Fadli, Sofian (1322032) (2017) Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Metoda PCA Untuk Otomatisasi Kunci Pintu Rumah. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1322032_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (328Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1322032_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (895Kb) |
|
|
Text
1322032_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (194Kb) | Preview |
|
|
Text
1322032_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1334Kb) |
|
|
Text
1322032_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2762Kb) |
|
|
Text
1322032_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (608Kb) |
|
|
Text
1322032_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (183Kb) | Preview |
|
|
Text
1322032_Cover.pdf - Accepted Version Download (438Kb) | Preview |
|
|
Text
1322032_References.pdf - Accepted Version Download (288Kb) | Preview |
Abstract
Face recognition adalah sebuah metode atau cara yang diterapkan pada teknologi yang ada, seperti telepon pintar, komputer, kamera, dan lainnya sehingga teknologi tersebut dapat mengenali wajah. Dengan adanya perkembangan teknologi tersebut, banyak hal yang dapat direalisasikan untuk membantu berbagai macam pekerjaan manusia. Contohnya direalisasikan pada suatu sistem kunci pintu berdasarkan pengenalan wajah. Salah satu hal yang menarik untuk dirancang dan direalisasikan adalah pengaplikasian pengenalan wajah untuk sistem akses kunci pintu rumah (automation home door lock). Pada Tugas Akhir ini, akan dirancang dan direalisasikan sistem akses kunci pintu rumah berdasarkan pengenalan wajah. Metode yang digunakan untuk melakukan pendeteksian wajah adalah Haar Feature based on Classifier dan metode yang digunakan untuk melakukan pengenalan wajah adalah metoda Principal Component Analysis atau Eigen Faces. Sementara perangkat keras yang digunakan untuk melakukan pengolahan citra adalah Raspberry Pi 2. Dari hasil realisasi dan pengamatan, sistem akses masuk pintu rumah berdasarkan pengenalan wajah telah berhasil dibuat dan berfungsi sesuai harapan. Pengambilan data menggunakan 10 orang subjek. Setiap subjek yang akan dikenali oleh sistem dilakukan pengambilan gambar sebanyak 10 kali untuk membuat database pengenalan wajah. Banyak pengambilan data yang dilakukan sebanyak 385 kali, meliputi 10 kali pengambilan data untuk uji pendeteksian wajah, 50 kali pengambilan data untuk uji pendeteksian wajah menggunakan aksesoris, 25 kali pengambilan data untuk uji pengenalan sistem terhadap subjek yang dikenali, 25 kali pengambilan data untuk uji penolakan sistem terhadap wajah palsu, 225 kali pengambilan data untuk uji penolakan sistem terhadap subjek yang belum dikenali, dan 50 kali pengambilan data untuk uji sistem secara keseluruhan. Tingkat keberhasilan sistem secara keseluruhan adalah sebesar 84 %.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pengenalan wajah, metoda Haar Feature based on Classifier, metoda Principal Component Analysis, Eigen Faces, Raspberry Pi 2 |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 06 Sep 2017 03:00 |
| Last Modified: | 06 Sep 2017 03:00 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/23028 |
Actions (login required)
 |
View Item |
