<![CDATA[Pada sekitar tahun 2000-an, teknologi berbasis pengolahan citra berkembang begitu pesat seiring dengan kemajuan teknologi. Salah satu aplikasinya dibidang penelitian deteksi wajah. Penelitian tentang deteksi wajah pertama kali dikenalkan oleh peneliti Viola dan Jones pada tahun 2001. Selain itu, penelitian ini dilatarbelakangi oleh presensi kehadiran siswa di kampus yang sifatnya masih manual dan tidak sedikit mahasiswa yang melakukan kecurangan saat presensi.Topik penelitian ini adalah optimalisasi deteksi wajah berbasis pengolahan citra sehingga diperoleh teknik/metode yang tepat dalam mendeteksi citra wajah dan dapat mengurangi kesalahan deteksi (false positive) pada objek non-wajah di ruang kelas. Penelitian ini dilakukan di ruang kelas kampus 1 IST Akprind Yogyakarta dengan tujuan menerapkan presensi otomatis untuk kehadiran mahasiswa. Metode yang diusulkan pada penelitian ini meliputi metode Viola-Jones yang untuk proses deteksi wajah, ekstraksi fitur menggunakan 12 fitur statistika warna, dan proses klasifikasi menggunakan klasifier Multi Layer Perceptron untuk mengoptimalkan proses deteksi.Hasil penelitian dengan menggunakan 50 data citra asli dan 309 data objek kandidat wajah yang telah terdeteksi menunjukkan bahwa dengan ditambahkan ekstraksi fitur 12 atribut statistika warna mampu meningkatkan nilai akurasi sebesar 6% dan meningkatkan nilai spesifisitas sebesar 11%. Naiknya nilai spesifisitas tersebut menunjukkan bahwa sudah berkurangnya kesalahan deteksi (false positive) pada citra wajah.]]>
Copyrights © 2018
