Pengujian metode pengenalan wajah dengan tingkat akurasi tinggi sudah banyak dilakukan. Namun
belum banyak yang mengimplementasikan secara langsung metode pengenalan wajah pada suatu
sistem yang mampu mengenali personal secara realtime. Metode pengenalan wajah yang telah sering
diuji seperti eigenface, Local Binary Pattern Histogram (LBPH), dan fisherface merupakan metode yang
layak untuk diuji coba secara langsung. Dengan menerapkan ketiga metode tersebut kedalam sistem
surveillance berbasis pengenalan wajah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan
tingkat akurasi secara realtime dalam identifikasi personal pada ketiga metode tersebut melalui 4
parameter yaitu akurasi, FAR(False Acceptance Rate), FRR(False Rejection Rate),dan time condition
yaitu kondisi pencayahaan berdasarkan waktu yaitu pagi, siang, sore dan malam hari. berdasarkan
hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh rata-rata akurasi tertinggi dengan metode fisherface
memperoleh akurasi 90,00%, FAR 0,05%, FRR 0,05%, dalam mengidentifikasi personal. Hasil yang telah
diperoleh metode Fisherface cenderung memiliki nilai keakuratan tertinggi berdasarkan rata rata baik
dari segi akurasi, maupun kondisi pencahayaan berdasarkan waktu yang telah diujikan.