Deteksi Serangan Spoofing Pada Citra Wajah menggunakan Ekstraksi Ciri Local Derivative Pattern

Pada penelitian ini, diusulkan sistem pendeteksi serangan spoofing pada citra wajah manusia menggunakan metode ekstraksi ciri Local Derivative Pattern (LDP). Metode klasifikasi yang digunakan adalah k-Nearest Neighbour (k-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini menggunakan NUAA Imposter and Photograph Database sebagai datasetnya. Parameter optimal untuk ekstraksi ciri menggunakan LDP, adalah sebagai berikut: LDP orde ke-2 dengan radius bernilai 5 yang bersifat overlapping non-uniform menggunakan algoritma klasifikasi SVM dengan kernel Radial Basis Function. Performansi terbaik didapatkan menggunakan F1-Score sebesar 99.8%. Pola uniform pada LDP mempercepat waktu komputasi dengan rata-rata 2.09 detik, sedangkan waktu komputasi pola non-uniform yaitu 5.49 detik.