Show simple item record

dc.contributor.authorSudarmilah, Endah
dc.date.accessioned2012-10-31T07:18:44Z
dc.date.available2012-10-31T07:18:44Z
dc.date.issued2010-01
dc.identifier.citationFraser, F, 2003, Exploring The Use of Face Recognition Technology for Border Control Applications, Biometric Consorsium Conference. Munir, R, 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika Bandung. Linde, O; Lindeberg, 2004, Object recognition using composed receptive field histograms of higher dimensionality, Volume 2, 23-26 Aug. 2004, ICPR Proceedings of the 17th International Conference, Page(s):1 - 6. Pentland, A, 2000, Perceptual Intelligence, vol. 43, no. 3, Communications Association for Computing Machinery, page: 35–44. Seo, N, 2007, Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features), PukiWiki Plus. Viola, P; Michael J; Jones, 2001, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, IEEE CVPR Woodward, J; Horn; Gatune; Thomas, 2003, Biometrics: A Look at Facial Recognition, Virginia State Crime Commision. Yang, M; Kriegman; Ahuja, 2002, Detecting Faces in Images: A Survey, vol. 24, no. 1, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, page: 34–58. Yang, Chen; Kunz, 2002, A PDA-based Face Recognition System, Sixth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, School of Computer Science, Carnegie Mellon University.en_US
dc.identifier.issn20087-085X
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/2106
dc.description.abstractAbstrak. Penelitian deteksi wajah dengan cepat berkembang dengan asumsi bahwa informasi tentang wajah seseorang dapat diekstraksi dari citra. Saat ini, kendati aplikasi komersial tentang pengenalan wajah telah diimplementasikan, namun pada dasarnya teknologi ini belum matang sehingga penelitian masih perlu terus dikembangkan untuk memperoleh hasil yang diinginkan. Berdasarkan latarbelakang dapat dirumuskan masalah bagaimana merancang dan membuat sistem pelacakan wajah. Metode yang digunakan pada penelitian adalah algoritma Haar untuk pelacakan wajah ditulis dengan bahasa pemrograman C++, compiler Microsoft Visual C++ 6.0 dan image processing library OpenCV dari Intel. Proses pelacakan untuk berbagai posisi wajah yang berbeda dari sampel yang digunakan tingkat keberhasilan mencapai 70% hal ini karena sistem pelacakan wajah dikhususkan untuk pelacakan wajah dengan posisi lurus ke depan terhadap kamera (frontal face) sehingga tidak dapat melacak wajah yang bukan pada posisi tersebut. Faktor pencahayaan dan ekspresi wajah apapun tidak berpengaruh pada proses pelacakan wajah, selama kamera masih bisa menangkap gambar maka pelacakan masih dapat dilakukan. Keberadaan komponen struktural atau penghalang tidak mempengaruhi proses pelacakan selama hal tersebut tidak menghilangkan salah satu fitur dari algoritma pelacakan, dan berlaku sebaliknya. Jarak obyek dari kamera mempengaruhi ukuran citra hasil pelacakan semakin jauh dari kamera semakin kecil citra hasil pelacakanen_US
dc.publisherLPPM UMSen_US
dc.subjectpelacakanen_US
dc.subjectcitra wajahen_US
dc.subjectalgoritma Haaren_US
dc.titleSISTEM PELACAKAN WAJAH METODE HAARen_US
dc.typeArticleen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record