PEMANFAATAN RASPBERRY PI SEBAGAI PROCESSOR PADA PENDETEKSIAN DAN PENGENALAN POLA WAJAH

Fadli Sirait, Yoserizal Yoserizal

Abstract


Teknologi biometrik adalah teknologi untuk mengindetifikasi mahluk hidup. Tujuan perancangan  adalah  untuk  membangun  sistem  pendeteksi  wajah  dari  objek  citra  yang  didapat dari  gambar  frame  video  melalui  kamera.  Kemudian  dilakukan  pendeteksi  pola  wajah  yang dikenali  dan  mencari  kemiripan  terhadap  database  model  wajah  menggunakan  Raspberri  Pi berbasis  penggunaan  perangkat  lunak  Free  dan  Opensource.  Perancangan  ini  menggunakan metode  pengenalan  objek  citra  wajah  dengan  Haar  Cascade  Classifier  yang  diimplentasikan pada libarary OpenCV, sedangkan metode pengenalan pola wajah dengan menggunakan analisa PCA (Principal Component Analysist) dan LDA (Linear Discriminant Analysis) menggunakan pemograman  prerangkat  lunak  yang  dibuat  berbasis  Python.  Perangkat  lunak  yang dikembangkan  juga  dijalankan  pada  sistem  operasi  berbasis  Linux  Raspbian  (Jessie  dan Wheezy)  yang  diinstal  di  Raspberry  Pi.  Proses  input  citra  menggunakan  USB  kamera  yang dipasang  pada  Raspberry  Pi  2  Model  B  yang  dilengkapi  dengan  LCD  3,5  inchi.  Berdasarkan data pengujian terhadap 127 input didapat tingkat akurasi untuk pendeteksian satu objek wajah 84-97% sementara performa penggunaan CPU pada Raspberry Pi 41.87-46.25%.

Kata kunci: face detection and recognition, Raspberry pi, pengolahan citra, embedded system.


Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.22441/jte.v7i3.892

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Teknologi Elektro

Publisher Address:
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
Tlp./Fax: +62215871335
Email: [email protected]
Website of Electrical Engineering
http://teknikelektro.ft.mercubuana.ac.id

p-ISSN : 2086-9479
e-ISSN : 2621-8534
Jurnal URL : http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte
Jurnal DOI: 10.22441/jte

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.

Web
Analytics Made Easy - StatCounter
View My Stats

The Journal is indexed by: