Proses pengenalan wajah memiliki langkah-langkah sebagai berikut: 1. Citra input diterima dari webcam untuk lakukan proses pengenalan wajah.
2. Citra input yang diterima kemudian diteruskan ke proses pendeteksian wajah guna untuk mengambil wajah yang terdapat pada webcam.
3. Wajah yang telah terdeteksi, kemudian diteruskan ke prapengolahan yang didalamnya terdapat proses resize dan grayscale. Prapengolahan ini bertujuan
untuk menyelaraskan citra sehingga akan lebih mudah untuk di kenali. 4. Hasil dari prapengolahan inilah yang digunakan untuk proses PCA Principal
Component Analysis. 5. Setelah proses PCA selesai, hasil dari PCA tersebut akan diteruskan ke proses
eigenface. 6. Hasil dari proses eigenface dicari nilai minimumnya dengan menggunakan
Euclidean distance untuk menentukan hasil dari pengenalan wajah tersebut.
3.1 Proses Prapengolahan Wajah Terdeteksi
Proses pra pengolahan wajah dapat dilihat pada gambar 3.2 berikut: 1. Inputan berupa citra wajah yang telah terdeteksi di lakukan proses resize atau
penyamaan ukuran menjadi 30 x 30. 2. Hasil dari resize ini kemudian diproses untuk didapatkan nilai keabuannya
Grayscale.
Start Citra wajah
terdeteksi Resize ukuran citra
Grayscale
End Hasil prapengolahan
Gambar 3.2 Proses prapengolahan wajah terdeteksi
Universitas Sumatera Utara
3.1.1 Resize
Proses resize pada skripsi ini menggunakan fungsi bawaan yang telah ada pada Aforge.net yaitu fungsi ResizeBilinear.
3.1.2 Proses Grayscale
Proses grayscale memiliki langkah-langkahnya sebagai berikut : 1. Mengubah image RGB menjadi image grayscale. Tiga layer pada citra berwarna,
R-layer, G-layer, dan B-layer diubah menjadi satu layer grayscale. 2. Hasil dari proses mendapatkan sebuah vektor ciri dan mendapatkan jarak
distance. 3. Untuk mengubah citra berwarna yang memiliki nilai matrik masing-masing R, G,
dan B menjadi citra grayscale dengan membagi jumlah ketiga layer, dengan persamaan dibawah ini:
4. Setelah didapatkan citra yang sudah ter-grayscale, selanjutnya citra diproses dengan mengubahnya menjadi vektor matriks untuk mendapatkan nilai vektor
dari citra tersebut. Proses grayscale dapat dilihat pada gambar 3.3 flowchart di bawah ini imam, 2010.
Universitas Sumatera Utara
Start Gbr = citra input
i=0;j=0 iGbr.Height
JGbr.Width
3 j].B
Gbr[i, j].G
Gbr[i, j].R
Gbr[i, ]
, [
j i
Gray
j+=1 i+=1
End Y
N Y
3.1.3 Reshape Image 2D ke vektor 1D
Setelah didapatkan image yang hasil dari hasil proses pengolahan wajah, kemudian masuk ke dalam proses grayscale, maka image dimasukkan ke dalam proses PCA
untuk masuk kedalam proses eigenface. Selanjutnya setelah semua proses itu selesai maka masuk ke dalam proses reshape image 2D ke dalam 1D dimana image diubah
menjadi vektor satu dimensi untuk untuk mempermudah dalam menghitung distance dari setiap image yang nantinya digunakan dalam proses pengenalan wajah. Misalnya
dalam citra input yang diperoleh dari webcam diproses dan terdapat image dengan ukuran 3 x 4 piksel maka kita akan mempunyai flatvector ukuran 1 x 9. Ilustrasinya
pada gambar 3.4 berikut sediyono, 2009 :
Gambar 3.3
Proses grayscale
Universitas Sumatera Utara
2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
3.2 Proses PCA Principal Component Analysis
