ChatGPT bilang:
Principal Component Analysis (PCA) adalah metode statistik yang digunakan
untuk mengurangi dimensi data sambil mempertahankan sebanyak mungkin variasi
dalam data tersebut. Dalam konteks identifikasi ekspresi wajah, PCA membantu
menyederhanakan dan mengelola data gambar wajah yang sangat kompleks dengan
mengidentifikasi pola-pola penting.
Pengertian PCA dalam Identifikasi Ekspresi Wajah:
- Ekstraksi Fitur: PCA mengurangi dimensi gambar wajah
dengan mengidentifikasi fitur utama atau "komponen utama" yang
menjelaskan variabilitas terbesar di antara gambar-gambar wajah.
- Pengurangan Dimensi: PCA mengubah data gambar menjadi
satu set kecil dari komponen utama yang mewakili fitur-fitur penting
yang membedakan ekspresi wajah.
- Klasifikasi Ekspresi: Setelah dimensi data dikurangi,
proses identifikasi ekspresi wajah menjadi lebih mudah.
- Peningkatan Efisiensi: Dengan mengurangi jumlah fitur
yang perlu diproses, PCA meningkatkan efisiensi pemrosesan dan
mempercepat waktu respons sistem pengenalan ekspresi wajah.
PCA membantu sistem identifikasi wajah bekerja lebih efisien dan cepat karena
mengurangi kompleksitas data, menghilangkan noise, dan meningkatkan kinerja
pengenalan ekspresi wajah.