3.3. Desain User Interface
PENERAPAN FACE RECOGNITION UNTUK PEMEROLEHAN IDENTITAS MAHASISWA UNIVERSITAS SANATA DHARMA MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE
Input Image Output Image
Recognize
Browse.. Keterangan
Data Sesuai Data Tidak Sesuai Data Tidak Diketahui NIM
Nama Lengkap
AKURASI :
Oleh: Nama : Jonathan Darmawan Hartanto
NIM : 135314006
Testing all Tabel allhasil
Nama file Input Nama file Output
Gambar 3.2. Desain User Interface
Pada aplikasi pengenalan wajah mahasiswa Teknik Informatika angkatan 2013 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta, ditampilkan kotak
Input Image untuk menampilkan data testing, tombol Browse, tombol Testing all untuk menguji semua data testing secara otomatis, tombol
Recognize, Nama file Input, Nama File Output, Tabel allhasil jika user Testing all, kotak Output Image untuk menampilkan data training yang
mirip dengan Input Image, lalu menampilkan luaran atau output yaitu penjelasan apakah Data Sesuai, Data Tidak Sesuai atau Data Tidak
Diketahui, kemudian jika data testing cocok dengan data training cocok, maka sistem akan menampilkan informasi berupa identitas mahasiswa
yang teridentifikasi yaitu Nama Lengkap dan NIM. Pada aplikasi user hanya memasukkan data testing yaitu berupa foto mahasiswa yang akan
dikenali lalu tekan tombol Recognize. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3.4. Spesifikasi Software dan Hardware
1. Software
a. Sistem Operasi : Windows 10 Pro 64-bit b. Bahasa Pemrograman : MATLAB versi R2014a 8.3.0.532
c. Pemrosesan Citra : • Adobe Photoshop CC versi 2014.0.0 Release
• Fotosizer Standard Edition versi 2.9.0.548
2. Hardware
a. Prosesor : IntelR CeleronR CPU 1007U 1.50GHz 1.50GHz b. Memori : 2.00 GB
c. Hardisk : 500 GB d. Kamera : ASUS Zenfone 2 Laser ZE500KL 13 Megapixel
53
BAB IV IMPLEMENTASI ANALISIS HASIL
4.1. Implementasi Pelatihan Data
4.1.1. Data Awal
Data citra wajah mahasiswa yang diambil menggunakan kamera smartphone, yang memiliki resolusi 13MP dengan jarak
pengambilan gambar sekitar 20-30cm. Dimensi citra yang dihasilkan berukuran 2304x4096.
a1.jpg a2.jpg
a3.jpg a4.jpg
a5.jpg a6.jpg
a7.jpg a8.jpg
a9.jpg
a10.jpg a11.jpg
a12.jpg a13.jpg
a14.jpg a15.jpg
a16.jpg a17.jpg
a18.jpg
Gambar 4.1. Sampel data awal citra wajah 1 mahasiswa
4.1.2. Implementasi Preprocessing
Tahap Preprocessing merupakan tahap awal dalam penelitian, yang bertujuan untuk memproses data citra wajah mahasiswa
sehingga siap untuk masuk dalam tahap-tahap selanjutnya. Tahap Preprocessing pada penelitian ini terdiri dari Cropping citra,
perubahan dimensi citra, Grayscalling. Tahap pertama pada Preprocessing adalah Cropping citra.
Berdasarkan contoh sebagian citra awal wajah mahasiswa, citra masih belum fokus terhadap wajah dan masih terlihat bagian lain
yang tidak diperlukan. Sehingga, citra awal wajah mahasiswa akan di-crop untuk mengambil bagian wajah dari mahasiswa dengan rasio
1:1 square menggunakan Adobe Photoshop. Tahap Cropping ini juga digunakan sistem untuk pendeteksian wajah secara manual.
Kategori