi hasil pengenalan. Tetapi jika terdapat pose dengan kondisi miring ke kiri dan miring ke kanan dengan sudut kemiringan yang besar akan menurunkan kualitas pengenalan.
Kesimpulan Cont.(1) • Aksesoris atau atribut yang digunakan objek pada saat dilakukan proses pengenalan wajah berpengaruh terhadap akurasi pengenalan wajah.
Saran • Media penyimpanan citra wajah dalam bentuk database. • Penelitian lebih lanjut dengan jumlah pengujian citra yang lebih banyak, penambahan variasi pengujian ekspresi wajah, serta pengujian pencahayaan dari berbagai sudut sumber cahaya.
