Sistem Absensi Mahasiswa dan Dosen Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Metode Haar Cascade dan LBPH (Local Binary Patterns Histograms)

Fattaah Septian Dwi Cahyo, Bambang Minto Basuki, Oktriza Melfazen

Sari


Pengenalan wajah merupakan salah satu bidang penting dalam pengolahan citra dan visi komputer yang memiliki berbagai aplikasi, termasuk keamanan, identifikasi, dan personalisasi layanan. Penelitian ini membahas implementasi dua metode populer untuk pengenalan wajah: Haarcascade untuk deteksi wajah dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) untuk pengenalan wajah. Haarcascade adalah algoritma deteksi objek berbasis machine learning yang menggunakan fitur Haar-like dan sebuah cascade function untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Algoritma ini terkenal karena kecepatan dan akurasinya dalam mendeteksi wajah meskipun dalam kondisi pencahayaan yang bervariasi dan posisi wajah yang berbeda. Setelah deteksi wajah, metode LBPH digunakan untuk mengenali wajah yang telah terdeteksi. LBPH adalah algoritma pengenalan wajah yang bekerja dengan cara mengidentifikasi pola tekstur lokal dalam gambar grayscale dan membuat histogram dari pola-pola tersebut. Penelitian ini mengevaluasi kinerja kedua metode tersebut sehingga dapat digunakan sebagai sistem absensi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi Haarcascade dan LBPH dapat digunakan sebagai sistem absensi karena kinerja yang dihasilkan mendapat hasil yang baik.

Kata Kunci— Pendeteksi Wajah, Pengenalan Wajah, Absensi, HaarCascade, LBPH (Local Binary Patterns Histograms).

Teks Lengkap:

XML

Referensi


Satriyanto, Edi. (2010). Clustering. Diakses pada 9 Februari 2024, dari http://lecturer.eepis-its.edu/~kangedi.

F. Utami, S. . Suhendri, dan M. Abdul Mujib, “Implementasi Algoritma Haar Cascade Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Personelâ€, JOINT, vol. 3, no. 1, hlm. 33–38, Mar 2021.

Al-Aidid, S. & Pamungkas, D. (2018). Jurnal Rekayasa Elektronika. “Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary 62-67 Pattern Histogramâ€. 14 No.1

Abdul, A., Pramadi, B. & Abdurrozaq, Y.(2020). “IMPLEMENTASI WEBCAM SEBAGAI PENDETEKSI WAJAH PADA SISTEM KEAMANAN PERUMAHAN MENGGUNAKAN IMAGE PROCESSINGâ€.

Eka, R., Matulatan, T. & Hayaty, N.(2019). Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan. “Sistem Deteksi Wajah Pada Camera Real Time dengan menggunakan Metode Viola – Jonesâ€. 08 No.01(30-37).

Yustiawati, R., Evelina & Rasyad, S.(2020). 1st ENACO (Electro National Conference). “SISTEM PENGAMAN PADA PINTU MENGGUNAKAN FACE DETECTION DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIERâ€.

G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, M. Orisa, “PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKERâ€, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), Vol. 5 No. 1, Maret 2021

P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features", Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001, Kauai, HI, USA, 2001, pp. I-I, doi: 10.1109/CVPR.2001.990517.

H. Simaremare, A. Kurniawan, “Perbandingan Akurasi Pengenalan Wajah Menggunakan Metode LBPH dan Eigenface dalam Mengenali Tiga Wajah Sekaligus secara Real-Timeâ€, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No. 1, Desember 2016

Dicoding Intern, “Python: Pengertian, Contoh Penggunaan, dan Manfaat Mempelajarinyaâ€, May 2023. [Online].Tersedia: https://www.dicoding.com/, [Diakses 6 Juli 2024].

Crocodic, “Implementasi OpenCV Pada Industri dan Kehidupan Sehari-hariâ€, Agustus 2022. [Online]. Tersedia : https://crocodic.com/ [Diakses 6 Juli 2024].


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.