FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE
CLASSIFIER DAN LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Peradaban
Author
CHANDRA, David
Subject
Prinsip Matematika dalam Ilmu Komputer; Algoritma Komputer
Datestamp
2023-12-02 06:38:20
Abstract :
Peningkatan ancaman keamanan data menjadi konsekuensi dari kemajuan teknologi yang terus berkembang, terutama dengan adanya teknologi yang memungkinkan akses ke data dari jarak jauh. Penting untuk selalu menjaga keamanan data dan mengambil langkah-langkah preventif untuk mencegah terjadinya pencurian data. Penulis mengusulkan penggunaan teknologi biometrik pengenalan wajah. Face Recognition (pengenalan wajah) merupakan salah satu dari beberapa teknologi biometrik yang dapat digunakan untuk sistem verifikasi identitas. Data yang digunakan berjumlah 5 kelas, yaitu kelas Angga, David, Hagio, Ratna, Widia dengan masing-masing kelas memiliki 250 citra wajah. Total data yang digunakan berjumlah 1250 citra wajah, terdiri dari 1000 data latih (train) dan 250 data uji (test). Proses pengambilan gambar dilakukan secara otomatis, sistem secara otomatis mengambil 250 wajah per kelas. Tahapan selanjutnya adalah ekstraksi fitur dengan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). Selanjutnya sistem akan mengenali wajah yang dideteksi dengan yang ada di dataset. Penggunaan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk mendeteksi wajah menggunakan 250 data uji (test) mendapatkan nilai akurasi sebesar 92%. Pengujian secara real time dilakukan sebanyak 75 kali dengan jarak 30 cm, 50 cm, dan 100 cm. Penggunaan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk mendeteksi wajah secara real time mendapatkan akurasi sebesar 90%.
Peningkatan ancaman keamanan data menjadi konsekuensi dari kemajuan teknologi yang terus berkembang, terutama dengan adanya teknologi yang memungkinkan akses ke data dari jarak jauh. Penting untuk selalu menjaga keamanan data dan mengambil langkah-langkah preventif untuk mencegah terjadinya pencurian data. Penulis mengusulkan penggunaan teknologi biometrik pengenalan wajah. Face Recognition (pengenalan wajah) merupakan salah satu dari beberapa teknologi biometrik yang dapat digunakan untuk sistem verifikasi identitas. Data yang digunakan berjumlah 5 kelas, yaitu kelas Angga, David, Hagio, Ratna, Widia dengan masing-masing kelas memiliki 250 citra wajah. Total data yang digunakan berjumlah 1250 citra wajah, terdiri dari 1000 data latih (train) dan 250 data uji (test). Proses pengambilan gambar dilakukan secara otomatis, sistem secara otomatis mengambil 250 wajah per kelas. Tahapan selanjutnya adalah ekstraksi fitur dengan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). Selanjutnya sistem akan mengenali wajah yang dideteksi dengan yang ada di dataset. Penggunaan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk mendeteksi wajah menggunakan 250 data uji (test) mendapatkan nilai akurasi sebesar 92%. Pengujian secara real time dilakukan sebanyak 75 kali dengan jarak 30 cm, 50 cm, dan 100 cm. Penggunaan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk mendeteksi wajah secara real time mendapatkan akurasi sebesar 90%.
File :
COVER-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
BAB I-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
BAB II-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
BAB III-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
BAB IV-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
BAB V-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
DAFTAR PUSTAKA-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
LAMPIRAN-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
ARTIKEL-DAVID CHANDRA-42419023-SKRIPSI-2023.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
