eProceedings of Engineering
Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023

Deteksi Penggunaan Masker Pada Citra Menggunakan RetinaFace dengan MobileNetV2

Ghilman Muhammad Zaki (Telkom University)
Febryanti Sthevanie (Telkom University)
Kurniawan Nur Ramadhani (Telkom University)

Article Info

Publish Date
01 Nov 2023

Abstract

Abstrak — Pada penelitian ini dibentuk sistem pendeteksi masker menggunakan RetinaFace sebagai face detection dan MobileNetV2 sebagai sistem klasifikasi penggunaan masker pada wajah. Alur sistem diawali dengan sistem pendeteksi wajah menggunakan RetinaFace. RetinaFace mengambil bagian wajah pada citra dan diteruskan ke model sistem klasifikasi penggunaan masker menggunakan model MobileNetV2. Model MobileNetV2 dilakukan training dengan training set yang terdiri dari 23.115 citra wajah bermasker dan tidak bermasker dan dilakukan testing dengan testing set yang terdiri dari 6.998 citra wajah bermasker dan tidak bermasker. Hasil akurasi yang didapatkan oleh model MobileNetV2 sebesar 99,3%. Namun model MobileNetV2 masih dapat memberikan hasil prediksi yang salah untuk citra wajah dari citra orang yang diambil dari jarak yang jauh.Kata kunci— COVID-19, retinaface, mobilenetv2

Copyrights © 2023




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
eProceedings of Engineering
Website

Abbrev

engineering

Publisher

Universitas Telkom

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...