Optimasi Sistem Pengenalan Wajah Dengan Teknik Pengolahan Citra Untuk Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi

Abstract

Pengenalan wajah merupakan teknologi biometrik yang banyak digunakan dalam keamanan, identifikasi, dan verifikasi pengguna. Namun, kinerja sistem pengenalan wajah sering dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti pencahayaan, sudut pengambilan gambar, ekspresi wajah, dan resolusi citra. Untuk mengatasi tantangan ini, pengolahan citra menjadi langkah penting dalam meningkatkan akurasi sistem. Penelitian ini membahas berbagai teknik pengolahan citra, seperti peningkatan kontras, normalisasi pencahayaan, deteksi tepi, dan teknik filtering, yang bertujuan untuk mengoptimalkan fitur wajah sebelum tahap ekstraksi dan klasifikasi. Dengan menerapkan metode yang tepat, sistem pengenalan wajah dapat lebih robust terhadap perubahan kondisi lingkungan dan kualitas citra yang bervariasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi teknik pengolahan citra tertentu mampu meningkatkan performa sistem secara signifikan dibandingkan metode konvensional. Pengolahan citra yang optimal tidak hanya meningkatkan akurasi, tetapi juga mempercepat proses identifikasi dengan mengurangi beban komputasi pada tahap analisis fitur. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan sistem pengenalan wajah yang lebih efisien dan andal, yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti keamanan digital, akses kontrol, serta sistem pembayaran berbasis biometrik.