Deteksi masker wajah menggunakan deep learning dan image processing telah menjadi hal yang penting dalam upaya mengurangi penyebaran virus, terutama selama pandemi COVID-19. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model AI sederhana untuk deteksi masker wajah. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem yang dapat mengidentifikasi keberadaan masker pada wajah dengan akurasi tinggi. Dengan memanfaatkan Convolutional Neural Network (CNN) dan teknik image processing, model ini menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mendeteksi masker dengan akurasi tinggi. Namun, terdapat tantangan seperti kebutuhan akan dataset besar, komputasi intensif, dan risiko overfitting yang perlu diatasi. Aplikasi teknologi deteksi masker dapat meningkatkan langkah-langkah keamanan dengan mengidentifikasi individu yang tidak menggunakan masker dan memantau kepatuhan terhadap protokol kesehatan. Penelitian masa depan sebaiknya mengeksplorasi sistem deteksi multi-wajah dan skenario yang lebih kompleks. Secara keseluruhan, integrasi deep learning dan image processing dalam deteksi masker wajah memiliki potensi besar untuk aplikasi keamanan dan kesehatan yang lebih luas. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma CNN dengan arsitektur MobileNetV2 memiliki potensi untuk deteksi masker dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan Uji Akurasi dan Skor F1 sebesar 0,99.
Copyrights © 2024