IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION DENGAN METODE VIOLA-JONES DAN LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAM UNTUK SISTEM PEMANTAUAN PENGUNJUNG DI LABORATORIUM TEKNIK INFORMATIKA UNISSULA

NI’AM, MUHAMMAD (2020) IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION DENGAN METODE VIOLA-JONES DAN LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAM UNTUK SISTEM PEMANTAUAN PENGUNJUNG DI LABORATORIUM TEKNIK INFORMATIKA UNISSULA. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

[img] Text
COVER.pdf

Download (307kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (6kB)
[img] Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (60kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (82kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (693kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (624kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (948kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (73kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (74kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf

Download (1MB)
[img] Text
PUBLIKASI.pdf
Restricted to Registered users only

Download (57kB)

Abstract

Laboratorium Teknik Informatika Unissula merupakan tempat pengembangan teknologi IT di kota Semarang yang berfokus pada pendidikan. Perkembangan teknologi yang semakin cepat memicu kebutuhan laboratorium untuk mengembangkan alat yang dapat bekerja dengan otomatis untuk mengawasi aktivitas di laboratorium. Face recognition adalah salah satu teknologi yang mulai marak digunakan untuk mengenali seseorang dari sebuah gambar. Dengan memanfaatkan teknologi ini di hasilkan sebuah kamera yang dapat mengenali wajah dan menyimpan datanya untuk presensi keaktifan secara real time. Algoritma Viola-Jones di pakai pada penelitian ini untuk mendeteksi objek wajah dan algoritma LBPH di gunakan untuk pengenalan wajah. Percobaan pada penelitian ini dilakukan dengan tiga jarak yaitu 50 cm, 80 cm, 110 cm. Dari tiga jarak ini di dapatkan hasil akurasi terbaik dari percobaan adalah pada jarak 80 cm dengan hasil akurasi total yang di dapatkan mencapai 84,28 %. Kata Kunci : Laboratorium, Face recognition, Kemera, Presensi, wajah, Viola-Jones, LBPH, Jarak.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Industri
Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited: 23 Apr 2021 02:43
Last Modified: 23 Apr 2021 02:43
URI: http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/19609

Actions (login required)

View Item View Item