Putra, Willy Andika (2018) Implementasi Sistem Otomatisasi Pintu Dengan Face Recognition Menggunakan Metode Haar-Cascade Dan Local Binary Pattern Pada Raspberry Pi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Perkembangan teknologi di dunia saat ini mulai merambah menuju era IOT(Inthernet Of Things). Teknologi IOT yang mulai dirasakan dampaknya oleh banyak orang salah satunya ialah Smarthome. Smarthome adalah sebuah hunian yang ditanamkan banyak teknologi yang terintegrasi dan dapat membuat hampir semua aspek dalam rumah berjalan otomatis. Salah satu aspek yang perlu diperhatikan pada smarthome ialah aspek keamanan, sudah seharusnya semua hunian yang terintegrasi smarthome memiliki sistem keamanan yang sangat cukup. Sistem keamanan yang dimiliki oleh smarthome sebagian besar diimplementasikan pada pintu, misalnya menanamkan sebuah sensor pada pintu agar pintu dapat terkunci secara otomatis. Namun, akan ada banyak kendala ketika menggunakan teknologi sensor salah satunya ialah kebanyakan sensor tidak dapat mengidentifikasikan seseorang yang berada didekat pintu. Dari masalah tersebut akan dibuat suatu sistem otomatisasi buka tutup pintu pada smarthome yang dapat mengidentifikasikan seseorang. Teknologi identifikasi yang akan digunakan pada sistem ialah Face Recognition menggunakan metode Haar-Cascade yang akan di implementasikan pada single-board circuit yaitu Raspberry Pi. Sistem akan menyimpan identitas penghuni smarthome dalam sebuah dataset dan hanya akan membukakan pintu jika data sesuai dengan dataset yang telah dibuat sebelumnya. Face Recognition disini akan menggunakan Library Open CV yaitu Haarcascade Frontal Face dan cv2.createLBPHFaceRecognizer. Tingkat akurasi deteksi dari penggunaan metode Haarcascade Classifier ialah sebsar 76.25% sedangkan untuk tingkat akurasi pengenalan menggunakan Local Binary Pattern ialah sebesar 65%. Untuk Menghubungkan face recognition dengan sistem buka tutup pintu penulis menggunakan 3 buah motor DC. Dua buah motor DC akan betindak sebagai Roda Pintu dan 1 buah motor DC akan bertindak sebagai kunci. Semua proses akan dilakukan Self Process pada Raspberry Pi.
English Abstract
Technological developments in the world are starting towards the IOT (Inthernet Of Things) era. Smarthome is one of IOT Technology whose the impact is felt by many people. Smarthome is an embedded dwelling of many integrated technologies and make almost aspects in the home run automatically. One aspect that needs to be considered in the smarthome is the security aspect, all the smarthome integrated residence should has a very adequate security system. The security system owned by smarthome is mostly implemented on the door, for example implanting a sensor on the door to keep the door locked automatically. However, there will be many obstacles when using sensor technology, one of them is most sensors can not identify someone who is near the door. From the problem will be made an open door automation system on smarthome that can identify someone. The identification technology that will be used in the system is Face Recognition using Haar-Cascade method which will be implemented on single-board circuit that is Raspberry Pi. The system will store the identity of the Smarthome inhabitants in a dataset and will open the door if the data matches with the previously created dataset. Face Recognition will use Library Open CV that is Haarcascade Frontal Face and cv2.createLBPHFaceRecognizer . The level of detection accuracy using haarcascade classifier method is 76.25% while for the level of accuracy of introduction used local binary pattern is equal to 65%. To Connect face recognition with open door closing system, the author uses 3 pieces of DC motor. Two DC motors as Door Wheels and 1 DC motor as a key. All process will be done by Self Process on Raspberry Pi.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/533/051808424 |
| Uncontrolled Keywords: | Otomatisasi Pintu, Raspberry Pi, Face Detection, Face Recognition, Haar-Cascade Classifier Automatic Doors, Raspberry Pi, Face Detection Face Recognition, Haar-Cascade Classifier. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.4 Computer pattern recognition |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 12 Mar 2019 07:07 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 03:49 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/162033 |
Preview |
Text
Willy Andika Putra.pdf Download (16MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |