Studi Kasus Penerapan Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Banyak Wajah - Regina Pramushella, Fazha; Alifiany, Maulidiya; Octavia, Tiara; Sari, Asninda; Rosyani, Perani (Shofanah Media Berkah, 2024)
Pengenalan objek menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi fokus utama dalam visi komputer dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu aplikasi krusial dari CNN adalah dalam deteksi objek dalam gambar, khususnya deteksi wajah. Studi kasus ini mengembangkan sistem deteksi objek wajah menggunakan Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN), yang mampu mengidentifikasi multiple objek wajah dalam satu gambar dengan akurasi tinggi. Metode yang diusulkan dievaluasi menggunakan dataset umum untuk klasifikasi objek, dan hasilnya menunjukkan bahwa MTCNN mampu mengatasi tantangan dalam variasi pose, kondisi pencahayaan, dan occlusion. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi deteksi wajah dibandingkan dengan metode tradisional seperti Haar Cascade. Studi ini menunjukkan potensi besar MTCNN dalam pengenalan objek praktis, termasuk aplikasi dalam keamanan dan teknologi mobile.