IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN HAAR CASCADE CLASSIFIER UNTUK DETEKSI BANYAK WAJAH SECARA REALTIME

Putra, Alfian Hendika (2020) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN HAAR CASCADE CLASSIFIER UNTUK DETEKSI BANYAK WAJAH SECARA REALTIME. Other thesis, UPN Veteran Jawa Timur.

Preview	Text (Cover) Cover.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (Bab 1) Bab 1.pdf Download (16kB) | Preview
	Text (Bab 2) Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (Bab 3) Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (663kB)
	Text (Bab 4) Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (817kB)
Preview	Text (Bab 5) Bab 5.pdf Download (8kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Pustaka) Daftar pustaka.pdf Download (5kB) | Preview

Abstract

Pada era teknologi yang serba canggih seperti saat ini sistem pengenalan wajah merupakan aspek penting dalam pengembangan di bidang computer vision seperti sistem keamanan, sistem kontrol akses, kartu pintar, dan sistem pengawasan. Dalam pengembangan sebuah sistem pengenalan wajah terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi yaitu faktor pencahayaan, ekspresi wajah, posisi wajah, dan perubahan atribut pada wajah. Dalam penelitian tugas akhir ini digunakan salah satu metode Deep Neural Network sebagai pengenalan wajah secara real time yaitu Convolution Neural Network yang sudah terbukti efisien dalam klasifikasi wajah. Metode ini diimplementasikan dengan pemrograman python dan library OpenCV. Convolutional Neural Network adalah salah satu metode machine learning yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan dalam data citra. Pada penelitian ini CNN digunakan untuk pengenalan beberapa wajah. Hasil uji coba dengan menggunakan konstruksi model Convolutional Neural Network sampai kedalaman 16 lapisan konvolusi dengan input dari hasil ekstraksi Haar Cascade Classifier menunjukkan kinerja pengenalan wajah meraih rata-rata tingkat akurasi 74%. Kata kunci: Face Recognition, Convolution Neural Network, Python, OpenCV

Item Type:	Thesis (Other)
Contributors:	Contribution Contributors NIDN/NIDK Email Thesis advisor Susrama, I Gede NIDN0019067008 UNSPECIFIED Thesis advisor Syaifullah J.S., Wahyu NIDN0725088601 UNSPECIFIED
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9 .A25 Computer Security
Divisions:	Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics
Depositing User:	Users 12 not found.
Date Deposited:	29 Nov 2020 11:27
Last Modified:	29 Nov 2020 11:27
URI:	http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/831

Actions (login required)

View Item