Deteksi Jumlah dan Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradient dan Viola Jones

Abstract

Tingkat kejahatan di lingkungan rumah saat ini semakin meningkat. Ada dua kelemahan manusia yang dimanfaatkan pencuri, yaitu sikap individualisme dan letak rumah yang sulit terjangkau oleh pengawasan keamanan. Solusi yang dilakukan adalah memperkerjakan jasa keamanan untuk menjaga rumah. Pilihan tersebut kurang efesien bagi pemukiman menengah ke bawah. Solusi lain yang banyak digunakan adalah sistem keamanan rumah berbasis CCTV. Kelemahan pada sistem yang aktif terus menerus sehingga membutuhkan penyimpanan data yang cukup besar. Kekurangan dari CCTV tersebut dapat dicover dengan menambahkan fitur-fitur teknologi yang akan menambah presentase velue pada waktu yang digunakan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana penerapan fitur-fitur teknologi tersebut pada nilai akurasi serta error yang dihasilkan pada kamera USB. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Histogram Of Oriented Gradient sebagai pendeteksi jumlah manusia dan metode Viola Jones sebagai pendeteksi pengenalan wajah. Hasil dari penelitian ini adalah kemampuan maksimal kamera dalam mendeteksi jumlah manusia didapat pada jarak 5-11 meter antara kamera dengan obyek manusia dengan tingkat nilai error yang lebih rendah dari nilai akurat. Sedangkan pada pengenalan wajah jarak optimal yang didapat adalah 1-3 meter antara kamera dengan wajah yang menghasilkan tingkat nilai error lebih tinggi dari nilai akurat dalam mengenali wajah.

RANCANG BANGUN SISTEM ABSENSI PEGAWAI MELALUI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LBP (Local Binary Pattern) BERBABSIS RASPBERRY PI

“…Melalui hasil pengujian dengan prototipe sistem berhasil mengenali wajah dengan tingkat akurasi sebesar 72,5%. [2] Penelitian lain dengan judul "Deteksi Jumlah dan Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient dan Viola Jones". Pada rancangan alat unit proses yang digunakan sama yaitu Raspberry Pi.…”