Face Recognition Menggunakan Metode Direct GLCM dan K-NN

Abstract

Paper ini memperkenalkan metode face recognition baru yang didasarkan pada gray-level cooccurrence matrix (GLCM). Metode ini secara langsung menggunakan GLCM dengan mengubah matriks menjadi vektor yang dapat digunakan sebagai vektor fitur untuk proses klasifikasi, metode ini disebut direct GLCM. Proses klasifikasi yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor(K-NN), di mana dalam proses klasifikasi ini membandingkan antara fitur-fitur yang terdapat dalam K-NN yaitu Euclidean distance, Cityblock, Chebychev, dan Mincowski. Hasilnya menunjukkan bahwa menggunakan direct GLCM sebagai vektor fitur dalam proses pengenalan dengan menggunakan klasifikasi K-NN dengan fitur Cityblock menghasilkan akurasi 84,29%, FAR 6,67% dan FRR 9,05%.