Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications
Muhamad Adityas Hani Pratama
Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura
Automotive Engineering Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Alat Pendeteksi Wajah Mahasiswa Universitas Trunojoyo Madura (UTM) Menggunakan Metode Viola-Jones Muhamad Adityas Hani Pratama; Diana Rahmawati; Kunto Aji Wibisono
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 2 No. 2 (2021): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (746.694 KB) | DOI: 10.36040/alinier.v2i2.4290

Abstract

Wajah atau muka adalah bagian depan dari kepala, dalam bagian wajah terdiri dari hidung, mulut, mata, pipi, dahi, bibir dan dagu. Pendeteksian wajah terdapat berbagai macam cara, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Viola-Jones. Metode Viola-Jones adalah metode yang menggabungkan support vector machines, algoritma boosting, dan cascade classifier. Penelitian ini akan mendeteksi wajah dari beberapa mahasiswa Universitas Trunojoyo Madura yang akan masuk ke ruangan dan keluarannya akan ditampilkan pada monitor beserta nama terang. Wajah tersebut akan dijadikan sebagai input yang nantinya akan diolah atau di training, setelah itu akan diolah dan diklasifikasi untuk menentukan label atau nama terangnya. Penelitian ini mendapat tingkat keakurasian deteksi wajah sebesar 80%, hal ini dikarena terdapat beberapa faktor yang memengaruhi pengolahan citra salah satunya adalah intensitas cahaya yang sangat besar sekali pengaruhnya terhadap gambar atau image. Metode viola-jones mempunyai 4 tahapan yakni haar-like feature, integral image, adaboost, cascade classifier, dari 4 tahap tersebut haar-like feature, integral image adalah fitur yang digunakan untuk mendeteksi bagian-bagian wajah dari piksel per piksel, setelah itu adaboost, dan cascade classifier digunakan untuk mengklasifikasi bagian-bagian wajah yang terdeteksi, bagian-bagian yang bukan wajah akan dibuang.
Co-Authors Diana Rahmawati Kunto Aji Wibisono