Sistem Biometrik Pengenalan Wajah
| dc.contributor.advisor | Oktani, Dessy | |
| dc.contributor.advisor | Fahruzi, Iman | |
| dc.contributor.author | Nicco, Nicco | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-09T07:44:07Z | |
| dc.date.available | 2023-01-09T07:44:07Z | |
| dc.date.issued | 2014-06-06 | |
| dc.description.abstract | Biometric security system can recognize its user more precisely than password- based security systems. The biometrics have characteristics like not easily lost, can’t be forgotten, and not easily counterfeited because its existence inherent in human beings. There are several different types of security by using biometric technologies including fingerprint recognition, eye retina, and facial structure. In this study, the authors have developed a face recognition into real-time security system for the entrance. This research uses a webcam to capture the image of the user’s face and then compared with the face that stored in the database. Generally, there are two methods used by the author which is HaarCascade method for face detection and PCA or Eigenface method for face recognition. Experiments were done using 150 training data and 150 test data. In this system, 30 cm were used as parameters of distance to measure the accuracy. The results showed overall recognition success rate of 83.33%. This system is designed to work in real-time with the hope to make it easier for the user and can minimize criminal act in the future. | en_US |
| dc.description.abstrak | Sistem keamanan biometrik dapat mengenali penggunanya lebih tepat dibandingkan sistem keamanan berbasis kata sandi. Biometrik memiliki karakteristik tidak mudah hilang, tidak dapat lupa, dan tidak mudah dipalsukan karena keberadaannya melekat pada manusia. Terdapat beberapa macam jenis keamanan dengan menggunakan teknologi biometrik diantaranya pengenalan sidik jari, retina mata, dan struktur wajah. Dalam penelitian ini, penulis mengembangkan pengenalan struktur wajah menjadi sistem keamanan pintu ruangan secara real-time. Penelitian ini menggunakan sebuah webcam untuk meng-capture citra wajah pengguna dan kemudian dibandingkan dengan wajah yang tersimpan di database. Secara umum terdapat 2 metode yang digunakan oleh penulis yaitu metode HaarCascade untuk proses deteksi wajah dan metode PCA atau Eigenface untuk proses pengenalan wajah. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 150 data training dan 150 data uji. Pada sistem ini, digunakan parameter jarak sebesar 30 cm untuk mengukur tingkat keakuratannya. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan pengenalan secara keseluruhan sebesar 83.33%. Sistem ini dirancang untuk bekerja secara real-time dengan harapan mempermudah pengguna dan dapat meminimalisir tindakan kriminal kedepannya. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.polibatam.ac.id/xmlui/handle/123456789/1287 | |
| dc.language.iso | id | en_US |
| dc.publisher | Politeknik Negeri Batam | en_US |
| dc.subject | Teknik Elektro | en_US |
| dc.subject | Elektronika | en_US |
| dc.subject | Teknik | en_US |
| dc.subject | Biometric Systems | en_US |
| dc.subject | Facial Recognition | en_US |
| dc.title | Sistem Biometrik Pengenalan Wajah | en_US |
| dc.title.alternative | Biometric Systems for Face Recognition | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |