Pengenalan Pola Bentuk Wajah dengan OpenCV

Tengku Cut Al-Saidina Zulkhaidi, Eny Maria, Yulianto Yulianto

Abstract


Pada penelitian ini akan menggunakan module OpenCV pada bahasa pemrograman python untuk mengenali wajah sesorang yang menggunakan Haar Cascades untuk mengenali bentuk wajah dan mata. Tahapan awal menggunakan open source dari intel untuk data wajah dan mata, dipadukan dengan module cascade classifier pada openCV untuk merubah data menjadi pengenalan bentuk wajah dari titik pada wajah yang dianggap sesuai dengan data yang telah disediakan. Banyak dari beberapa sistem pendeteksian wajah menggunakan metode computer vision sebagai metode pendeteksi objek. Metode computer vision dikenal memiliki kecepatan dan keakuratan yang tinggi karena menggabungkan beberapa konsep (Haar Features, Integral Image, AdaBoost, dan Cascade Classifier) menjadi sebuah metode utama untuk mendeteksi objek. Banyak dari sistem deteksi tersebut menggunakan C atau C++ sebagai bahasa pemrograman, dan OpenCV sebagai librari deteksi objek. Hal ini dikarenakan librari OpenCV menerapkan metode computer vision kedalam sistem deteksinya,  sehingga memudahkan dalam pembuatan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk  mengimplementasikan computer vision  ke dalam sistem deteksi wajah sederhana dengan memanfaatkan library yang ada pada OpenCV dan memanfaatkan bahasa pemrograman Python sebagai pondasi sistem.

Keywords


Pengenalan Pola; OpenCV; Python

Full Text:

PDF

References


E. Maria, Yulianto, Y. P. Arinda, Jumiaty, and P. Nobel, “Segmentasi Citra Digital Bentuk Daun Pada Tanaman Di Politani Samarinda Menggunakan Metode Thresholding,” Jurti, vol. 2, no. 1, pp. 37–46, 2018.

Arihutomo, Mukhlas, (2010), “Rancang Bangun Sistem Penjejakan Objek Menggunakan Metode Viola Jones Untuk APlikasi EyeBot”, ITS.

Chandra, Devy. Prajnagaja, Nagarjuna. Nugroho, Lintang Agung, (2011), “Studi Pendeteksian Wajah dengan Metode Viola Jones”, BINUS.

Kadir, Abdul, (2005), “Dasar Pemrograman Python”, Yogyakarta, Andi Offset.

Nugraha, Raditya, (2011), “GameTicTacToe dengan Gerakan Jari Menggunakan Metode Viola And Jones”, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, ITS.

GonzalezdanWoods.2001.Digital Image Processing.California: Addison-WesleyPublishing Company

Viola, Paul. & Jones, Michaels, (2001), “Rapid Object Detection using boosted Cascade of Simple Features”, IEEE CVPR.

Imagine Publishing Ltd. . (2014). Raspberry Pi Complete manual. Bournemouth: Imagine Publishing Ltd Richmond house.

E. S. R. N. Derian Indra Bramantio, "Perancangan dan Implementasi Keamanan Pengenalan Wajah dengan Metode Eigenface ," vol. 3, p. 80, 2016. Jurnal Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom.

Bradburry, A., & Everard, B. (2014). Learning python with Raspberry Pi.

Munir,Rinaldi. 2004.Pengolahan Citra digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung




DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jurti.v3i2.4033

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Alamat Redaksi : 
Program Studi Informatika
Fakultas Teknik 
Jl. Sambaliung No. 9 Kampus Gunung Kelua Samarinda 75119 - Kalimantan Timur
e-mail : jurti.unmul@fkti.unmul.ac.id
Url : http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/INF
Contact Person : Medi Taruk [081543438301]

 Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

StatCounter - Free Web Tracker and Counter