Face Recognition sebagai Local Control Access Area dengan Face-Api.Js dan Euclidean Distance: Face Recognition sebagai Local Control Access Area dengan Face-Api.Js dan Euclidean Distance - Warsuta, Bambang; Nalawati, Rizki Elisa (MULTINETICS, 2024)
Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem pengendalian akses berbasis face-recognition dengan menggabungkan algoritma Manhattan Distance dan library dari face-api.js. Kontribusi utama penelitian ini adalah integrasi algoritma Manhattan Distance dalam sistem pengenalan wajah, penggunaan face-api.js untuk mempermudah pengembangan, serta evaluasi kinerja yang komprehensif. Sistem ini telah berhasil mengimplementasikan Manhattan Distance untuk mengukur kemiripan fitur wajah. Sistem ini telah dievaluasi menggunakan berbagai metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil uji menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi mencapai 95 ke atas untuk deteksi wajah dan 100% untuk pengenalan wajah, terutama saat dikombinasikan dengan face-api.js, bahkan dengan dataset yang terbatas.