Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis

KURNIADI, MIKY (2014) Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis. Fakultas Teknologi Informasi.

[img]
Preview
Text
sampul.pdf

Download (24kB) | Preview
[img]
Preview
Text
abstrak.pdf

Download (8kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis)
bab%201.pdf

Download (78kB) | Preview

Abstract

Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis Miky Kurniadi[1], Firdaus,MT [2], Tati Erlina,M.IT[3] Jurusan Sistem Komputer , Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas[3] Jurusan Elektronika, Politeknik Negri Padang[2] Abstrak Webcam selama ini biasanya hanya kita gunakan untuk melakukan video chat, berfoto atau pun merekam video, seiring dengan perkembangan teknologi kita bisa lebih mengembangkan kegunaan dari webcam salah satunya memanfaatkan webcam sebagai alat pendeteksi wajah dengan ditambahkan beberapa metoda pengolahan citra. Untuk dapat mendeteksi wajah dengan mudah maka digunakan metode haar like feature yang dibangun oleh openCV. Sistem pendeteksi wajah dengan menggunakan metode haar like feature merupakan metode deteksi wajah yang cukup populer. Metode ini dipublikasikan oleh Paula Viola dan Michael Jones pada tahun 2001. Metode ini dipilih karena dalam proses pendeteksian wajah yang telah dicoba memberikan hasil yang lebih stabil dan komputasi yang sangat cepat. Dalam proses tracking wajah digunakan dua buah motor servo yang dikontrol menggunakan mikrokontroler ATMega8 untuk menggerakan webcam agar mengikuti posisi wajah, menurut hasil pengujian dengan objek tanpa faktor penghalang seperti kacamata, masker, masing-masing objek tersebut memilik presentase tingkat keberhasilan 100%, dengan jarak efektif untuk dapat mendeteksi wajah antara 30-150 cm. Sedangkan pada tingkat pencahayaan redup sistem tidak dapat bekerja dengan tingkat keberhasilan 0%. Kata kunci : wajah, haar like feature,webcam

Item Type: Article
Subjects: R Medicine > RT Nursing
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Komputer
Depositing User: Operator Repo Unand
Date Deposited: 23 Mar 2016 06:28
Last Modified: 23 Mar 2016 06:28
URI: http://repo.unand.ac.id/id/eprint/812

Actions (login required)

View Item View Item