Pengenalan jenis kelamin melalui wajah dapat dengan mudah
dilakukan oleh manusia. Namun begitu, otomatisasi dari sistem tersebut
membutuhkan berbagai macam teknik.
Penelitian sebelumnya menunjukkan adanya perbedaan fitur ratarata
antara wajah pria dan wanita yang dapat membedakan kedua jenis
kelamin dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi (85,5%). Berdasarkan
hasil penelitian tersebut, pada proyek akhir ini, diambil 10 macam variabel
yang dianggap paling membedakan kedua jenis kelamin tersebut, seperti
tebal alis, jarak mata dengan hidung, lebar rahang, dan lain-lain. Gambar
masukan berupa gambar wajah manusia dengan rentang umur 20 hingga 25
tahun, orang Indonesia, dengan ekspresi netral, dan dengan posisi frontal.
Kemudian digunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan dengan menggunakan
variabel-variabel tersebut pada citra sampel sebagai masukan untuk proses
pelatihan.