Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram

Recently, the applications of face recognition are increasing significantly. Some methods have already been tried, but the results have not optimal yet. This paper tries to overcome this problem, using haar cascade as face detection algorithm, whereas face recognition uses local binary pattern histogram method. This system uses a webcam as a camera and programming exploit OpenCV library. This system enables to differentiate the face of the human with others objects with the best range from the camera to the object is 50 cm until 150 cm. In addition, this system is capable to recognize faces from the 6 subjects of faces listed in the database, alone and in a group as well in one frame

Human Face Identification Using Haar Cascade Classifier and LBPH Based on Lighting Intensity

Permasalahan dalam pelaksanaan pembelajaran online di era Covid-19 ini adalah minimnya akses internet untuk video streaming terutama di kota-kota kecil atau desa. Ide solusinya adalah meminimalkan kuota bandwidth video dengan hanya menampilkan emotikon. Langkah pertama dari proses ini adalah sistem harus dapat mengunci area wajah yang akan diterjemahkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi area wajah manusia berdasarkan hasil tangkapan kamera. Penelitian dilakukan dengan menggunakan algoritma Haar cascade classifier untuk mengenali area wajah dari citra yang diambil. Kemudian algoritma Local Binary Pattern Histogram akan mengenali identitas wajah tersebut. Skenario pencahayaan akan digunakan sebagai efek pengalih perhatian pada gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan 30 set gambar yang diuji dalam kondisi terang, sistem mampu mengenali identitas wajah hingga 62%, kondisi normal 51% dan kondisi gelap 46%