Penguatan Ketepatan Pengenalan Wajah Viola-Jones Dengan Pelacakan

Aplikasi pengenalan wajah sebagian besar berorientasi pada penguatan sistem keamanan dan pemantauan. Aplikasi-aplikasi tersebut banyak dikembangkan akibat adanya kajian penguatan ketepatan pengenalan wajah yang dikembangkan terus-menerus oleh peneliti. Variasi fitur wajah setiap orang yang kompleks dan perubahannya dari waktu ke waktu, bahkan dalam waktu yang singkat menjadikan optimalisasi ketepatan pengenalannya semakin rumit. Studi ini bertujuan untuk meningkatkan performa metode Viola-Jones pada target yang bergerak dengan integrasi algoritma tracking. Algoritma tracking yang diintegrasikan adalah algoritma Continuously Adaptive Mean Shift (Camshift). Algoritma ini merupakan pengembangan dari algoritma Mean Shift yang secara terus menerus melakukan adaptasi atau penyesuaian terhadap distribusi probabilitas warna yang selalu berubah tiap pergantian frame dari sebuah sequence video. Integrasi tracking dengan Viola-Jones signifikan meningkatkan ketepatan pengenalan wajah dibandingkan tanpa tracking yaitu sebesar 96%

Safe Security System Using Face Recognition Based on IoT

Face recognition is widely used in various applications, especially in the field of surveillance and security systems. This study aims to design and build a safe security system using face recognition via camera based on internet of things. This system uses the Raspberry Pi 3B and the OpenCV library as face recognition data processing which produces output on the Selenoid to open and close the safe, LCD 16x2 to display system status, IoT-based email delivery when smugglers occur. This study performs face recognition through the face detection stage using the Viola Jones method, feature extraction using the PCA (Principal Component Analysis) method and face recognition, then matched with the existing profile data in the directory. The results of this study indicate that the safe is open when a face is detected and will send a face capture to the e-mail address of the owner’s safe if the detected face is not recognized. Tests carried out on the safe security system using face recognition based on IoT build reach validity 90,25%