Implementasi Algoritma Haar Cascade pada Aplikasi Pengenalan Wajah Implementasi Algoritma Haar Cascade Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Personel
Implementasi Algoritma Haar Cascade pada Aplikasi Pengenalan Wajah Implementasi Algoritma Haar Cascade Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Personel
Date
Authors
Utami, Febiannisa
Suhendri, Suhendri
Abdul Mujib, Muhammad
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
LPPM STMIK AMIK BANDUNG
Abstract
Description
The large number of citizens in an organization makes the development of an attendance system or citizen detection in a place important in the running of work activities in the organization. Utilization of an IP Camera which is only used for regular monitoring without further detection of the needs of citizens in the organization made the development of personnel detection developed for monitoring the presence of personnel.This study uses the Viola Jones method, which is a fast and accurate face detection method developed by Paul Viola and Michael Jones. In this study, the Viola Jones method uses the Haar Cascade algorithm which functions as a detection feature in the system and is combined with the internal image process and the AdaBoost Learning and Cascade Classifier so that the detected face object will easily classify whether the object is a face or not. The detection is done by taking pictures with the process taken using a webcam. The system will take several pictures and then the image data will be stored in a folder called dataSet. After that, all data is trained so that it can be recognized by the system. With retrieval, detection and recognition limitations that can only be taken from a distance of less than three meters, face detection on the IP Camera can still read objects other than faces. With recognition and accuracy on the webcam camera, about 80,5% this system can be developed with the Haar Cascade algorithm and the Haar Cascade algorithm precisely to be applied to the development of faced detection and face recognition. By developing the Haar Cascade algorithm for face detection, problems and utilization of an organization's data can be more easily detected and used by IP cameras that can support the performance process of face detection and recognition.
Banyaknya jumlah warga pada suatu organisasi membuat pengembangan sistem absensi atau pendeteksian warga pada suatu tempat menjadi hal yang penting pada berjalannya kegiatan pekerjaan di organisasi tersebut. Pemanfaatan IP Camera yang hanya digunakan untuk pemantauan biasa tanpa adanya pendeteksian lebih lanjut pada keperluan warga di organisasi membuat pengembangan pendeteksian personel dikembangkan untuk pemantauan keberadaan personel. Dengan menggunakan bahasa pemograman Python dan library pendeteksian citra bernama OpenCV, kode yang dirancang akan lebih sedikit. Penelitian ini menggunakan Metode Viola Jones yang merupakan salah satu metode pendeteksian wajah yang cepat dan akurat yang dikembangkan oleh Paul Viola dan Michael Jones. Pada penelitian ini, di dalam Metode Viola Jones digunakan algoritma Haar Cascade yang berfungsi sebagai fitur pendeteksian di sistem dan digabungkan dengan proses internal image dan AdaBoost Learning dan Cascade Classifier agar objek wajah yang telah terdeteksi akan mudah mengklasifikasi bahwa objek tersebut merupakan wajah atau bukan. Dalam hal ini Cascade Classfier yang digunakan di penelitian ini yaitu wajah dan mata. Pengembangan algoritma ini dilakukan untuk pendeteksian dan rekognisi wajah. Pendeteksian dilakukan dengan pengambilan gambar dengan proses diambil menggunakan webcam. Sistem akan mengambil beberapa gambar yang lalu data citra tersebut akan disimpan di folder bernama dataSet. Setelah itu seluruh data di training agar selanjutnya dapat di rekognisi oleh sistem. Dengan batasan pengambilan, pendeteksian dan rekognisi yang hanya bisa diambil dari jarak kurang dari tiga meter membuat pendeteksian wajah di IP Camera masih dapat membaca objek selain wajah. Dengan rekognisi dan keakuratan pada kamera webcam sebesar 80,5% sistem ini dapat dikembangkan dengan algoritma Haar Cascade dan algoritma Haar Cascade tepat untuk diterapkan pada pengembangan pendeteksian dan rekognisi wajah. Dengan mengembangkan algoritma Haar Cascade untuk pendeteksian wajah ini, permasalahan dan pemanfaatan pendataan di suatu organisasi dapat lebih mudah terdeteksi dan pemanfaatan IP Camera yang dapat mendukung proses kinerja dari pendeteksi dan pengenalan wajah
Banyaknya jumlah warga pada suatu organisasi membuat pengembangan sistem absensi atau pendeteksian warga pada suatu tempat menjadi hal yang penting pada berjalannya kegiatan pekerjaan di organisasi tersebut. Pemanfaatan IP Camera yang hanya digunakan untuk pemantauan biasa tanpa adanya pendeteksian lebih lanjut pada keperluan warga di organisasi membuat pengembangan pendeteksian personel dikembangkan untuk pemantauan keberadaan personel. Dengan menggunakan bahasa pemograman Python dan library pendeteksian citra bernama OpenCV, kode yang dirancang akan lebih sedikit. Penelitian ini menggunakan Metode Viola Jones yang merupakan salah satu metode pendeteksian wajah yang cepat dan akurat yang dikembangkan oleh Paul Viola dan Michael Jones. Pada penelitian ini, di dalam Metode Viola Jones digunakan algoritma Haar Cascade yang berfungsi sebagai fitur pendeteksian di sistem dan digabungkan dengan proses internal image dan AdaBoost Learning dan Cascade Classifier agar objek wajah yang telah terdeteksi akan mudah mengklasifikasi bahwa objek tersebut merupakan wajah atau bukan. Dalam hal ini Cascade Classfier yang digunakan di penelitian ini yaitu wajah dan mata. Pengembangan algoritma ini dilakukan untuk pendeteksian dan rekognisi wajah. Pendeteksian dilakukan dengan pengambilan gambar dengan proses diambil menggunakan webcam. Sistem akan mengambil beberapa gambar yang lalu data citra tersebut akan disimpan di folder bernama dataSet. Setelah itu seluruh data di training agar selanjutnya dapat di rekognisi oleh sistem. Dengan batasan pengambilan, pendeteksian dan rekognisi yang hanya bisa diambil dari jarak kurang dari tiga meter membuat pendeteksian wajah di IP Camera masih dapat membaca objek selain wajah. Dengan rekognisi dan keakuratan pada kamera webcam sebesar 80,5% sistem ini dapat dikembangkan dengan algoritma Haar Cascade dan algoritma Haar Cascade tepat untuk diterapkan pada pengembangan pendeteksian dan rekognisi wajah. Dengan mengembangkan algoritma Haar Cascade untuk pendeteksian wajah ini, permasalahan dan pemanfaatan pendataan di suatu organisasi dapat lebih mudah terdeteksi dan pemanfaatan IP Camera yang dapat mendukung proses kinerja dari pendeteksi dan pengenalan wajah
Keywords
Face Detection, Face Recognition, Viola Jones, Haar Cascade, OpenCV, IP Camera, Pendeteksian Wajah, Rekognisi Wajah, Viola Jones, Haar Cascade, OpenCV, IP Camera