PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH BURONAN BERBASIS WEB

Widi Wiguna, Chandra (2022) PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH BURONAN BERBASIS WEB. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text BAGIAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (195kB)
	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (44kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (133kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (161kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (417kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (12kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (71kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (306kB) | Request a copy

Abstract

Buronan merupakan orang yang sedang dicari keberadaannya dan diburu oleh pihak kepolisian karena melarikan diri dari kasus yang menimpanya.buronan bisa disebut juga DPO,DPO adalah salah satu tahapan yang biasanya dikeluarkan oleh pihak berwenang yaitu kepolisian atau kejaksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan monitoring orang yang menjadi DPO dengan cara mentraining citra wajah dan digunakan salah satu metode deep neural networks yaitu Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai pengenalan wajah secara real-time yang sudah terbukti sangat efisien dalam mengenali citra wajah. Metode ini memerlukan bantuan library OpenCV untuk deteksi banyak wajah dan perangkat Webcam dengan resolusi full HD dan library Keras untuk proses training data. Berdasarkan hasil pengujian yang di dapat dari penelitian ini adalah sistem berbasis web yang dapat mendeteksi atau mengenali wajah buronan yang sudah di dapatkan dari citra wajah yang sudah capturing dan cropping wajah. Pengujian yang dilakukan oleh orang relawan munggunakan model hasil training data dari metode CNN yang menunjukkan bahwa intensitas cahaya rendah dan terlalu tinggi berpengaruh dalam proses mengenali wajah. Aplikasi pendeteksi wajah hanya akan mendeteksi wajah apabila jarak kurang dari 7 meter.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Chandra Widi Wiguna (1818124)
Uncontrolled Keywords:	pengenalan wajah ,face recognition, cnn, monitoring, IoT
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Users 573 not found.
Date Deposited:	02 Sep 2022 02:59
Last Modified:	02 Sep 2022 03:03
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/8899

Actions (login required)

View Item