PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI
WAJAH BURONAN BERBASIS WEB
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Nasional Malang
Author
Widi Wiguna, Chandra
Subject
Informatics Engineering
Datestamp
2022-09-02 03:03:44
Abstract :
Buronan merupakan orang yang sedang dicari keberadaannya dan diburu oleh pihak kepolisian karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya.buronan bisa disebut juga DPO,DPO adalah salah satu tahapan yang biasanya dikeluarkan oleh pihak berwenang yaitu kepolisian atau kejaksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan monitoring orang yang menjadi DPO dengan cara mentraining citra wajah dan digunakan salah satu metode deep neural networks yaitu Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai pengenalan wajah secara real-time yang sudah terbukti sangat efisien dalam mengenali citra wajah. Metode ini memerlukan bantuan library OpenCV untuk deteksi banyak wajah dan perangkat Webcam dengan resolusi full HD dan library Keras untuk proses training data. Berdasarkan hasil pengujian yang di dapat dari penelitian ini adalah sistem berbasis web yang dapat mendeteksi atau mengenali wajah buronan yang sudah di dapatkan dari citra wajah yang sudah capturing dan cropping wajah. Pengujian yang dilakukan oleh orang relawan munggunakan model hasil training data dari metode CNN yang menunjukkan bahwa intensitas cahaya rendah dan terlalu tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah. Aplikasi pendeteksi wajah hanya akan mendeteksi wajah apabila jarak kurang dari 7 meter.
Buronan merupakan orang yang sedang dicari keberadaannya dan diburu oleh pihak kepolisian karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya.buronan bisa disebut juga DPO,DPO adalah salah satu tahapan yang biasanya dikeluarkan oleh pihak berwenang yaitu kepolisian atau kejaksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan monitoring orang yang menjadi DPO dengan cara mentraining citra wajah dan digunakan salah satu metode deep neural networks yaitu Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai pengenalan wajah secara real-time yang sudah terbukti sangat efisien dalam mengenali citra wajah. Metode ini memerlukan bantuan library OpenCV untuk deteksi banyak wajah dan perangkat Webcam dengan resolusi full HD dan library Keras untuk proses training data. Berdasarkan hasil pengujian yang di dapat dari penelitian ini adalah sistem berbasis web yang dapat mendeteksi atau mengenali wajah buronan yang sudah di dapatkan dari citra wajah yang sudah capturing dan cropping wajah. Pengujian yang dilakukan oleh orang relawan munggunakan model hasil training data dari metode CNN yang menunjukkan bahwa intensitas cahaya rendah dan terlalu tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah. Aplikasi pendeteksi wajah hanya akan mendeteksi wajah apabila jarak kurang dari 7 meter.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
