IMPLEMENTASI FACE DETECTION DAN RECOGNITION MENGGUNAKAN PYTHON DENGAN NUMPY DAN OPENCV MENGGUNAKAN METODE HAAR-CASCADE DAN LBPH (LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM)

Universitas Muhammadiyah Maluku Utara

  • Susitanto M Taib Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara
  • Sakinah Sudin Dosen Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara
  • Abdul Haris Muhammad Dosen Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara
Keywords: Face Detection, Recognition,Python, Haar-Cascade, LBPH

Abstract

Pengenalan citra wajah manusia merupakan salah satu teknologi penting yang terus berkembang pada bidang computer vision dengan penerapannya dalam sistem pengenalan biomatrik, Sistem pencarian, pengindeksan pada database video digital, sistem keamanan kontrol akses area terbatas, konferensi video, interaksi manusia dengan komputer dan lain sebagainya. Penelitian ini menerapkan metode Haar-Cascde untuk membangun sistem deteksi wajah dengan bahasa pemrograman Python. Metode Haar-Cascade merupakan salah satu metode deteksi wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi dan komputasi yang cepat. Dari hasil pengujian deteksi wajah; python; haar-cascade. Kemudian juga menggunakan metode LBPH(Local Binary Paterrn Histogram) Pengenalan wajah merupakan proses lanjutan dari proses pendeteksian wajah. Di dalam pendeteksian wajah yaitu mendeteksi bagian wajah dari seseorang, wajah tersebut bisa didapatkan dari gambar maupun video. Dengan memanfaatkan hasil training dari haar cascade. Kemudian hasil dari proses ini dikombinasikan dengan proses Image Matching dengan algoritma Local Binary Pattern Histogram.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Asti Riani Putri, 2016, “Pengolahan Citra dengan Menggunakan Webcam pada Kendaraan Bergerak di Jalan Raya”, JIPI (Jurnal Ilmiah Pendidikan Informatika) Volume 1, Nomor1, Tahun 2016: 1-6.
2. Al-Aidid, S., & Pamungkas, D. (2018). Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram. Jurnal Rekayasa Elektrika, 14(1), 62– 67. https://doi.org/10.17529/jre.v14i1.9799
3. Anggraini, N., Rozy, N. F., & Lazuardy, R. A. (2013). Facial Recognition System For Fatigue Detection Using Intel Realsense Technology Departement of Informatics Engineering Faculty of Science and Technology State Islamic University of Syarif Hidayatullah Jakarta. (may).
4. Bruno, L. (2019). Aplikasi Pendeteksian Ras Kucing dengan Mendeteksi Wajah Kucing dengan Metode Viola-Jones berbasis Android (Vol. 53). https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
5. Emami, S., & Suciu, V. P. (2012). Facial Recognition using OpenCV. Journal of Mobile, Embedded and Distributed Systems, 4(1), 38–43. Retrieved from http://www.jmeds.eu/index.php/jmeds/article/view/57
6. Ivanjul.com. (2018). Fungsi Membaca, Menampilkan, dan Menyimpan Gambar OpenCV Python. Retrieved December 21, 2019, from https://www.ivanjul.com/fungsi- membaca-menampilkan-dan-menyimpan-gambar-opencv-python
7. Iqbal, Muhammad, 2009, Dasar Pemograman Citra Menggunakan MATLAB, Institut Pertanian Bogor, [ebook] (diunduh pada tanggal 12 Juni 2014).
8. Petkov N., Wieling, M.B., Gabor Filter for Image Processing and Computer Vision, University of Groningen, Department of Computing Science, [online] (diakses pada tanggal 23 Juli 2014)
9. Satriyanto, Edi. (2010). Clustering. Diakses pada 9 Februari 2015, dari http://lecturer.eepis-its.edu/~kangedi.
Published
2021-03-01
How to Cite
M Taib, S., Sudin, S., & Muhammad, A. (2021). IMPLEMENTASI FACE DETECTION DAN RECOGNITION MENGGUNAKAN PYTHON DENGAN NUMPY DAN OPENCV MENGGUNAKAN METODE HAAR-CASCADE DAN LBPH (LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM). DINTEK, 14(1), 97 - 102. Retrieved from https://jurnal.ummu.ac.id/index.php/dintek/article/view/748