<![CDATA[Kasus penghuni tak dikenal yang menginap serta laporan kehilangan barang di asrama Telkom University telah menjadi masalah yang semakin sering terjadi. Untuk mengatasi masalah ini, dirancang sebuah sistem pengenalan wajah (facerecognition) yang dapat meningkatkan keamanan di lingkungan asrama. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi dan OpenCV sebagai pustaka utama, dengan dua metode utama: Haar Cascade untuk mendeteksi wajah dan Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk mencocokkan wajah dengan data yang tersimpan. Pengujian sistem dilakukan dengan melibatkan 10 orang sebagai sampel, di mana masing-masing sampel terdiri dari 25 foto. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengenali wajah dengan akurasi hingga 89%, dengan waktu proses rata-rata 2,45 detik. Diharapkan, sistem ini dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan rasa aman dan nyaman bagi seluruh penghuni asrama Telkom University. Kata kunci—Face Recognition, Haar Cascade, Histogram of Oriented Gradients (HOG), OpenCV, RaspberryPi.]]>
Copyrights © 2024
