Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Ramadhan, Muhammad Sindu; Novamizanti, Ledya; Susatio, Eko

doi:10.31358/techne.v18i01.180

Cited by 5 publications

(4 citation statements)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Keberagaman nilai ciri juga bergantung terhadap jumlah partisi. Semakin banyak jumlah partisi, maka nilai ciri yang diperoleh juga semakin banyak dan beragam [15]. Pada proses Face Recognition diperlukan wajah untuk diambil oleh kamera sehingga dapat diolah dan ditentukan sebagai identifikasi seseorang [16].…”

Section: Ekstraksi Fiturunclassified

Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN

Arsal

Wardijono

Anggraini

2020

TEKNOSI

View full text Add to dashboard Cite

Perkembangan teknologi berkembang dengan sangat cepat, sehingga memberikan banyak manfaat khususnya dalam bidang Teknologi Informasi. Permintaan layanan dengan penggunaan teknologi semakin banyak dibutuhkan oleh perusahaan. Salah satu perusahaan yang membutuhkannya adalah perusahaan perbankan. Perkembangan teknologi memudahkan perusahaan untuk bisa menyelesaikan masalah, salah satunya masalah dalam sistem keamanan. Sistem kemanan dibutuhkan dalam setiap perusahaan dalam segala aspek. Sistem keamanan untuk pintu akses pegawai merupakan permintaan sebuah perusahaan bank yang dibuat dalam penelitian ini. Pada penelitian ini, dilakukan sistem keamanan pintu akses pegawai bank dengan menggunakan face recognition. Teknologi Face Recognition menggunakan pembahasan Deep Learning. Pembuatan aplikasi ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan program ini yaitu python. Proses pembuatan aplikasi ini dengan tahapan pembuatan Face Recognition yaitu akuisisi gambar, preprocessing, ektraksi, klasifikasi, dan identifikasi data gambar. Penelitian ini berhasil menggunakan Face Recognition oleh 5 orang dataset wajah pegawai bank yang terdiri dari 70 data wajah pada masing-masing orang. Sehingga total data wajah yang digunakan 350 data wajah. Dataset tersebut dipisahkan menjadi 3 tahapan data yaitu data train, data validasi, dan data uji. Hasil dari pengujian ketiga dataset tersebut berhasil mengidentifikasi wajah yang ditangkap oleh kamera dengan persentase keakuratan 95%. Program pada penelitian ini berhasil digunakan bank untuk pintu akses ruangan perkantoran oleh pegawai bank.

show abstract

Section: Ekstraksi Fiturunclassified

Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN

Arsal

Wardijono

Anggraini

2020

TEKNOSI

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Parameter akurasi digunakan untuk menilai ketepatan sistem dalam mendeteksi objek citra. Perhitungan akurasi yaitu total data yang terdeteksi benar dibagi total data keseluruhan [16], [17].…”

Section: Uji Coba Langsungunclassified

Aplikasi Try-On Hairstyle Berbasis Augmented Reality

Fadhila

Novamizanti

Prawita

2020

tech

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Augmented Reality merupakan teknologi yang dapat mempermudah hidup manusia yang diaplikasikan di berbagai macam bidang seperti pengelola jasa pangkas rambut. Ketidakpastian pemilihan model rambut oleh pelanggan membuat penata rambut dan pelanggan menjadi ragu. Try-On Hairstyle merupakan aplikasi berbasis android yang dapat memberikan gambaran secara virtual berbagai jenis model rambut pria maupun wanita yang sesuai dengan bentuk wajah pengguna. Aplikasi ini menerapkan algoritma Viola-Jones untuk tahap face detection dan face tracking secara markerless. Setelah melakukan deteksi wajah, sistem akan mengkategorikan wajah pelanggan berdasarkan bentuk wajah dan aplikasi ini akan menampilkan berbagai model rambut yang tersedia berdasarkan bentuk wajah pelanggan dengan teknologi augmented reality. Sistem ini diuji dengan pengujian black box, pengujian berdasarkan jarak, pengujian berdasarkan intensitas cahaya, pengujian berdasarkan rotasi kepala, dan pengujian user acceptance. Hasil dari aplikasi ini adalah dapat mendeteksi wajah dan menampilkan model rambut yang sesuai dengan akurasi 100% dengan jarak terbaik pada 30 cm-40 cm, sudut wajah terhadap kamera sebesar 0°, dan cahaya dengan intensitas cahaya lebih besar dari 10 lux. Tingkat kepuasan pelanggan dalam menggunakan aplikasi ini sebesar 91,7625%.

show abstract

“…Hal yang terpenting harus diperhatikan dalam membuat sesuatu perancangan yaitu diagram blok yang mencangkup cara kerja dari alat yang dirancang, kemudian karakteristik komponen yang digunakan, keselurahan blok diagram implementasi pada alat papan iklan digital menurut usia dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan (Ramadhan et al, 2019;Yuwono and Mujahidin, 2019).…”

Section: A Rancangan Penelitianunclassified

Pengaturan Tampilan Menurut Usia Pada Papan Iklan Digital Dengan Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan

Adiaksa

2020

alinier

View full text Add to dashboard Cite

Iklan dapat diartikan sebagai media informasi yang dapat diakses dengan mudah, efektif dan efesien. Iklan yang ada sementara ini bersifat global, yaitu tidak adanya filter untuk menampilkan jenis iklan berdasarkan usia. Padahal hal tersebut dapat berdampak kurang baik jika anak usia dini menyaksikan iklan yang dihasilkan untuk dewasa. Filter pada iklan dapat memanfaatkan kamera, yaitu dengan bantuan image processing. Filter dengan bantuan kamera ini adalah mengelompokkan setiap wajah yang terdeteksi berdasarkan usia. dilakukan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: Penerapan citra digital pada pengaturan pendeteksian usia menggunakan opencv sebagai library yang digunakan serta menggunakan bahas pemrograman python yang di olah di dalam mini komputer yaitu raspberry pi. Sistem dapat mendeteksi adanya wajah dengan parameter usia pada anak 4-20 tahun dan dewasa 31 – 80 tahun pada pengujian seseorang dengan cepat dan akurat menggunakan metode jaringan saraf tiruan dengan sekema deep neural network sehingga tingkat akurasi wajah yaitu 99% sehingga iklan dapat berubah dari iklan konten dewasa ataupun anak-anak.

show abstract

Sistem Pengenalan Individu Berbasis Citra Wajah 3D dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Cited by 5 publications

References 5 publications

Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN

Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN

Aplikasi Try-On Hairstyle Berbasis Augmented Reality

Pengaturan Tampilan Menurut Usia Pada Papan Iklan Digital Dengan Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan

Contact Info

Product

Resources

About