PENGENALAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN METODErnLOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM
Teknologi biometrik berkembang pesat. Teknologi biometrik semakinrnbanyak digunakan untuk menganalisa manusia dari segi fisik yang memilikirnkeunikan untuk autentifikasi, salah satunya adalah pemindai sidik jari. Seiringrnperkembangan zaman, pemindai sidik jari tidak lagi aman karena dapatrndimanipu...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Language: | Indonesian |
| Published: |
STMIK AKAKOM
2018
|
| Subjects: | |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Teknologi biometrik berkembang pesat. Teknologi biometrik semakinrnbanyak digunakan untuk menganalisa manusia dari segi fisik yang memilikirnkeunikan untuk autentifikasi, salah satunya adalah pemindai sidik jari. Seiringrnperkembangan zaman, pemindai sidik jari tidak lagi aman karena dapatrndimanipulasi. Melihat dari permasalahan yang ada, maka dibuat sebuah sistemrnpresensi pengenalan wajah sehingga mengurangi pemalsuan presensi di STMIKrnAKAKOM.rnMetode pengenalan wajah yang digunakan dalam pelatihan citra ataurnekstraksi ciri dan pencocokan wajah citra latih dan citra uji adalah Local BinaryrnPattern Histogram. Metode yang akan digunakan untuk membangun sistem inirnyaitu metode LBPH dengan spesifikasi komputer prosesor intel core i5-4210Urn1,7ghz, harddisk kapasitas 1000GB, RAM kapasitas 4GB DDR3 1600Mhz,rnmonitor resolusi 1366 x 768 piksel.rnHasil dari program ini diharapkan dapat membantu keakurasian datarnpegawai berupa citra dengan menggunakan metode LBPH akurasi identifikasirncitra yang dapat dikenali sebesar 100% dengan nilai confidence 35, jarak rekamrndataset 30 cm dengan jarak deteksi 30 cm. Akurasi sebesar 100% dengan nilairnconfidence 40, jarak rekam dataset 30 cm dengan jarak deteksi 30 cm. Akurasirnsebesar 100% dengan nilai confidence 45, jarak rekam dataset 30 cm dengan jarakrndeteksi 30 cm. akurasi sebesar 100% dengan nilai confidence 50, jarak rekamrndataset 30 cm dengan jarak deteksi 30 cm. akurasi sebesar 100% dengan nilairnconfidence 55, jarak rekam dataset 60 cm dengan jarak deteksi 90 cm dan jarakrnrekam dataset 90 cm dengan jarak deteksi 60 cm. Berdasarkan hasil pengujianrnyang telah dilakukan data wajah yang terdeteksi sebanyak 249 dari 360 datarnsehingga diperoleh tingkat akurasi rata-rata yaitu 69,1%.rnKata kunci: Metode LBPH, Akurasi, Citra Wajah, Pegawai |
|---|