20
4.2. Cara Kerja
Cara kerja dari penelitian ini dapat digambarkan dalam sebuah blok diagram sistem seperti yang terlihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4. 3 Blok Diagram Sistem
Cara kerjanya adalah, sensor berupa kamera akan menangkap objek yang terus bergerak video capture. Penangkapan objek yang bergerak ini dapat menggunakan
Kamera Web Wireless, Kamera CMUcam 2 with OV7620 dan Kamera CCTV. Setelah penangkapan objek, objek tersebut akan di simpan dalam sebuah database.
Jika terdapat data baru, maka data tersbut akan diolah oleh komputer PC menggunakan program Visual Basic. Hasil data yang telah diolah oleh Visual Basic tersebut akan
dikirimkan ke motor pada simulasi maket rumah dengan menggunakan komunikasi parallel untuk membuka pintu jika datanya cocok.
4.3. Langkah-langkah Percobaan
Pengerjaan perangkat lunak difokuskan pada pengerjaan program untuk identifikasi ciri – ciri wajah seseorang yang kemudian memutuskan aksi dengan mengirim
data melalui parallel port. Percobaan yang dilakukan antara lain adalah pengambilan input, pen-skalaan, gray scale, pendeteksian keberadaan objek, kuantisasi, pembandingan data
baru. Pengambilan data input dimaksudkan untuk membuat sebuah database. Yaitu
dengan mengambil sebuah frame objek gambar yang sedang bergerak menggunakan kamera digital. Jika frame objek sudah didapatkan, maka dapat melakukan penyimpanan
untuk memperbanyak database yang ada. Data yang dapat disimpan dalam database mencapai lebih dari 1000 database, yang artinya database dapat menyimpan data wajah
lebih dari 1000 orang. Pen-skala-an dilakukan karena input yang didapatkan berukuran besar, sehingga
untuk mendapatkan objek dengan pixel yang standar untuk ukuran pixel image, dipilihlah objek dengan ukuran 320 x 240 = 76800 pixel. Ukuran tersebut masih besar jika harus
Sensor
Penangkapan objek bergerak
Komputer Buka Tutup
Pintu
21 menghitung keseluruhan data yang ada, sehingga perlu pula dilakukan pen-skala-an
menjadi 1:15, sehingga penghitungan data tidak terlalu banyak dan akan memudahkan dalam pemrosesan data tersebut. Sehingga data yang berukuran kolom, 32015 = 21, tetapi
data ini tidak digunakan keseluruhannya, tetapi 16 pixel untuk kolom. Data yang berukuran baris 24015 = 16 pixel untuk baris seluruh data akan terbaca. Sehingga
didapatkan 16 x 16 = 256 data pixel untuk 1 database wajah yang terdeteksi. Segmentasi digunakan untuk membedakan warna kulit dengan warna background.
Pada batasan masalah ditentukan bahwa warna background adalah biru sehingga untuk dapat menentukan posisi wajah maka harus membuang warna biru dan mengambil warna
kulit yang telah diasumsikan. Rumus yang digunakan untuk menentukan warna kulit adalah :
R – G 128 R + G B 2 4.1
Dari rumus tersebut didapat bahwa warna kulit yang diasumsikan adalah warna oranye dan coklat. Warna kulit yang terdeteksi tetap pada warna aslinya yang kemudian
dijadikan gray sedangkan warna yang tidak terdeteksi sebagai kulit dijadikan warna hitam. Gray Scale dilakukan, karena gambar yang terekam adalah gambar berbentuk RGB
atau berwarna, sehingga untuk memudahkan pemrosesan gambar tersebut di ubah bentuknya menjadi gambar gray scale.
Melakukan pendeteksian keberadaan objek sehingga objek dapat dibedakan dengan background. Pendeteksian ini dilakukan dengan cara segmentasi warna kulit dan
juga melakukan cropping. Dilanjutkan dengan melakukan kuantisasi, yaitu mengambil data pixel dari suatu
objek gambar yang sudah terekam untuk dimasukkan kedalam sebuah database. Pembandingan data pixel dari object yang baru dengan data yang ada pada
database. Pembandingan ini menggunakan verifikasi dengan algoritma Euclidean Distance dan Fuzzy C Mean. Dan setelah pembandingan dilakukan, data tersebut dikirimkan ke
komunikasi paralel sehingga terjadi sebuah aksi yang berhubungan dengan kecocokan data tersebut. Yaitu jika data cocok maka pintu akan terbuka, tetapi jika data tidak cocok,
makan pintu akan tetap tertutup. yang kemudian akan dikirimkan
22
4.4. Pengujian Dan Analisa
Kategori