Rancang bangun robot vision pendeteksi dan pengenal wajah manusia menggunakan webcam dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Baizuri, Ismail Hasan (2016) Rancang bangun robot vision pendeteksi dan pengenal wajah manusia menggunakan webcam dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (67kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (140kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (191kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (193kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (398kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 9_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (922kB) | Request a copy
	Text (BAB VII) 10_bab7.pdf Restricted to Registered users only Download (307kB) | Request a copy
	Text (BAB VIII) 11_bab8.pdf Restricted to Registered users only Download (99kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 12_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (182kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini membahas tentang perancangan dan pembuatan robot vision pendeteksi dan pengenal wajah manusia menggunakan webcam 1 DOF (Degree Of Freedom). Penelitian ini menggunakan metode Viola-Jones untuk face detection, metode Principle Component Analysis (PCA) untuk face recognition dengan ekstrasi ciri eigenface, dan metode kecerdasan buatan untuk kontrol servo menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Robot dibuat dengan sistem gabungan dan terintegrasi, dimana face recognition digunakan sebagai kunci agar robot aktif dan face detection serta tracking digunakan untuk menggerakan webcam kearah kanan-kiri dan atas-bawah layaknya seperti mata manusia dengan terpasangnya sistem kecerdasan buatan untuk kontrol servo yang tergabung dalam pemrograman software MATLAB. Metode penelitian yang dilakukan yaitu menganalisis face detection dengan melakukan tracking secara real-time sehingga didapat koordinat posisi wajah yang terdeteksi dan face recognition dengan menguji pengenalan tiga kali dengan data wajah tujuh orang yang berbeda dan database image wajah sebanyak tiga, lima dan sepuluh serta pengujian error Jaringan Syaraf Tiruan terhadap koordinat dan sudut gerak robot. Tingkat akurasi dan kecepatan face detection metode violajones sangat tinggi dengan tracking pendeteksian lebih dari satu wajah dan tingkat akurasi rata-rata face recognition metode PCA menggunakan ekstrasi ciri eigenface sebesar 85,72%. Nilai rata-rata error sudut servo sebesar 0,0051 dan tingkat akurasi rata-rata sebesar 99,76% dari pendekatan data latih dengan data hasil Jaringan Syaraf Tiruan.

Actions (login required)

View Item