Dina Priliyana, 5302414050 (2019) SISTEM PENGAMAN PINTU RUMAH OTOMATIS DENGAN RASPBERRY PI MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH BERBASIS ALGORITMA CERDAS. Under Graduates thesis, UNNES.

Preview

PDF (SISTEM PENGAMAN PINTU RUMAH OTOMATIS DENGAN RASPBERRY PI MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH BERBASIS ALGORITMA CERDAS) - Published Version Download (875kB) | Preview

Abstract

Algoritma yang banyak diterapkan dalam pengenalan wajah adalah Principal Component Analysis (PCA). PCA merupakan algoritma yang sukses dalam bidang pengenalan wajah sebagai metode statistik dalam mereduksi dimensi, akan tetapi PCA kurang optimal dalam pengklasifikasian. Banyak algoritma yang sudah digunakan untuk mengoptimalkan PCA dalam pengklasifikasian, salah satunya algoritma genetika atau genetic algorithm (GA). Namun PCA-GA belum banyak diterapkan untuk sistem keamanan rumah pintar. Dalam skripsi ini, PCA yang dikombinasikan dengan GA digunakan untuk sistem keamanan rumah pintar. PCA digunakan sebagai algoritma pengenalan wajah. GA digunakan untuk meningkatkan performa klasifikasi pencarian citra wajah. Operasi pada GA berupa inisialisasi, seleksi, crossover, dan mutasi. Metode yang digunakan kemudian diimplementasikan dengan Raspberry Pi 3 model B. Sensor ultrasonik dan modul kamera di-install di Raspberry Pi. Raspberry Pi digunakan untuk memproses masukan yang diterima dari sensor dan sebagai pemrosesan gambar. Sensor ultrasonik mendeteksi keberadaan manusia yang kemudian digunakan untuk mengaktifkan modul kamera Raspberry Pi. Apabila wajah dikenali sebagai pemilik rumah, maka sirkuit relay akan membuka kunci rumah. Kinerja dari metode PCA-GA dibandingkan dengan algoritma PCA dan LBPH-GA. Hasil menunjukkan bahwa metode pengenalan wajah menggunakan algoritma PCA-GA merupakan teknologi yang akurat dibandingkan dengan algoritma PCA dan pada waktu reduksi algoritma PCA-GA memiliki waktu reduksi paling cepat dan jumlah citra reduksi paling sedikit dibandingkan algoritma PCA dan LBPH-GA untuk keamanan pintu rumah pintar.

Actions (login required)

View Item