<![CDATA[Mengantuk saat berkendara menjadi ancaman serius yang dapat meningkatkan risiko kecelakaan, yang merupakan penyebab utama kematian di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Deteksi dan pencegahan kondisi mengantuk pada tahap awal menjadi krusial untuk mengurangi potensi kecelakaan dan meningkatkan keselamatan berkendara. Penelitian ini fokus pada pemanfaatan citra wajah pengemudi sebagai metode efektif dalam mendeteksi mengantuk. Rendahnya kontras dalam citra dapat mempengaruhi deteksi wajah, sehingga diperlukan peningkatan kontras citra. Dalam penelitian ini, dua teknik peningkatan kontras citra, yaitu Histogram Equalization (HE) dan Adaptive Histogram Equalization (AHE), dievaluasi. Dataset yang digunakan adalah Driver Drowsiness Dataset, terdiri dari citra Drowsy sebanyak 22,348 dan Non-Drowsy sebanyak 19,445. Pra-pemrosesan melibatkan resize dan pengaburan menggunakan Gaussian Blur, diikuti oleh penerapan HE dan AHE. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan matriks evaluasi, menghasilkan skor Mean Squared Error, Peak Signal-to-Noise Ratio, dan Signal-to-Noise Ratio. Hasil menunjukkan bahwa HE memberikan hasil yang lebih baik dengan skor MSE 101.21, PSNR 28.11, dan SNR 0.19, dibandingkan dengan AHE yang memiliki skor MSE 103.92, PSNR 27.97, dan SNR 0.04. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa HE memberikan peningkatan kontras yang lebih baik untuk citra wajah dibandingkan dengan AHE.]]>
Copyrights © 2024
