REKOGNISI WAJAH DENGAN METODE HAARCASCADE DAN JARINGAN SARAF KONVOLUSIONAL - Irwan Jani Tarigan; Pandi Barita Nauli Simangunsong; Indra Sidabutar (Jurnal Armada Informatika, 2021)
Wajah merupakan identitas yang sangat penting perannya dan unik saat ini dalam kehidupan manusia, sehingga kajian dan penelitian tentang wajah menjadi topik yang menarik dengan menghadirkan berbagai metode. Menangkap atau mengambil gambar melalui perangkat teknologi seperti kamera adalah proses pengolahan yang terjadi pada foto digital. Dalam tulisan ini, klasifikasi menggunakan dua metode: Pertama, metode pengklasifikasi haar-cascade digunakan untuk deteksi wajah dari foto digital dengan tingkat akurasi sebesar 90%, untuk presisi sebesar 96% dan recall sebesar 93%. Kedua, metode jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network) digunakan untuk melatih dan memvalidasi dataset dari hasil ekstraksi wajah sebanyak 500 epoch, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 0,66% Face is an identity that has a very important and unique role in human life, so that studies and research on the face become an interesting topic by presenting various methods. Capturing or taking pictures through technological devices such as cameras is a processing process that occurs in digital photos. In this paper, the classification uses two methods: First, the haar-cascade classifier method is used for face detection from digital photos with an accuracy rate of 90%, for precision of 96% and recall of 93%. Second, the convolutional neural network method was used to train and validate the dataset from the 500 epoch face extraction, with an accuracy rate of 0.66%