Pengembangan Sistem Pengenal Individu Melalui Identifikasi Wajah Berbasis Video CCTV dengan Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient dan K-Nearest Neighbors.

Amalah, Khusna (2019) Pengembangan Sistem Pengenal Individu Melalui Identifikasi Wajah Berbasis Video CCTV dengan Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient dan K-Nearest Neighbors. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111540000098-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Cabang matematika yang dapat digunakan untuk mengenali individu adalah biometrika. Bidang garap biometrika digunakan untuk mengenali individu berdasarkan ciri khas biologis yang dimilikinya. Biometrika melakukan proses mengenali individu dengan cara membandingkan karakteristik yang sebelumnya telah disimpan pada suatu database. Wajah merupakan bagian individu yang alamiah yang dapat digunakan untuk mengenali seorang individu. Penggunaan wajah sendiri digunakan karena wajah merupakan identitas bagi setiap individu. Histogram of Oriented Gradient (HOG) merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengektraksi fitur pada citra individu. HOG didapatkan dari proses perhitungan gradien yang diorientasikan ke dalam bin yang akan membentuk sebuah histogram. K-Nearest Neighbors (KNN) merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi individu. Metode ini didasarkan pada fungsi jarak, yaitu jarak Euclidian untuk membandingkan citra yang diujikan dengan database referensi. Pada penelitian ini telah dikembangkan sebuah sistem pengenal individu melalui identifikasi wajah berbasis video CCTV dengan menggunakan metode HOG dan KNN. Tahapan dari penelitian ini yaitu preprocessing, proses ekstraksi fitur dengan HOG, dan proses klasifikasi dengan KNN. Dari 75 video CCTV yang diujikan, dengan penggunaan K=1 didapatkan hasil akurasinya sebesar 92%.
=================================================================================================================================
Biometrics is a branch of technology that can be used to recognize and identify individuals based on their biological characteristics. The biometric recognition process is performed by comparing the characteristics of an individual with previously stored data in a database. The face is a natural biometric characteristic that can be used to recognize an individual because it serves as a unique identity for each person. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is a method that can be used to extract features from facial images. HOG is obtained through a gradient calculation process in which the orientations are grouped into bins to form a histogram. K-Nearest Neighbors (KNN) is a method that can be used to classify individuals. This method is based on a distance function, specifically Euclidean distance, to compare the tested images with the reference data in the database. In this study, an individual identification system was developed using CCTV video-based face identification with the HOG and KNN methods. The stages of this research consist of preprocessing, feature extraction using HOG, and classification using KNN. Based on the testing of 75 CCTV videos, the system achieved an accuracy of 92% using K = 1.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Pengenal individu, CCTV, HOG, identifikasi wajah, KNN, Video.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer programming.
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics
Depositing User:	Khusna Amalah
Date Deposited:	10 Aug 2026 06:08
Last Modified:	10 Aug 2026 06:08
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/68349

Actions (login required)

View Item