Nama Penulis 1 / Program Studi : Vincent Yovian / Ilmu Komputer Nama Penulis 2 / Program Studi : Fathan Muhammad / Ilmu Komputer Judul : Embeddings Probabilistik Berbasis Proksi untuk Temu-Balik Citra Wajah Pembimbing : Dr.Eng. Laksmita Rahadianti, S.Kom, M.Sc. Pengenalan wajah adalah permasalahan fundamental di computer vision. Salah satu solusi permasalahan ini adalah pembelajaran metrik, yang dapat dilakukan dengan metode deterministik atau metode probabilistik. Penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan keunggulan model deterministik Proxy Anchor dengan model probabilistik Probabilistic Face Embeddings menjadi suatu model usulan ProxyPE. Selain itu, kami juga mengusulkan kerangka alur prapemrosesan citra wajah untuk citra masukan melalui restorasi wajah dengan GFP-GAN. Dataset citra wajah yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset Labelled Faces in the Wild. Pengujian pada model ProxyPE menunjukkan hasil evaluasi yang lebih unggul dengan MAP@R sebesar 8.28, dibandingkan dengan model Probabilistic Face Embeddings dengan MAP@R sebesar 4.58, namun belum sebaik model Proxy Anchor dengan dengan MAP@R sebesar 18.75. Selanjutnya, peningkatan kualitas citra melalui restorasi wajah dengan GFP-GAN secara umum meningkatkan kinerja model usulan. Pengenalan wajah pada ProxyPE yang didahului prapemrosesan citra wajah tersebut menunjukkan peningkatan kinerja dengan MAP@R sebesar 8.74. Secara umum, model usulan ProxyPE dapat mengenali wajah dengan lebih baik daripada Probabilistic Face Embeddings dengan dan tanpa GFP-GAN. Kata kunci: Pengenalan wajah, prapemrosesan citra, pembelajaran metrik, Proxy Anchor, Probabilistic Face Embedding