setvideo_input, FramesPerTrigger, Inf; setvideo_input, ReturnedColorspace, rgb
video_input.FrameGrabInterval = 5; Mulai menjalankan video
startvideo_input Mengatur perulangan frame setelah mencapai 1000 frame
whilevideo_input.FramesAcquired=1000 Mengambil hasil gambar dari frame
data_hasil_capture = getsnapshotvideo_input; hue=rgbkehuedata_hasil_capture;
maxhue=maxmaxhue; hue=huemaxhue;
data2=rgbkegraydata_hasil_capture; data2=doubledata2255;
Mendeteksi wajah yang telah direkam oleh webcam diff_im = imkurangdata2,hue;
Menggunakan median filter untuk mengurangi noise difff_im = medfilt2diff_im, [3 3];
Mengkonveri gambar dari grayscale ke dalam bentuk biner diff_im = imkebwdiff_im,0.45;
Menghilangkan pixel yang kurang dari 300 diff_im = bwareaopendiff_im,300;
Menghubungkan hasil gambar yang telah di konversi. bw = bwlabeldiff_im, 8;
Mulai menganalisis gambar. [bb,bc]=hmomenbw;
Menampilkan gambar imshowdata_hasil_capture
hold on Proses memberikan kotak pendeteksi pada wajah yag telah terdeteksi
wwebcam. rectanglePosition,bb,EdgeColor,r,LineWidth,2;
plotbc1,bc2, -m+ a=textbc1+15,bc2, strcatX: , num2strroundbc1, Y:
, num2strroundbc2; seta, FontName, Arial, FontWeight, bold, FontSize, 12,
Color, yellow;
hold off end
Memberhentikan video yang telah diakusisi. stopvideo_input;
Gambar 4.8 Program Utama Proses Pendeteksian Wajah.
Gambar 4.8. Proses Pendeteksian Wajah
4.2.7. Pembahasan Hasil Pengujian
Pada pengujian yang dilakukan pada saat sore hari pukul 15.00 sampai dengan 16.00, penulis memilki hasil yang sama dengan pengujian di pagi hari, siang dan malam.
Berdasarkan pengambilan data sebanyak 30 kali, penulis menyatakan bahwa perancangan pendeteksi wajah tersebut berhasil apabila cahaya yang berada pada wajah harus lebih
dominan dibandingkan latar belakang yang berada pada belakang objek. Selain itu juga program ini akan berkerja dengan baik apabila dilakukan pada ruangan terbuka dengan
tingkat kecerahan yang stabil.
32
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan dan pengujian sistem pendeteksian wajah dengan alogoritma camshift maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Pada pengujian sistem pendetkesi wajah, program dapat mendeteksi wajah dengan baiktetapi harus diimbangi dengan pencahayaan yang seimbang .
2. Pada pengujian lain yaitu wajah akan lebih mudah dideteksi apabila dengan menggunakan background hitam yang tidak dapat memantulkan cahaya
3. Pengujian sistem pendeteksian wajah ini akan lebih baik jika penggunaan webcam dan ruangan yang digunakan memiliki tingkat kecerahan yang stabil.
5.2 SARAN
Sistem pendeteksian wajah ini masih memiliki kekurangan. Ada beberapa saran yang diharapkan dapat mengurangi kekurangan tersebut, antara lain:
1. Pengembangan dapat dilakukan agar sistem pendeteksian ini dapat lebih sempurna dengan menggunakan program gabor filter agar lebih mengenal secara detail piksel-
piksel pada wajah. 2. Pengembangan sistem dapat dilakukan juga dengan kamera yang memiliki resolusi
yang lebih unggul dalam mencapture wajah dan mendeteksi jumlah-jumlah piksel dan kerapatan piksel.
