Implementasi YOLO dan OpenCV untuk Identifikasi Usia Dibawah Umur - Bima Alan Buana Saputra; Muhamad Aditya Dwi Septiawan; Muhammad Aliif Nashrullah; Andi Kusumah; Perani Rosyani (CV. Shofanah Media Berkah, 2024)
Identifikasi usia di bawah umur memiliki peran penting dalam berbagai aplikasi seperti pengawasan pendidikan, keamanan, dan perlindungan anak. Metode deteksi objek YOLO (You Only Look Once) telah dikenal sebagai pendekatan deteksi objek real-time dengan kecepatan tinggi. Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode YOLO untuk mengidentifikasi usia di bawah umur pada wajah dalam citra. Metode YOLO menerapkan deteksi objek sebagai masalah regresi langsung dari bounding box dan kelas, sehingga menghasilkan waktu eksekusi yang cepat tanpa memerlukan langkah-langkah tambahan seperti region proposal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas metode YOLO dalam mengidentifikasi wajah di bawah umur dan menganalisis kinerjanya dalam konteks pengolahan citra wajah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi YOLO dan OpenCV dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan usia di bawah umur pada wajah, memungkinkan pengenalan usia secara otomatis dengan kecepatan dan ketepatan yang tinggi. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih canggih dan dapat diandalkan untuk berbagai aplikasi praktis.