Perancangan Door Lock Face Recognition Dengan Metoda Eigenfaces Menggunakan Opencv2.4.9 Dan Telegram Messenger Berbasis Raspberry Pi

Authors

  • Agung Yoke Universitas Mercu Buana
  • Muhammad Fauzi

DOI:

https://doi.org/10.22441/jte.v10i1.001

Abstract

Salah satu cara yang dapat digunakan dalam computer vision adalah pengenalan wajah. Sudah banyak metoda yang dapat digunakan untuk melakukan proses tersebut diantaranya adalah Eigenface dan Fisherface. Pada penelitian ini menggunakan metode Eigenface untuk diterapkan pada sistem pembuka pintu otomatis, juga terdapat interaktif mengetahui status pintu sedang tebuka dan tertutup ataupun ingin membuka dan menutup pintu dengan menggunakan aplikasi Telegram messenger. Penelitian ini menggunakan Python sebagai bahasa pemograman dan Raspberry Pi untuk menyimpan database wajah dengan menggunakan library OpenCV 2.4.9 serta untuk mengendalikan komponen hardware. Database yang digunakan terdiri atas 10 foto wajah dan 2 sub folder positif, masing-masing diambil dari 10 posisi wajah terhadap kamera. Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian yang dilakukan, perancangan alat pembuka pintu dengan identifikasi wajah ini dapat mengetahui siapa yang diperbolehkan untuk membuka pintu, sehingga orang lain tidak bisa membuka pintu untuk menghindari tindak pencurian, dan juga dapat mengetahui status pintu sedang terbuka dan tertutup ataupun ingin membuka dan menutup pintu dengan mengirim chat Telegram. Pengujian pengiriman data photo rata rata pengiriman informasi ke Telegram sebesar 3.712 detik, pengujian sistem chat interaktif Bot Telegram messenger rata rata waktu respon feedback Telegram sebesar 3.786 detik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

F. Damayanti, A. Z. Arifin dan R. Soelaiman, “Pengenalan Citra Wajah Menggunakan Metode Two-Dimensional Linear Dsicriminant Analysis dan Support Vector Machine”, Jurnal Ilmiah Kursor Institut

Teknologi Sepuluh Nopember, Vol. 5, No. 3, pp. 147-156, 2010.

P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Assist (PCA) dan Canberra Distance”, Jurnal Informatika Universitas Pamulang, Vol. 2, No. 2, Juni 2017 .

Y. Januzaj, A. Luma, Y. Januzaj and Ymer, V. Ramaj, "Real Time Access Control Based on Face Recognition". International Confrence on Network Security & Computer Science (ICNSCS-15), pp. 7-12, Turkey, Juni 2015. http://dx.doi.org/10.15242/IAE.IAE0615004

A. N. Patil and R. B. Ranavare, “Raspberry Pi Based FaceRecognition System for Door Unlocking”, International Journal of Innovation Research in Science and Engineering (IJIRSE), Vol. 2 No.2, Issue 03, pp. 735-738, March 2016.

P. Timse, P. Aggarwal, P. Sinha and N. Vora, “Face Recognition Based Door Lock System Using Opencv and C# with Remote Access and Security Features”, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), Vol.4, Issue 4 (Version 6), pp.52-57, April 2014.

Downloads

Published

2019-12-07

How to Cite

[1]
A. Yoke and M. Fauzi, “Perancangan Door Lock Face Recognition Dengan Metoda Eigenfaces Menggunakan Opencv2.4.9 Dan Telegram Messenger Berbasis Raspberry Pi”, JTE, vol. 10, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2019.

Issue

Section

Articles