Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Main Article Content

Muhammad Sindu Ramadhan Ledya Novamizanti Eko Susatio

Abstract

Pengenalan individu adalah sebuah cara yang banyak digunakan dalam bidang medis, teknologi, dan keamanan. Wajah adalah objek biometrika yang sering digunakan untuk pengenalan maupun sistem keamanan. Dalam wajah terdapat beberapa karakteristik yang dapat digunakan dalam pengenalan, seperti ukuran mata, hidung dan bibir, jarak mata, hidung dan bibir, serta pola kedalaman bagian bagian wajah. Penelitian ini, akan dibuat sistem pengenalan individu dengan citra wajah individu dalam bentuk 3 dimensi yang diambil menggunakan kamera Kinect. Citra wajah 3D diambil sebanyak 48 foto, dimana 48 foto tersebut merepresentasikan bentuk wajah secara keseluruhan. Dari 48 foto yang telah diambil akan dipartisi menjadi 3 partisi dan 6 partisi. Partisi tersebut akan digunakan sebagai masukan proses ekstraksi ciri. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah Iterative Closest Point (ICP) dan diklasifikasikan dengan metode Jaringan syaraf tiruan (JST) yang dirancang menggunakan aplikasi MATLAB. Hasil penelitian ini menghasilkan performansi sebesar 78.57%. Sistem ini dapat menjadi salah satu alternatif pengenalan identitas seseorang dan diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi penelitian lanjut mengenai pengenalan individu berbasis citra 3D di masa mendatang.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Section
Articles

References

[1] D. E. Kurniawan, K. Adi and A. F. Rohim, "Sistem Identifikasi Biometrika Wajah Menggunakan Metode Gabor KPCA dan Mahalanobis Distance," Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 01, h. 6-10, 2012.

[2] A. Budi, Suma'inna and H. Maulana, "Pengenalan Citra Wajah sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA)," Jurnal Teknik Informatika, vol. 9, no. 2, h. 166-175, 2016.

[3] I. G. Barus and R. A. Saragih, "Simulasi Ektraksi Citra Wajah dengan Deskriptor Global Direct Fractional-Step Linear Discriminant Analysis (DF-LDA) untuk Pengenalan Wajah," Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika, vol. 14, no. 1, h. 59-66, 2015.

[4] J. Choudhary, "Survey of Different Biometrics Techniques," International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), vol. 2, no. 5, pp. 3150-3155, 2012.

[5] M. Hiremath and P. S. Hiremath, "3D Face Recognition Based on Symbolic FDA Using SVM Classifier with Similarity and Dissimilarity Distance Measure," International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 31, no. 4, p. 1756006 (22 pages), 2017.

[6] B. B. Q. J. W. Sima Soltanpour, "A Survey of Local Feature Methods for 3D Face Recognition," Elsevier, vol. 72, pp. 391-406, 2017.

[7] R. Ajmera, A. Nigam and P. Gupta, "3D Face Recognition using Kinect," Indian Institue of Technology, 2014.

[8] M. N. D. R. G. S. Andrea F. Abate, "2D and 3D face recognition: A survey," Elsevier, vol. 28, pp. 1885-1906, 2007.

[9] S. S. D. B. Vaibhav M. Pathak, "An Efficient Approach for 3D Face Recognition Using ANN Based Classifiers," International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 3, no. 9, pp. 8527-8531, 2015.

[10] D. S. D. V. Thomas Fabry, "Surface representations for 3D face recognition," Researchgate.net, vol. 15, pp. 273-294, 2010.

[11] R. C. V. Frank B. ter Haar, "A 3D Face Matching Framework," in IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications, Stony Brook, New York, USA, 2008.

[12] J. J. G. Z. J. Z. Hao Yang, "An Improved Iterative Closest Points Algorithm," World Journal of Engineering and Technology, vol. 3, pp. 302-308, 2015.

[13] S. Kusmaryanto, "Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram," EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems), vol. 8, no. 2, h. 193-198, 2014.

[14] S. E. S. A. John Dhanaseely, "Performance Comparison of Cascade and Feed forward Neural Network for Face Recognition system," in International Conference on Software Engineering and Mobile Application Modelling and Development (ICSEMA 2012), Chennai, India, 2012.

[15] A. Biswas, M.K.Ghose and M. Pandit, "Comparison of Different Neural Network Architectures for Classification of Feature Transformed Data for Face Recognition," International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 96, no. 12, pp. 25-31, 2014.

[16] Y. T. Handika, "Implementasi Metode Filter Gabor dan Backpropagation Neural network pada Sistem Pengenalan Wajah sebagai Personal Authentication," Universitas Pendidikan Indonesia, 2014.

[17] P. Kamencay, R. Hudec, M. Benco, P. Sykora and R. Radil, "An Efficient P-KCCA Algorithm For 2D-3D Face Recognition Using SVM," Digital Image Processing and Computer Graphic, vol. 13, no. 4, pp. 399-406, 2015.