<![CDATA[Penelitian ini mengembangkan sistem pengunci pintu asrama (Smart Dorm Lock) yang memanfaatkan teknologi pengenalan wajah menggunakan kombinasi metode Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN) dan model FaceNet. Penggunaan pengenalan wajah dipilih karena dinilai lebih praktis dan aman dibandingkan metode konvensional seperti kunci fisik atau kartu akses, meskipun pengenalan wajah masih menghadapi tantangan dalam hal variasi pencahayaan, ekspresi, dan posisi wajah. MTCNN digunakan untuk mendeteksi wajah secara cepat dan akurat dari citra kamera secara real-time, sementara FaceNet berperan dalam mengekstraksi ciri wajah menjadi representasi vektor untuk proses verifikasi. Proses pengembangan sistem melibatkan akuisisi data wajah pengguna, deteksi dan ekstraksi fitur, serta pengujian performa dalam berbagai kondisi lingkungan nyata. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali wajah pengguna dengan akurasi tinggi meskipun terdapat perubahan sudut wajah dan pencahayaan. Sistem ini memberikan solusi autentikasi biometrik yang efektif dan dapat diterapkan pada lingkungan asrama untuk meningkatkan keamanan dan kenyamanan penghuni, Keywords— Pengunci Pintu Pintar, Pengenalan Wajah, MTCNN, FaceNet, Keamanan Asrama, Verifikasi Biometrik]]>
Copyrights © 2025
