Detail Tugas Akhir

SISTEM DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA HAARCASCADE PADA OPENCV PYTHON

Fauzi, Irfan (2021) SISTEM DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA HAARCASCADE PADA OPENCV PYTHON. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
surat_unggah.pdf
Baca PDF Ukuran File (370kB)
PDF
Text
halamanjudul.pdf
Baca PDF Ukuran File (93kB)
PDF
Text
bab1.pdf
Baca PDF Ukuran File (92kB)
PDF
Text
bab2.pdf
Baca PDF Ukuran File (180kB)
PDF
Text
bab3.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (161kB)
PDF
Text
bab4.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)
PDF
Text
bab5.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (72kB)

Abstract

Wajah adalah salah satu bagian tubuh manusia sebagai anugerah Tuhan Yang Maha Kuasa yang sangatlah luar biasa, wajah sangatlah unik karena satu sama lain memiliki perbedaan. Oleh sebab itu, wajah banyak sekali digunakan sebagai penanda identitas diri agar dapat dikenali oleh orang lain. Pengenalan terhadap identitas ini sangatlah penting, digunakan untuk berbagai keperluan, seperti misalnya untuk absensi kehadiran, ujian online, transaksi perbankan, jual beli online, dan lain sebagainya. Berdasar hal tersebut, pada penelitian ditujukan untuk membuat sistem sederhana yang dapat mendeteksi wajah menggunakan openCV pada Pyhton dan mengetahui bagaimana karakter wajah dapat dideteksi oleh sistem. Objek pada penelitian ini adalah wajah manusia. Wajah akan direkam menggunakan webcam. Webcam yang digunakan adalah webcam laptop. Hasil dari capture video yang dilakukan sistem harus menghadap ke depan (frontal), dengan intensitas cahaya yang terang, serta jarak wajah ke kamera. Metode yang digunakan adalah algoritma haarcascade atau metode Viola Jones, yaitu algoritma yang digunakan untuk mendeteksi citra wajah manusia secara frontal (menghadap ke depan). Sedangkan untuk pengenalan wajah menggunakan algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH). Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa sistem deteksi wajah dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma haarcascade pada openCV menggunakan bahasa pemrogaman Python. Sistem deteksi wajah menggunakan algoritma haarcascade hanya mampu mendeteksi wajah dari depan saja, apabila posisi wajah dibuat menyamping, menunduk atau membelakangi webcam maka tidak akan terdeteksi. Jarak antara wajah dengan kamera, sistem mampu mendeteksi pada jarak < 200 cm, dan untuk beberapa kondisi pada saat pengambilan gambar, sistem tidak mampu mendeteksi wajah ketika seseorang memakai masker, memalingkan wajahnya dari kamera, ataupun memberikan penghalang seperti menutup mulut menggunakan tangan.

Kata Kunci: Face, OpenCV, Python, Haarcascade, LBPH

Informasi Item

Item Type Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords Face, OpenCV, Python, Haarcascade, LBPH
Subjects T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Date Deposited 23 Aug 2021 04:54
Last Modified 29 Oct 2021 06:42
URI https://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/6923

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?