<![CDATA[Keamanan menjadi aspek esensial dalam berbagai sektor, terutama pada era teknologi modern yang menuntut sistem pengamanan canggih. Salah satu inovasi dalam identifikasi dan autentikasi adalah pengenalan wajah, metode yang andal, tidak invasif, dan sesuai berbagai konteks. Dalam penelitian ini, algoritma Haar Cascade Classifier dan arsitektur jaringan saraf Inception V3 digunakan untuk meningkatkan efisiensi serta akurasi pengenalan wajah. Penelitian ini merespons tiga permasalahan utama, yaitu kebutuhan sistem keamanan modern, kendala akurasi, dan keandalan teknologi pengenalan wajah saat ini. Penelitian bertujuan menganalisis kemampuan dan kinerja Haar Cascade Classifier dalam mendeteksi wajah dengan variasi pose, serta mengoptimalkan implementasinya untuk memenuhi kebutuhan aplikasi dunia nyata. Metodologi meliputi pengumpulan data berupa citra wajah, pra-pemrosesan data (normalisasi piksel, augmentasi data, segmentasi wajah), serta pemisahan dataset untuk pelatihan (80%) dan pengujian (20%). Proses implementasi melibatkan Haar Cascade Classifier untuk deteksi wajah dan arsitektur Inception V3 untuk pengenalan wajah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dengan learning rate 10e-4, model mencapai akurasi 100%, jauh lebih tinggi dibandingkan learning rate 10e-6 yang hanya mencapai akurasi 56%.]]>
Copyrights © 2025
