Identifikasi Wajah Menggunakan Enkoding Data  Histogram of Oriented Gradient

Yusuf Ari Bahtiar; Oni Yuliani; Arif Basuki

Yusuf Ari Bahtiar Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
Oni Yuliani Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
Arif Basuki Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

Abstract

Kecanggihan teknologi berdampak pada seluruh elemen kehidupan. Pengolahan citra menjadi salah satu bidang yang sangat populer. Salah satunya diterapkan pada identifikasi wajah seseorang yang digunakan sebagai keamanan data, ruangan dan presensi harian. Menggunakan algoritma viola-jones sebagai library deteksi keberadaan wajah yang digerakan dengan metode Histogram of Oriented Gradient yang mengambil nilai rerata gradien dari setiap kontur wajah. Proses dimuat dalam media raspberry pi 3B yang terintegrasi dengan pi camera sebagai detektor wajah. Sampel wajah dinormalisasi ke ukuran 313 x rasio tetap piksel, menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 74,629 % dari keseluruhan rerata hasil pengujian.

References

Adinda Rizkita Syafira. (2016). Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones, UMS, Surakarta. Jurnal Emitor, Vol.17 No.01, ISSN 1411-8890.

Haidy A., dkk. (2019). Analisis Performansi Sistem Pendeteksi Kualitas Kayu Jati Menggunakan Pengolahan Citra Dengan Metode Histogram Of Oriented Gradients Dan Support Vector Machine, Universitas Telkom. E-Proceeding of Engineering. Agustus 2019, Vol.6, No.2 Page 3485

Ali M. dan M.T. Rusda. (2014). Deteksi Senjata Tajam Dengan Metode Haar Cascade Classifier Menggunakan Teknologi SMS Gateway. ITN Malang, Indonesia.

A.D. Desmukh, dkk. (2019). Face Recognition Using OpenCv Based On IoT for Smart Door. International Conference on Sustainable Computing in Science, Technology & Management (SUSCOM-2019).

Criyus L., dkk. (2017). Implementasi Face Recognition menggunakan Raspberry pi untuk akses Ruangan Pribadi. Universitas Kristen Petra, Surabaya.
Raspberry Pi Face Recognition, [Online], Diakses di: http://www.pyimagesearch.com/ [04 April 2020].

Install Opencv Python on Raspberry Pi, [Online], Diakses di: http://www.deciphertechnic.com / [12 April 2020].

Ahmad. J., Internet of Things History Technology and Its Application: Review. Scientific Journal of Applied Information Technology (2015). Volume I. No. 3.

Dedy A., dkk., Camera Distance Effect for Smart Detection Littering, AIP Conference Proceedings 2217 ICEMECE, UNS, 2020.

Fajar R., dkk, Sistem Deteksi Wajah Dan Sebuah Benda Menggunakan Algoritma Viola-Jones Berbasis Open CV. Researchgate /338655842

Free Wikipedia Encyclopedia, [Online] Diakses di https://id.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi, [ Juni 20, 2020]

Jay Patel dan Sabah M, Smart Raspberry Pi Bank Safety Deposit box With Facial Recognition: Fintech Case Study, Skripsi. Universitas Lakehead, Canada, 2019.

Muhammad Awais, dkk., Real-Time Surveillance Through Face Recognition Using HOG and Feedforward Neural Networks, Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2019.2937810., 2019.

Muhammad Nazir, dkk., Facial Expression Recognition Using Histogram of oriented Gradients Based Transformed Features, Cluster Comput. DOI 10.1007/s10586-017-0921-5, 2017.