Please take a moment to complete this survey below
Library's collection Library's IT development CancelPelacakan dan pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang
yang cukup berkembang dewasa ini, dimana aplikasi dapat diterapkan dalam
bidang keamanan (security system) seperti ijin akses masuk ruangan, pengawasan
lokasi (surveillance), maupun pencarian identitas individu pada database
kepolisian. Karena diterapkan dalam kasus keamanan, dibutuhkan sistem yang
handal terhadap beberapa kondisi, seperti: pengaruh latar belakang, pose wajah
non-frontal terhadap pria maupun wanita dalam perbedaan usia dan ras.
Tujuan tugas akhir ini adalah untuk membuat perangkat lunak yang
menggabungkan sistem pelacakan wajah manusia dengan menggunakan algoritma
CamShift dan sistem pengenalan wajah dengan menggunakan algoritma
Embedded Hidden Markov Models. Sebagai input sistem digunakan video kamera
(webcam) untuk input bersifat real-time, video AVI untuk input bersifat dinamis,
dan file image untuk input statis. Pemrograman perangkat lunak menggunakan
prinsip pemrograman berorientasi objek (OOP) dengan menggunakan bahasa
pemrograman C++, kompiler Microsoft Visual C++ 6.0?, dan dibantu dengan
library dari Intel Image Processing Library (IPL) dan Intel Open Source
Computer Vision (OpenCV).
Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa pelacakan berdasarkan
warna kulit manusia dengan menggunakan algoritma CamShift cukup baik, dalam
melakukan pelacakan terhadap satu maupun dua objek wajah sekaligus. Sistem
pengenalan wajah manusia menggunakan metode Embedded Hidden Markov
Models mencapai tingkat akurasi pengenalan sebesar 82.76%, dengan database
citra wajah sebanyak 341 citra yang terdiri dari 31 individu dengan 11 pose, dan
jumlah citra penguji sebanyak 29 citra wajah.