RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM DETEKSI DAN PENGENALAN WAJAH BERDASARKAN ALGORITMA HAAR DAN EIGENFACE

Alfani , Yulius and Boko , Susilo and Yulian , Fauzi (2009) RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM DETEKSI DAN PENGENALAN WAJAH BERDASARKAN ALGORITMA HAAR DAN EIGENFACE. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik UNIB.

Text Yulius Alfani FE-2.pdf - Bibliography Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (4MB)

Abstract

Pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang penelitian kecerdasan buatan yang merupakan bagian dari teknologi biometrik. Permasalahan yang ingin dipecahkan pada penelitian ini adalah sulitnya membuat aplikasi pengenalan wajah yang optimal. Untuk membuat sistem pengenalan wajah yang optimal dibutuhkan algoritma yang handal. Melalui kombinasi algoritma Haar dan Eigenface dapat dibuat aplikasi pengenalan wajah optimal yang menyerupai kemampuan otak manusia dalam melakukan pengenalan wajah. Tujuan penelitian ini adalah 1) Membangun perangkat lunak deteksi dan pengenalan wajah berdasarkan algoritma Haar dan Eigenface untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia 2) Mengetahui tingkat keberhasilan algoritma Haar dan Eigenface dalam mendeteksi dan mengenali wajah manusia. Bahasa pemrograman yang dipakai adalah C++ dengan menggunakan sofware pemrograman Visual Studio C++ 2005 dibantu dengan pustaka-pustaka Open Source Computer Vision Library (OpenCV 1.0) serta FLTK (Fast Light Toolkit) 1.1.9 untuk penulisan kode dan antar muka pemakai. Input yang digunakan terdiri dari webcam, video (avi) dan photo (bmp). Metode perancangan sistem menggunakan model Waterfall. Hasil pengujian sistem terhadap 100 sampel yang diuji pada waktu yang sama secara keseluruhan menunjukkan persentase keberhasilan 97,33 % dalam mendeteksi wajah dan 77,67 % dalam mengenali wajah dengan input webcam, video dan photo. Hasil pengujian terhadap 10 dari 100 sampel yang diuji pada waktu yang berbeda adalah 100 % dalam mendeteksi wajah dan 43,33 % dalam mengenali wajah. Keberhasilan sistem pengenalan wajah dengan dua algoritma ini dipengaruhi oleh kualitas data uji dan training meliputi tingkat kecerahan, resolusi, variasi ekspresi dan posisi.

Actions (login required)

View Item