Pengenalan Wajah Pengemudi Kendaraan Roda Empat dengan Kombinasi Antara Metode Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram

Atmaja, Revlian Fiqri Surya (2024) Pengenalan Wajah Pengemudi Kendaraan Roda Empat dengan Kombinasi Antara Metode Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111940000093-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 July 2026. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah pengemudi kendaraan roda empat dengan metode Haar Cascade dan metode Local Binary Pattern Histogram. Sistem yang dikembangkan dapat digunakan untuk mengidentifikasi pengemudi kendaraan roda empat atau lebih dan mengirimkan informasi ke aplikasi Telegram. Metode Haar Cascade digunakan untuk mendeteksi wajah di dalam gambar. Proses deteksi wajah dilakukan dengan membagi gambar menjadi beberapa bagian dan menerapkan fitur Haar pada setiap bagian. Metode ini dipilih karena memiliki kecepatan deteksi yang cepat dan akurasi yang tinggi. Metode Local Binary Pattern Histogram digunakan untuk mengidentifikasi wajah yang telah terdeteksi. Metode ini bekerja dengan cara membangun histogram dari gambar grayscale setelah dilakukan operasi Local Binary Pattern pada gambar. Untuk mengumpulkan data primer, dilakukan pengambilan gambar menggunakan kamera dashcam dan kamera dari luar kendaraan. Kemudian, gambar -gambar tersebut diproses menggunakan metode Haar Cascade dan metode Local Binary Pattern Histogram untuk melakukan identifikasi wajah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mengenali wajah pengemudi dengan akurasi yang cukup tinggi. Sistem yang dikembangkan memiliki potensi untuk digunakan sebagai sistem keamanan di dalam kendaraan roda empat. Dengan sistem ini, pengemudi dapat teridentifikasi dan diidentifikasi melalui aplikasi Telegram, sehingga pemilik kendaraan dapat memantau pengemudi dan mengambil tindakan jika diperlukan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi pengenalan wajah untuk aplikasi di dalam kendaraan. Dalam penelitian ini, akan menunjukkan implementasi dan pembahasan serta pengujian terhadap hasil akhir.
====================================================================================================================================
This research aims to develop a facial recognition system for four-wheeler vehicle drivers using the Haar Cascade method and the Local Binary Pattern Histogram method. The developed system can be used to identify drivers of four -wheeler vehicles or more and send information to the Telegram application. The Haar Cascade method is used to detect faces in images. The face detection process is carried out by dividing the image into several parts and applying Haar features to each part. This method is chosen for its fast detection speed and high accuracy. The Local Binary Pattern Histogram method is used to identify the detected faces. This method works by building a histogram from the grayscale image after applying the Local Binary Pattern operation to the image. For primary data collection, images are captured using a dashcam and external cameras on the vehicle. These images are then processed using the Haar Cascade method and the Local Binary Pattern Histogram method to perform face identification. The test results show that the developed system can recognize driver faces with a high level of accuracy. The developed system has the potential to be used as a security system in four-wheeler vehicles. With this system, drivers can be identified and authenticated through the Telegram application, allowing passengers or vehicle owners to monitor drivers and take necessary actions if needed. This research makes an important contribution to the development of facial recognition technology for in-vehicle applications. The research will demonstrate the implementation, discussion, and testing of the final results

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Haar Cascade, Local Binary Pattern Histogram, Wajah, Kendaraan; Haar Cascade, Local Binary Pattern Histogram, Face, Transportation
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA336 Artificial Intelligence
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Revlian Fiqri Surya Atmaja
Date Deposited:	13 Feb 2024 01:43
Last Modified:	13 Feb 2024 01:45
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106950

Actions (login required)

View Item