Adrianto, Felix (2016) Pembuatan modul keamanan dengan kompleksitas rendah menggunakan pengenal dan gerakan wajah. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Abstract
Privacy adalah sebuah pencegahan terhadap komputer kita agar orang yang tidak memiliki kepentingan tidak dapat melakukan akses terhadap komputer kita. Salah satu cara untuk melakukan pengamanan privacy adalah dengan menggunakan sistem keamanan satu fitur yang berbasis face recognition. Sistem keamanan yang hanya menggunakan satu fitur saja terkadang gagal dalam prosesnya. Berdasarkan kelemahan tersebut, Robert dan Ulrich menggabungkan tiga elemen sistem keamanan menjadi satu yaitu pengenal wajah (face recognition) yang menggunakan metode Hausdor Distance dengan kompleksitas n2, pengenal suara (voice recognition) yang menggunakan metode vector quantification dengan kompleksitas n2 dan pengenal pergerakan bibir (lip movement recognition) dengan metode 3D Fast Fourier Transformation dengan kompleksitas sebesar n2. Hasil yang didapat dengan tiga elemen tersebut mencapai tingkat akurasi sebesar 99%. Tetapi Tou menemukan hal ini masih menjadi kendala bagi mereka yang memiliki keterbatasan dalam suara mereka. Oleh karena itu pada penelitian ini akan mencoba untuk menggabungkan dua buah elemen sistem keamanan yaitu face recognition yang menggunakan metode SVM dengan tingkat kompleksitas sebesar n2 dan face tracker dengan metode Haar-Cascade menggunakan OpenCV dengan kompleksitas n2. Hasil yang diperoleh pada akhir penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik yaitu 96,33% pada cahaya normal, 95,67% pada cahaya berlebih dan 83% pada cahaya kurang dengan tingkat kompleksitas yang sama rendahnya yaitu n2.Privacy adalah sebuah pencegahan terhadap komputer kita agar orang yang tidak memiliki kepentingan tidak dapat melakukan akses terhadap komputer kita. Salah satu cara untuk melakukan pengamanan privacy adalah dengan menggunakan sistem keamanan satu fitur yang berbasis face recognition. Sistem keamanan yang hanya menggunakan satu fitur saja terkadang gagal dalam prosesnya. Berdasarkan kelemahan tersebut, Robert dan Ulrich menggabungkan tiga elemen sistem keamanan menjadi satu yaitu pengenal wajah (face recognition) yang menggunakan metode Hausdor Distance dengan kompleksitas n2, pengenal suara (voice recognition) yang menggunakan metode vector quantification dengan kompleksitas n2 dan pengenal pergerakan bibir (lip movement recognition) dengan metode 3D Fast Fourier Transformation dengan kompleksitas sebesar n2. Hasil yang didapat dengan tiga elemen tersebut mencapai tingkat akurasi sebesar 99%. Tetapi Tou menemukan hal ini masih menjadi kendala bagi mereka yang memiliki keterbatasan dalam suara mereka. Oleh karena itu pada penelitian ini akan mencoba untuk menggabungkan dua buah elemen sistem keamanan yaitu face recognition yang menggunakan metode SVM dengan tingkat kompleksitas sebesar n2 dan face tracker dengan metode Haar-Cascade menggunakan OpenCV dengan kompleksitas n2. Hasil yang diperoleh pada akhir penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik yaitu 96,33% pada cahaya normal, 95,67% pada cahaya berlebih dan 83% pada cahaya kurang dengan tingkat kompleksitas yang sama rendahnya yaitu n2.
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
|---|---|
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.8 Computer Security, Data Security 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.3 Artificial Intelligence, Machine Learning, Pattern Recognition, Data Mining |
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
| Depositing User: | Administrator UMN Library |
| Date Deposited: | 25 Jul 2017 01:49 |
| Last Modified: | 24 Jan 2023 02:04 |
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1280 |
Actions (login required)
 |
View Item |
