Deteksi dan Pencarian Fitur–Fitur Wajah Manusia Dengan Menggunakan Metode Prinncipal Component Analysis (PCA)

Abstract

The exist motion capture which use active marker requires specific tool and clothes that were woren by the actors which result unease movements when the actors conduct complex moves. it is probably causd by some loss of markers or camera uncaptured ones then affected the results capture. this reserch was using the method of Principal Component Analysis (PCA) due to detect the features of human face including eye-brow, eyes, nose, mouth and facial contour. instead of using marker, the point of the landmark at every features of the face. later, the contribution of the research will assist the field research of facial motion capture and animation world including game development. thus, it will make the easy work to the animator in creating creatures as they natural movements or as the real moves of the actors without any special effect such as specific clothes or marker.

Motion capture dengan menggunakan marker aktif yang ada saat ini membutuhkan perangkat dan pakaian khusus yang dipakai oleh aktor yang mengakibatkan aktor sulit untuk melakukan gerakan-gerakan yang kompleks. Hal ini kemungkinan ada bagian marker yang terlepas atau tidak tertangkap oleh kamera sehingga mempengaruhi hasil capture. Dalam penelitian ini akan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mendeteksi fitur–fitur wajah yang meliputi alis, mata, hidung, mulut dan lengkungan wajah. tanpa menggunakan marker akan tetapi dengan menggunakan titik landmark pada setiap fitur-fitur wajah, yang nantinya dapat memberikan kontribusi pada bidang penelitian facial motion capture dan pada dunia animasi serta game development sehingga akan mempermudah para kreator dalam membuat animasi yang realistis sebagaimana gerakan aslinya atau alami dari aktor tanpa menggunakan pakaian khusus atau marker.