Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Sistem absensi yang dilengkapi webcam untuk verifikasi wajah

Sistem absensi yang menggunakan verfifikasi wajah diharapkan dapat
merekam data absensi dengan lebih valid. Metode yang digunakan dalam
verifikasi wajah dalam sistem absensi ini adalah Principal ComponentAnalisys
(PCA), sedangkan untuk fungsi-fungsi pendukung digunakan Intel Image
Processing Library (IPL). Dengan menggunakan metode PCA yang didukung
dengan library IPL, maka input data berupa image akan diolah menjadi suatu
informasi yang berguna.
Program yang digunakan untuk sistem absensi dan verifikasi wajah
adalah Microsoft Visual C++ dan untuk database digunakan Microsoft Access.
Input yang diberikan untuk sistem ini adalah image wajah dari masing-masing
individu untuk database wajah maupun sebagai image pembanding. Dengan
metode PCA akan dilakukan verifikasi wajah dengan database wajah sebagai
pembanding dan hasilnya akan terekam dalam database, dengan parameter-parameter
seperti jumlah features yang digunakan, jumlah image database,
jumlah individu yang ada.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan naik dan turunnya nilai
threshold maka akan berpengaruh pada tingkat kebenaran dalam proses verifikasi.
Nilai threshold sendiri diambil dari rata-rata nilai distance yang diambil batas
atasnya. Nilai distance sendiri merupakan hasil perhitungan dari algoritma PCA.
Dari pengujian yang dilakukan dengan latar belakang gambar yang beragam maka
sistem akan memiliki tingkat verifikasi yang rendah, karena latar belakang sangat
berpengaruh dalam pengolahan gambar itu sendiri. Diharapkan sistem ini dapat
dikembangkan lebih jauh dengan adanya suatu nilai standard untuk parameter-parameternya,
seperti harus digunakan background seperti apa, nilai threshold,
jumlah features dan lain-lain.

Creator(s)
  • (23400033) DANIEL SOEMARTONO
Contributor(s)
  • Resmana Lim → Advisor 1
  • Iwan Njoto Sandjaja → Advisor 2
  • Petrus Santoso → Examination Committee 1
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2005
Language
Indonesian
Category
s1 – Undergraduate Thesis
Sub Category
Skripsi/Undergraduate Thesis
Source
Skripsi No. 03010025/ELK/2005; Daniel Soemartono (23400033)
Subject(s)
  • NEURAL NETWORK (COMPUTER SCIENCE)
  • IMAGE PROCESSING-DIGITAL TECHNIQUES
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject