BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KEAMANAN PINTU BERBASIS PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-

SISTEM KONTROL AKSES BERBASIS REAL TIME FACE RECOGNITION DAN GENDER INFORMATION

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. Sistem biometrik merupakan penerapan teknologi yang mempelajari

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016 ISSN : PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE

BAB 1 PENDAHULUAN. keakuratan dari penglihatan mesin membuka bagian baru dari aplikasi komputer.

BAB I PENDAHULUAN. telinga, wajah, infrared, gaya berjalan, geometri tangan, telapak tangan, retina,

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Eigenface pada Perangkat Mobile Berbasis Android

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE

Menurut Ming-Hsuan, Kriegman dan Ahuja (2002), faktor-faktor yang mempengaruhi sebuah sistem pengenalan wajah dapat digolongkan sebagai berikut:

SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE UNTUK ABSENSI PADA PT FLORINDO LESTARI

UJI KINERJA FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN EIGENFACES

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. secara otomatis. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih locker

BAB I PENDAHULUAN. adalah penggunaan smartphone. Weiser (1999) mengatakan bahwa semakin

BAB 2 LANDASAN TEORI

RANCANGAN AWAL SISTEM PRESENSI KARYAWAN STMIK BANJARBARU DENGAN PENDEKATAN EIGENFACE ALGORITHM

IMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE PADA SISTEM ABSENSI

BAB II LANDASAN TEORI. Kamera web (singkatan dari web dan camera) merupakan sebuah media

PENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

APLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK VALIDASI PESERTA UJIAN ONLINE MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE DAN EIGEN FACE VECTOR

PEMANFAATAN GUI DALAM PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK PENGENALAN CITRA WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACES

PENGENALAN WAJAH MANUSIA DENGAN METODE PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA)

BAB III PERANCANGAN SISTEM

SISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)

IMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE PADA SISTEM ABSENSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MELALUI PENGENALAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam

SISTEM PENGAMANAN HANDPHONE MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION BERBASIS ANDROID

IDENTIFIKASI WAJAH PADA SISTEM KEAMANAN BRANKAS MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Hasil Ekstraksi Algoritma Principal Component Analysis (PCA) untuk Pengenalan Wajah dengan Bahasa Pemograman Java Eclipse IDE

PROTOTYPE PENGENALAN WAJAH MELALUI WEBCAM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRICIPAL COMPONENT ALAYSIS (PCA) DAN LINIER DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA)

SISTEM VERIFIKASI ONLINE MENGGUNAKAN BIOMETRIKA WAJAH

Implementasi Metode Fisherface pada Absensi Wajah Karyawan Studi Kasus PT. Illuminati Metamorphosis Makassar

DAFTAR ISI v. ABSTRACT ii KATA PENGANTAR iii. DAFTAR GAMBAR.vii DAFTAR TABEL...ix

BAB I PENDAHULUAN. perguruan tinggi. Pilihan teknologi yang digunakan dalam implementasi absensi

BAB I PENDAHULUAN. dengan memanfaatkan ciri wajah yang telah tersimpan pada database atau wajah

Pengujian Pengenalan Wajah Menggunakan Raspberry Pi

Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Metode PCA dan Haar-Like Feature

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN JAVA

PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan di segala bidang dalam era globalisasi saat ini begitu

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network), Visi

Pengenalan Wajah dengan Metode Subspace LDA (Linear Discriminant Analysis)

PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS DAN K NEAREST NEIGHBOR

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D

BAB I PENDAHULUAN. satu bagian sistem biometrika adalah face recognition (pengenalan wajah). Sistem

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Sistem pengawasan atau surveillance system

BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB I PENDAHULUAN. sangat berharga bagi perusahaan atau instansi. Pemanfaatan IT oleh instansi akan membantu

Integrasi Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Eigenfaces & MySQL

Sistem Pengenalan Wajah Pada Mesin Absensi Mahasiswa Menggunakan Metode PCA Dan DTW

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

Rancang Bangun Prototipe Aplikasi Pengenalan Wajah untuk Sistem Absensi Alternatif dengan Metode Haar Like Feature dan Eigenface

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. kunci pintu rumah yang ada sekarang ini sebagian besar masih menggunakan

Rancang Bangun Aplikasi Absensi Perkuliahan Mahasiswa dengan Pengenalan Wajah

1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang

Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL

Desain dan Implementasi Sistem Pengolahan Citra untuk Lumen Robot Sosial Humanoid sebagai Pemandu Pameran pada Electrical Engineering Days 2015

BAB I PENDAHULUAN. individu dapat dibedakan dengan individu yang lain.

Penerapan Face Recognition dengan Metode Eigenface pada Intelligent Car Security

BAB I PENDAHULUAN. mampu mengubah manusia, dari cara pandang seseorang atas sesuatu hingga cara

Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot

PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS. Skripsi

BAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Korelasi Jarak Wajah Terhadap Nilai Akurasi Pada Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Stereo Vision Camera

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

DIDIK SETIYADI. Dosen Tetap STMIK Eresha RIYADI JIMMY ISKANDAR

Penerapan Metode Phase Congruency Image (PCI) dalam Pengenalan Citra Wajah secara Otomatis

BAB 3. ANALISIS dan RANCANGAN. eigenfaces dan deteksi muka dengan color thresholding akan mempunyai proses

BAB I PENDAHULUAN. kebutuhan sebagai alat transportasi untuk melakukan aktifitas. Khususnya sepeda

UNJUK KERJA METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PADA APLIKASI PENGENALAN WAJAH

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS KOMPONEN UTAMA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE TERHADAP PENGENALAN CITRA WAJAH

JURNAL TEODOLITA. VOL. 14 NO. 1, Juni 2013 ISSN DAFTAR ISI

Principal Component Analysis

BAB I PENDAHULUAN. pensil berbentuk lurus, berwarna biru, dan berbahan kayu. Kedua objek ini

FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE TWO- DIMENSIONAL PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (2DPCA) ABSTRAK

SISTEM PINTU OTOMATIS BERDASARKAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE NEAREST FEATURE LINE

Pengenalan wajah dengan algorithma Eigen Face Oleh: Hanif Al Fatta

BAB III ANALISIS SISTEM. Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi anggota

Transkripsi:

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Home security saat ini sudah menjadi kebutuhan setiap pemilik rumah yang menginginkan tingkat keamanan yang baik. Salah satu sistem keamanan konvensional yang masih banyak digunakan adalah alarm. Tetapi seiring dengan perkembangan teknologi saat ini, sistem keamanan rumah semakin berkembang. Sistem keamanan rumah sudah masuk menjadi salah satu fitur yang wajib dimiliki oleh setiap pemilik rumah yang ingin memiliki rumah yang aman dari pencurian dan gangguan keamanan lain yang tidak diinginkan Sistem keamanan rumah dengan alarm telah banyak diterapkan untuk mendeteksi adanya pencuri. Tetapi sistem tersebut tidak bisa membedakan antara pemilik rumah dan pencuri, sehingga tingkat keamanannya sangat rendah. Penggunaan face recognition pada tugas akhir ini adalah untuk mengenali wajah pemilik rumah dan membedakannya dengan wajah pencuri. Pengenalan wajah manusia dalam gambaran visual dapat diterapkan ke dalam banyak aplikasi yang mencakup pengenalan wajah dengan menggunakan metode eigenface. Prinsip dasar pengenalan wajah adalah mengutip informasi unik wajah, kemudian diencode dan dibandingkan dengan hasil decode yang sebelumnya dilakukan. Pada metode eigenface, decoding dilakukan dengan menghitung eigen vector kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks. Eigen vector juga dinyatakan sebagai karakteristik wajah oleh karena itu metode ini disebut dengan eigenface ( Turk & Pentland, 1991). Setiap wajah direpresentasikan dalam kombinasi linear eigenface. Metode eigenface adalah bagaimana cara meguraikan informasi yang relevan dari sebuah citra wajah, kemudian mengubahnya ke dalam satu set kode yang paling efisien dan membandingkan kode wajah tersebut dengan database berisi beragam wajah yang telah dikodekan secara serupa. Pengenalan wajah adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem keamanan. Dalam aplikasinya sendiri pengenalan wajah menggunakan sebuah webcam untuk menangkap wajah seseorang kemudian dibandingkan dengan wajah yang sebelumnya telah disimpan di dalam database.

2 Secara khusus dalam tugas akhir ini metode yang akan dijelaskan adalah metode eigenface. Metode ini mempunyai komputasi yang sederhana dan cepat dibandingkan dengan penggunaan metode yang memerlukan banyak pembelajaran seperti jaringan syaraf tiruan. Secara garis besar proses dari aplikasi ini adalah kamera melakukan pengambilan wajah, kemudian dilakukan pemrosesan awal yaitu menentukan eigenvector dan eigenvalue dan hasilnya akan disimpan pada database. Pada penelitian sebelumnya, Eigenfaces mengacu pada pendekatan appearance untuk pengenalan wajah, berusaha untuk menangkap variasi dalam koleksi gambar wajah dan menggunakan informasi ini untuk mengkodekan dan membandingkan gambar wajah individu secara keseluruhan. Secara khusus, eigenfaces adalah komponen utama dari distribusi wajah atau ekuivalen, vektor eigen dari matriks kovarians dari serangkaian gambar wajah, di mana gambar dengan N piksel dianggap sebagai titik (atau vektor) dalam ruang N-dimensi. Ide untuk menggunakan komponen utama untuk mewakili wajah manusia dikembangkan oleh Sirovich dan Kirby (Sirovich & Kirby,1987) dan digunakan oleh Turk dan Pentland ( Turk & Pentland, 1991) untuk deteksi dan mengenali wajah. Eigenfaces terbukti tangguh ketika digunakan untuk mengenali wajah (Torre & Black, 2001). Penelitian sebelumnya (Menezes dkk, 2014) membuat face tracking berdasarkan Haar-like features dan Eigen faces, serta penerapan metode eigen faces pada sistem absensi (Indra, 2012). Metode eigenface pernah diteliti sebelumnya untuk pencocokan wajah dengan klasifikasi Naïve Bayesian ( Putranto, 2015 ) dan diterapkan dalam Intelligent Home Security ( Bayu, dkk, 2014 ) dan sistem keamanan rumah (Puspitasari, 2010 ).

3 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian di atas rumusan masalah dari Tugas Akhir ini adalah: 1. Bagaimana merancang sistem pengaman rumah menggunakan face recognition dengan metode Prinsipal Component Analysis (PCA). 2. Bagaimana merancang, membuat, dan menguji sistem face recognition sebagai pengaman rumah yang terkonfirmasi melalui android. 1.3 Tujuan dan Manfaat Tujuan dan manfaat yang diharapkan dari pembuatan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut : a. Tujuan Tujuan yang hendak dicapai dalam tugas akhir ini adalah : 1. Membangun sebuah sistem keamanan yang berbasis teknologi face recognition untuk mendeteksi wajah. 2. Menghasilkan software yang dapat mengidentifikasi wajah seseorang berdasarkan eigenface yang dimiliki dan dibandingkan dengan wajah yang menjadi data training pada database. Untuk metode pengenalannya, digunakan metode Prinsipal Component Analysis (PCA). 3. Merancang sebuah hardware yang terhubung dengan software yang telah dibuat dan menguji tingkat keberhasilan rancangan yang telah dibuat. b. Manfaat Manfaat yang diharapkan oleh penulis dalam pembuatan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Dengan memanfaatkan sistem face recognition sebagai pengaman rumah, diharapkan dapat meningkatkan keamanan rumah. 2. Dapat memberikan informasi kepada pemilik rumah berupa foto atau gambar apabila terdapat hal yang mencurigan yang dikirimkan ke smartphone android pemilik rumah.

4 1.4 Batasan Masalah Agar tujuan dari tugas akhir ini tidak menyimpang dari tujuan semula, dibutuhkan suatu batasan-batasan yang jelas guna mengarahkan pembahasan. Batasan-batasan masalah tersebut adalah sebagai berikut, 1. Alat ini diaplikasikan untuk satu buah pintu rumah, dan tidak mencakup jendela. 2. Proses pengambilan wajah menggunakan webcam. 3. Wajah yang akan dideteksi adalah wajah yang menghadap ke depan, dalam posisi tegak, menggunakan background polos dan tidak terhalangi oleh objek lain 4. Data maksimal sebanyak 100 citra wajah dari 10 orang, dimana setiap 10 orang memiliki 10 citra wajah dengan berbagai ekspresi yang berbeda. 5. Proses mikrokontroler menggunakan arduino. 6. Software face recognition pada sistem berfungsi sebagai password pembuka pintu rumah dengan mengenali wajah pemilik rumah yang telah tersimpan dalam database. 7. Dalam pengujian alat, alat ini dirancang untuk membuka pintu otomatis dari luar.alat ini tidak dirancang untuk membuka pintu otomatis dari dalam. 8. Informasi yang dikirimkan ke smarphone android pemilik rumah adalah berupa foto atau gambar. 1.5 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan tugas akhir ini terdiri dari 5 (lima) bab, dimana masing-masing bab mempunyai kaitan satu sama lain, yaitu: BAB I : PENDAHULUAN Memberikan latar belakang tentang permasalahan, perumusan masalah, tujuan, batasan masalah, metodelogi penulisan dan uraian singkat dari setiap bab yang dibahas dalam tugas akhir ini.

5 BAB II : DASAR TEORI Berisi tentang dasar teori yang digunakan untuk perancangan dan pembuatan sistem pengaman rumah. BAB III : PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT Berisi tentang perancangan dan pembuatan sistem alat secara keseluruhan. BAB IV : PENGUJIAN DAN ANALISA ALAT Berisi tentang hasil pengujian dari sistem yang sudah dibuat, kemudian dibandingkan dengan perencanaan awal serta teori teori penunjang yang menjadi landasan dari tugas akhir ini. BAB V : PENUTUP Berisi kesimpulan dan saran serta rencana pengembangan tugas akhir, jika dimungkinkan untuk masa yang akan datang.