Studi Kasus : Penerapan Metode Convolutional Neural Network Untuk Mendeteksi Objek Wajah Di Dunia Nyata - Haikal Priadi, Farrely; Teofilus Martino, Wanda; Febrian, Ahmad; Putra Hilmawan, Yudha; Rosyani, Perani (shofanah Media Berkah, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dan menganalisis penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mendeteksi objek wajah di berbagai situasi dunia nyata. Deteksi wajah adalah salah satu topik penting dalam bidang pengenalan pola dan kecerdasan buatan, dengan aplikasi luas yang mencakup keamanan, pengawasan, dan interaksi manusia-komputer. Dalam studi kasus ini, kami mengembangkan dan menguji model CNN yang dilatih menggunakan dataset gambar wajah yang beragam. Model ini dirancang untuk mengenali dan mendeteksi wajah dalam berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan latar belakang. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode CNN memiliki kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi, bahkan dalam kondisi yang kompleks dan tidak terkendali. Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan utama dalam penerapan CNN untuk deteksi wajah, seperti kebutuhan akan data latih yang besar dan komputasi yang intensif. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan teknologi deteksi wajah yang lebih canggih dan akurat di masa depan.