Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDalam beberapa tahun terakhir, kemajuan besar telah terjadi pada sistem pengenalan wajah. Banyak model yang telah diusulkan. Pada penelitian ini, uji coba dilakukan dengan model tertentu. Teknik Logarithm Transformation pertama-tama diterapkan untuk meningkatkan kualitas gambar wajah dan mengatasi variasi pencahayaan. Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi fitur wajah dari gambar berdasarkan Singular Value Decomposition SVD . Nilai singular diambil sebagai fitur yang diasumsikan merepresentasikan gambar citra wajah. Kemudian, algoritma K-Nearest Neighbors KNN dijalankan untuk proses klasifikasi, sehingga menghasilkan persentase tingkat akurasi program. ORL faces database dipilih untuk menguji model program pengenalan wajah. Dalam penelitian ini, data uji menggunakan hasil ektraksi fitur SVD dibandingkan dengan data uji tanpa ekstraksi fitur. Dari hasil uji coba, diperoleh bahwa penggunaan data uji menggunakan hasil ekstraksi fitur SVD menghasilkan proses running time yang lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan data tanpa ekstraksi fitur. Namun persentase tingkat akurasi rata-rata tertinggi yang didapatkan pada setiap iterasi terpilih, lebih baik hasilnya dengan data uji tanpa ektraksi fitur, yaitu sebesar 98,34 pada 90 data training, dibandingkan dengan data uji hasil ektraksi fitur SVD yang memperoleh persentase tingkat akurasi rata-rata sebesar 82,82 pada 90 data training.

---

ABSTRACTIn the past several years, major advances have occurred in face recognition system. Many models have been proposed. In this paper, the experiments were carried out with a particular model. The Logarithm Transformation LT technique is firstly applied to enhance the face image and handling lighting variations of face image. Furthermore, extract the feature of the face image based on Singular Value Decomposition SVD . The singular value is taken as a feature that is assumed to represent the face image. Then, K Nearest Neighbors KNN algorithm is run for the classification process, so it generates an accuracy of program. ORL database was chosen to test the model of face recognition program. In this research, data using the feature extraction were compared to the data without feature extraction. From the test results, it was found that the use of test data using feature extraction has a faster running time than using data without feature extraction. However, the highest rate of average accuracy that obtained on each chosen iteration, the result is better with the test data without feature extraction, that is 98.34 at 90 data training, compared to the test data using feature extraction which has average accuracy level of 82.82 at 90 of data training."

"ABSTRAKPada beberapa tahun terakhir, sistem pengenalan wajah telah marak digunakan dalam berbagai aspek sebagai wujud dari kemajuan teknologi. Berbagai penelitian dilakukan untuk terus memperbaiki akurasi dari pengenalan wajah. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi Learning Vector Quantization dan Fuzzy Kernel Learning Vector Quantization. Data yang digunakan adalah Labeled Face in The Wild-a LFW-a. Database ini tidak memiliki batasan seperti latar belakang, ekspresi, posisi, dan sebagainya. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan database LFW-a, sistem pengenalan wajah dengan metode LVQ memiliki akurasi tertinggi 89,33 dan metode FKLVQ memiliki akurasi tertinggi 89,33 pula.

---

ABSTRACTIn recent years, face recognition is widely used in various aspects as a form of technology advancement. Various studies are conducted to keep improving the accuracy of face recognition. In this research, Learning Vector Quantization and Fuzzy Kernel Learning Vector Quantization are used as a method of classification. The data used in this research is Labeled Face in The Wild a LFW a. This database has no restrictions such as background, expression, position, and so on. Based on test results using LFW a database, face recognition using LVQ method has highest accuracy at 89,33 and FKLVQ method has highest accuracy at 89,33 as well."

"Dalam sistem presensi konvensional, seringkali terjadi kecurangan dalam proses presensi baik itu yang menggunakan RFID ataupun manual dengan tanda tangan. Begitu pula dengan presensi menggunakan teknologi pengenalan wajah juga terjadi kecurangan dengan menggunakan foto gambar wajah atau rekaman video,  Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma Deep Learning untuk mendeteksi serangan face spoofing dalam sistem presensi berbasis wajah. Pada pengimplementasiannya digunakan Raspberry Pi 4 Model B agar lebih efektif dan efisien dalam penerapannya. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan mengumpulkan dataset wajah asli dan palsu, kemudian dilakukan proses pelatihan menggunakan algoritma Deep Learning. Algoritma Deep Learning sudah terkenal efektif dalam mengenali fitur wajah. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah kombinasi antara dataset wajah asli dan palsu yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan teknologi pengenalan wajah dengan penerapan algoritma Deep Learning sebagai Face Anti-Spoofing (FAS) mampu mendeteksi serangan face spoofing dalam sistem presensi berbasis wajah. Hal ini terlihat dari tingkat keakuratan yang diperoleh dari proses pengujian yang dilakukan pada sistem presensi yang dikembangkan. Diharapkan sistem presensi ini dapat diimplementasikan secara luas untuk meningkatkan keamanan dan keandalan dalam sistem presensi berbasis wajah.

---

In conventional attendance systems, cheating often occurs in the attendance process, whether using RFID or manual methods with signatures. Similarly, in attendance systems that utilize facial recognition technology, cheating can occur through the use of facial photos or video recordings. Therefore, this research proposes the use of Deep Learning algorithms to detect face spoofing attacks in facial-based attendance systems. For implementation, Raspberry Pi 4 Model B is employed to enhance effectiveness and efficiency. The methodology utilized in this study involves collecting genuine and fake face datasets, followed by training processes using Deep Learning algorithms. Deep Learning algorithms are renowned for their effectiveness in recognizing facial features. The dataset used in this research is a combination of genuine and fake face data collected from various sources. The results obtained from this research demonstrate that employing facial recognition technology with the application of Deep Learning algorithms as Face Anti-Spoofing (FAS) is capable of detecting face spoofing attacks in facial-based attendance systems. This is evident from the accuracy achieved during the testing process conducted on the developed attendance system. It is hoped that this attendance system can be widely implemented to enhance security and reliability in facial-based attendance systems."

"Proses identifikasi dan pengenalan emosi seseorang selama ini hanya dapat dilakukan secara langsung dengan melihat raut wajahnya secara langsung dan mengolah raut wajah dari orang tersebut untuk mengerti emosi yang sedang dirasakan. Emosi dari raut wajah seseorang merupakan sesuatu yang paling susah dimengerti dan manfaat dari aplikasi yang dapat mengenali emosi ini dari raut wajah seseorang sangat tinggi. Untuk memenuhi minat yang tinggi atas pengenalan emosi pada raut wajah seseorang, penulis berniat untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat mengenali emosi seseorang dari raut wajahnya dengan menggunakan machine learning face recognition. Penulis berniat menggunakan framework CNN sebagai algoritma untuk melakukan machine learning face emotion recognition karena algoritma ini yang paling cocok dan mudah untuk digunakan, serta menggunakan arsitektur EfficientNet karena arsitektur ini merupakan arsitektur pengembangan dari Google yang bersifat opensource dan mudah digunakan karena sudah terintegrasi langsung dengan Keras. Program face emotion recognition ini menggunakan arsitektur EfficientNetB2 dan menggunakan dataset FER2013 berhasil mendapatkan akurasi training di angka 95.55% dan akurasi validasi sebesar 63.71%. Walaupun terjadinya overfitting karena perbedaan akurasi validasi dan training yang besar, akurasi testing dari program ini mendapatkan angka 88.21% dan berhasil mendeteksi 7 kategori emosi yang dihasilkan oleh raut wajah manusia

---

The process of identifying and recognizing a person's emotions so far can only be done directly by looking at his face directly and processing the facial expressions of the person to understand the emotions that are being felt. The emotion of a person's facial expression is something that is the most difficult to understand and the benefits of an application that can recognize this emotion from a person's facial expression is very high. To meet the high interest in recognizing emotions on a person's facial expression, the author intends to develop an application that can recognize a person's emotions from his facial expression using machine learning face recognition. The author intends to use the CNN framework as an algorithm to perform machine learning face emotion recognition because this algorithm is the most suitable and easy to use and uses the EfficientNet architecture because this architecture is a development architecture from Google that is open source and easy to use because it is integrated directly with Keras. This face emotion recognition program using the EfficientNetB2 architecture and using the FER2013 dataset managed to get a training accuracy of 95.55% and a validation accuracy of 63.71%. Despite the occurrence of overfitting due to the large difference in validation and training accuracy, the testing accuracy of this program scored 88.21% and succeeded in detecting 7 categories of emotions generated by human facial expressions.

"

"Sistem pengenalan wajah (face recognition system) merupakan salah satu sistem yang dibangun berdasarkan pre-trained model. Sistem ini memanfaatkan teknik biometrik yang menggunakan wajah sebagai pengenalan atau identifikasi seseorang. Implementasi sistem pengenalan wajah dapat diaplikasikan dalam berbagai macam aplikasi seperti sistem absensi untuk mengecek kehadiran, sistem monitoring pengunjung di tempat wisata ataupun tempat-tempat publik, hingga dapat digunakan untuk mengenali tingkah laku seseorang untuk analisis-analisis yang dibutuhkan di berbagai bidang. Dalam penelitian ini, akan diimplementasikan sistem pengenalan wajah untuk sistem absensi menggunakan metode pembelajaran deep learning. Proses training data dan validasi hasil pengenalan wajah akan dibandingkan antara model CNN (Convolutional Neural Network) berarsitektur ResNet-50 dengan VGG16 yang telah dilatih sebelumnya menggunakan dataset Open Data Science (ODSC) untuk mendapatkan model perancangan sistem wajah terbaik. Simulasi real-time dilakukan dengan menggunakan model latih dengan validasi akurasi tertinggi sebesar 98.2%. Model latih yang digunakan dalam simulasi adalah ResNet-50 dengan dataset B sebagai data training serta learning rate sebesar 0.01. Hasil analisis menunjukkan bahwa proses training menggunakan model ResNet-50 jauh lebih ringan dan memberikan hasil model pelatihan dengan validasi akurasi yang lebih tinggi dibanding dengan model VGG16 yang membutuhkan banyak resource selama proses training berlangsung. Pengujian real-time yang dilakukan menunjukkan bahwa model ResNet-50 akan akurat jika memperhatikan beberapa kondisi yang diperlukan seperti jarak deteksi harus 50 hingga 100 cm dari kamera deteksi dan posisi wajah harus lurus menghadap kamera deteksi.

---

The face recognition system is a system that is built based on a pre-trained model. This system utilizes biometric techniques that use the face as an identification or authentication of a person. The facial recognition system can be applied in various applications such as attendance systems to check attendance, visitor monitoring systems at tourist attractions or public places, and to identify a person's behavior for the analyzes needed in various fields. In this study, a facial recognition system will be implemented for the attendance system using deep learning methods. To obtain the best system design, training, and validation of facial recognition results will be compared between the CNN (Convolutional Neural Network) model with the ResNet-50 and VGG16, which has been previously trained using the Open Data Science (ODSC) dataset. Real-time simulations were carried out using a training model with the highest validation accuracy of 98.2%. The training model used in the simulation is ResNet-50 with dataset B as training data and a learning rate of 0.01. The analysis results show that the training process using the ResNet-50 model is much lighter and provides results with higher accuracy validation than the VGG16 model, which requires a lot of resources during the training process. Real-time testing has shown that the ResNet-50 model will be accurate if it considers several conditions, such as the detection distance must be 50 to 100 cm from the detection camera, and the face position must be in a straight facing towards the detection camera."

"Dunia digital khususnya image processing berkembang seiring waktu berjalan dikarenakan kebutuhan masyarakat dan pentingnya keamanan sistem berbasis digital. Salah satu teknologi yang sangat mengalami kemajuan pesat adalah pengenalan wajah (face recognition) menggunakan artificial intelligence. Wajah seseorang yang sudah terdaftar di dalam database akan dikenali oleh sistem untuk keperluan validasi atau verifikasi. Di dalam penelitian ini dirancang sistem pengenalan wajah (face recognition) menggunakan algoritma machine learning dan Principal Component Analysis (PCA) sebagai pereduksi dimensi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yakni: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbour (K- NN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP) dan Convolutional Neural network (CNN). CNN berfokus pada layer dan tidak memerlukan reduksi dimensi, sehingga hasilnya lebih akurat. Model machine learning yang digunakan untuk classifier selain CNN adalah standar/default, sedangkan CNN menggunakan arsitektur LeNet-5, dengan dropout rate sebesar 0.25. Training dilakukan selama 60 epoch dengan loss function crosscategorical entropy, optimizer Adam, dan batch size sebesar 20. Data masukan adalah citra wajah berukuran 64 × 64 × 1 yang diperoleh dari dataset olivetti faces. Akurasi tertinggi metode PCA, SVM, maupun LR sebesar 91.25%, sementara akurasi terbaik CNN mencapai 98.75%. Selain akurasi, pemakaian confusion matrix dan classification report digunakan untuk menguji performa metode yang ada melalui evaluasi model klasifikasi.

---

The digital world, especially image processing, is evolving due to the needs of society and the importance of digital-based system security. One of the technologies that are rapidly progressing is face recognition using artificial intelligence. The system will recognize a person's face already registered in the database for validation or verification purposes. A face recognition system was designed using machine learning algorithms and Principal Component Analysis (PCA) as dimension reduction in this study. Testing is conducted using several methods: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbour (K-NN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural network (CNN). CNN focuses on layers and does not require dimensional reduction to increase the accuracy of the result. The machine learning model used for classifiers other than CNN is standard/default settings, while CNN uses the LeNet-5 architecture, with a dropout rate of 0.25. The training was conducted for 60 epochs with loss function cross-categorical entropy, optimizer Adam, and batch size of 20. Input data is a 64 × 64 × 1 facial image obtained from the Olivetti faces database. The highest accuracy of PCA, SVM and LR methods was 91.25%, while CNN's best accuracy reached 98.75%. In addition to accuracy, the use of confusion matrix and classification report is used to test the performance of existing methods through the evaluation of classification models."

"Pada era digital ini, teknologi informasi dan komunikasi berkembang pesat dan berpengaruh signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk keamanan dan pengenalan identitas. Salah satu penerapan teknologi yang menonjol adalah sistem deteksi dan pengenalan wajah yang digunakan di berbagai tempat yang memerlukan keamanan ekstra. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dan pengenalan wajah menggunakan arsitektur ResNet dan perangkat ESP-32, dengan fokus pada implementasi dan evaluasi efektivitas sistem tersebut dalam meningkatkan keamanan.Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi penggunaan ResNet-50 untuk pengenalan wajah dan Cascade Classifier untuk deteksi wajah. Data yang digunakan untuk pelatihan model diperoleh melalui proses augmentasi data untuk meningkatkan variasi dan jumlah sampel. Sistem ini diimplementasikan menggunakan perangkat keras ESP-32 dan perangkat lunak MATLAB, serta diuji pada lingkungan nyata untuk mengevaluasi kinerjanya.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi dan mengenali wajah dengan akurasi tinggi. Integrasi sistem dengan infrastruktur keamanan yang ada juga memungkinkan peningkatan perlindungan terhadap data dan perangkat keras. Dengan demikian, penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa teknologi deteksi dan pengenalan wajah dapat memberikan solusi efektif untuk meningkatkan keamanan di berbagai tempat.

---

In this digital era, information and communication technology has developed rapidly, significantly impacting various aspects of life, including security and identity recognition. One notable application of this technology is the facial detection and recognition system used in various high-security areas. This research aims to develop a facial detection and recognition system using ResNet architecture and ESP-32, focusing on the implementation and evaluation of the system's effectiveness in enhancing security.

The methods used in this study include employing ResNet-50 for facial recognition and Cascade Classifier for facial detection. The data used for model training were obtained through data augmentation processes to increase the variation and number of samples. The system was implemented using ESP-32 hardware and MATLAB software, and tested in real-world environments to evaluate its performance.

The results of the study indicate that the developed system can detect and recognize faces with high accuracy. The system's integration with existing security infrastructure also allows for enhanced protection of data and hardware. Thus, this research successfully demonstrates that facial detection and recognition technology can provide effective solutions for improving security in various locations."