Pengenalan wajah (Face Recognition) adalah merupakan suatu pengenalan pola (pattern
recognition) yang khusus untuk kasus wajah. Ini dapat dideskripsikan sebagai
pengklasifikasian suatu wajah apakah dikenali (known) atau tidak dikenali (unknown),
dimana setelah dibandingkan setelah kemudian disimpan secara tersendiri. Proses
pengenalan wajah yang dilakukan oleh komputer tidak semudah dan secepat dibandingkan
dengan proses pengenalan yang dilakukan oleh manusia. Manusia dengan mudah dapat
mengenali wajah seseorang dengan sangat cepat tanpa rasanya harus berfikir. Input yang
diperlukan pada aplikasi ini adalah berupa citra wajah dengan ukuran dan resolusi yang
sama. Output aplikasi ini adalah berupa class terdekat dari wajah yang ingin dikenali.
Aplikasi ini dibuat menggunakan MATLAB yang cukup handal dan mudah dalam
perhitungan matematik dan bekerja dalam konsep matrik serta mempunyai fungsi visualisasi
yang bervariasi. Salah satu metode pendekatan yang digunakan adalah Eigenface, sebuah
metode yang dikemukakan oleh Turk dan Pentland. Metode ini melibatkan sebuah set wajah
yang pada dasarnya melibatkan proses analisis komponen utama (Principal Component
Analysis). Dalam metode ini citra wajah akan diproyeksikan dalam sebuah ruang fitur yang
menonjolkan variasi yang signifikan di antara citra wajah yang diketahui. Fitur signifikan
inilah yang disebut dengan Eigenface karena fitur-fitur tersebut adalah komponen utama dari
suatu set citra wajah untuk pelatihan. Hal yang perlu diingat adalah fitur-fitur ini tidak berarti
berhubungan dengan fitur-fitur yang terdapat pada wajah, seperti mata, hidung, mulut, dan
telinga. Eigenface hanya akan menangkap point-point pada citra yang menyebabkan variasi
yang signifikan antara wajah-wajah dalam database yang membuat mereka dapat dibedakan.
Kata Kunci : Eigenface, Citra, Wajah, PCA , Matlab