GEANTIKA, YULYASARI (2020) IMPLEMENTASI ALGORITMA FACE DETECTION PADA SISTEM CCTV DI LABORATORIUM TELEKOMUNIKASI. Other thesis, POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA.
|
Text
Cover, Pengesahan, Keaslian, Motto, Abstrak, Kata Pengantar, Daftar (Isi, Gambar, Tabel, Lampiran.pdf Download (786kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I PENDAHULUAN)
BAB I.pdf Download (119kB) | Preview |
|
|
Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA)
BAB II.pdf Download (435kB) | Preview |
|
![]() |
Text (BAB III RANCANG BANGUN)
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
![]() |
Text (BAB IV PEMBAHASAN)
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB V PENUTUP)
BAB V.pdf Download (95kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Download (105kB) | Preview |
Abstract
Di zaman yang serba canggih ini, sistem keamanan sangatlah penting mengingat intensitas kejahatan yang semakin meningkat. Pada umumnya seseorang menggunakan sistem keamanan yang mampu merekam aktivitas di sudut ruangan tertentu termasuk merekam tindak kejahatan tanpa ada peringatan dini. Maka dari itu, penulis membangun sistem keamanan menggunakan Raspberry Pi dan Ip Camera dengan face detection. Metode yang digunakan dalam membangun alat ini adalah metode Haarcascade Classifier sebagai metode pendeteksian wajah. Algoritma Haarcascade Classifier adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk mendeteksi sebuah wajah. Algoritma tersebut mampu mendeteksi dengan cepat dan realtime sebuah benda termasuk wajah manusia. Algoritma Haarcascade Classifier memiliki kelebihan yaitu perihal komputasi yang cepat karena algoritma tersebut hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi dari sebuah image. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma face detection yaitu Haarcascade Classifier pada sistem CCTV dengan menggunakan library OpenCV. Bahasa yang digunakan pada OS (Operation System) Raspbian di Raspberry Pi adalah bahasa pemrogaman python. Penerapan algoritma Haarcascade Classifier akan dilakukan pengujian kinerja dan pengaruh jarak kamera dengan objek baik dalam kondisi terang maupun gelap.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Kata Kunci: Ip Camera, Raspberry Pi, Haarcascade Classifier |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
Divisions: | Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses |
Depositing User: | Mr Bambang Anthony |
Date Deposited: | 06 Oct 2021 08:12 |
Last Modified: | 06 Oct 2021 08:12 |
URI: | http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/10028 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |