Sistem pengenalan wajah kini semakin banyak ditemui di kehidupan masyarakat karena perannya yang sangat penting dalam dunia teknologi. Walaupun telah banyak pengembangan dari sistem pengenalan wajah dan algoritma-algoritma pengenalan wajah yang terbukti efektif dalam melakukan pengenalan wajah. Tantangan utama yang dihadapi oleh pengenalan wajah adalah kesulitan untuk mengatur pencahayaan yang tidak merata atau cenderung gelap. Citra yang kurang mendapatkan pencahayaan mengakibatkan sistem sulit untuk melakukan pengenalan wajah. Salah satu permasalahan pada sistem pengenalan wajah adalah pencahayaan yang tidak merata pada citra, dibutuhkan metode tertentu untuk mengatasi masalah ini. Tugas Akhir ini membahas suatu pendekatan yang dapat menormalisasikan pencahayaan pada citra dengan menggunakan metode Multiscale Retinex. Metode ini diterapkan pada sistem pengenalan wajah berbasis Principal Component Analysis untuk mencari tau apakah metode tersebut efektif dalam memperbaiki citra dengan pencahayaan yang tidak merata. Sehingga dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan pengenalan wajah yang disebabkan oleh faktor pencahayaan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pendekatan dengan metode Multiscale Retinex dapat memberikan peningkatan kebenaran dalam pengenalan wajah yang lebih baik dari 40% menjadi 76%. Multiscale Retinex memiliki kelebihan pada jenis citra wajah gelap karena menghasilkan output citra yang lebih cerah namun kekurangan dari metode ini terletak pada citra dengan kondisi yang relatif cerah karena menghasilkan output citra yang akan semakin cerah dan pudar. Kata kunci: pengenalan wajah, variasi, iluminasi, multiscale retinex.

Face recognition systems are now widely found in society because of their role is important in the world of technology. There are many developments of face recognition systems that have proven effective in performing facial recognition. The main challenge that must be faced by face recognition system is the difficulty to adjust lighting that uneven or tends to be dark. Images that is not well-lit make it difficult for the system to perform facial recognition. One of the problems in face recognition systems is uneven exposure of the image, a certain method is needed to solve this problem. This final project discusses an approach that can normalize the exposure of an image by using Multiscale Retinex method. This method is applied to a face recognition system based on Principal Component Analysis to find out whether this method is effective in improving images with uneven exposure. So that it can be used to solve facial recognition problems caused by lighting factors. The experiment results show that the Multiscale Retinex approach can provide a better correctness increase in face recognition from 40% to 76%. Multiscale Retinex has the advantage in dark facial image because it produces a brighter image output, but the disadvantage of this method lies in the image with relatively bright conditions because it produces a brighter and faded image output. Keyword: face recognition, variant, illumination, multiscale retinex.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-mayasriram-13046