## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Perancangan Door Lock Face Recognition Dengan Metoda Eigenfaces Menggunakan Opencv2.4.9 Dan Telegram Messenger Berbasis Raspberry Pi

## Agung Yoke Basuki
Fakultas Teknik / Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta Barat, Indonesia agung.yoke@mercubuana.ac.id

## Muhammad Fauzi
Fakultas Teknik / Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta Barat, Indonesia m.fauzi@yahoo.com
Abstrak—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.
Kata  Kunci—Computer  Vision,  Eigenfaces,  Face OpenCV, Raspberry Pi, Recognition.

## I. PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  [1]  [2]  merupakan  salah  satu  bentuk pengenalan pola dengan menggunakan wajah sebagai inputnya. Pengenalan  wajah  mulai  dikembangkan  sejak  tahun  dengan berbagai  metoda  tahun  1960.  Sistem  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  proses  pengenalan  individu  yang  dapat dipercaya. Face  recognition merupakan  sebuah  metoda pengolahan  citra  digital  untuk  mengidentifikasi  seseorang menggunakan  masukan  berupa  citra  wajah.  Saat  ini,  terdapat beberapa  teknik  pengolahan  citra  digital  yang  cukup  terkenal dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi identitas  pemilik citra  wajah    seperti eigen    classifier,    fisher    classifier, dan local  binary pattern  histogram  classifier .  Biasanya  metoda eigenface ini  digunakan  sebagai  bahan  pembelajaran  karena merupakan metoda pertama yang digunakan untuk mendeteksi benda sehingga metode ini yang paling sering digunakan.(cek kebanyakan atau pertama kali)
Karena  banyaknya  gangguan  terhadap  penggunaan password maupun PIN [3], sehingga masyarakat membutuhkan sebuah  mekanisme  pengenalan  individu  yang  dapat  diterima dan bersahabat. Sistem pengenalan wajah bertujuan mengenali apakah  citra  yang  diambil  merupakan  wajah  seseorang  yang terdapat  dalam database .  Sistem  ini  terdiri  dari  bagian pengolahan citra, deteksi wajah, ekstraksi fitur dan klasifikasi.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  akan  dirancang  suatu pengaman  pintu  yang  otomatis  [4]  [5]  dengan  menggunakan sistem pengenalan biometrik wajah dalam menjaga keamanan isi  rumah  tersebut  dari  pelaku  kejahatan.  Bahkan  dapat

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
memudahkan  pemilik  rumah  untuk  mengontrol  kunci  pintu ketika  lupa  mengunci  pintu  menggunakan  sistem Internet  of Thing server telegram. Untuk  mengetahui status pintu sedang terbuka/tertutup,  dikembangkan  aplikasi  bot  telegram  pada Raspberry Pi, hanya mengirim pesan “ status ” ke bot telegram dan  akan  di  infokan  kembali  hasilnya,  juga  dapat menutup/mengunci  pintu  dengan  telegram  dari  jarak  jauh apabila  lupa  menutup  pintu  saat  keluar  rumah.  Beberapa algoritma  pengenalan  wajah  mengidentifikasi  fitur  wajah dengan “ extracting landmarks ”, atau fitur, dari subjek gambar wajah  tersebut.  Sebagai  contoh,  sebuah  algoritma  dapat menganalisis posisi relatif,  ukuran, atau bentuk  mata,  hidung, tulang  pipi,  dan  rahang.  Fitur-fitur  ini  kemudian  digunakan untuk mencari gambar lain dengan fitur yang cocok. Algoritma lain  yaitu  dengan  menormalkan  galeri  gambar  wajah  dan kemudian  memampatkan  data  wajah,  hanya  menyimpan  data dalam gambar yang berguna untuk mendeteksi wajah. Sebuah gambar probe kemudian dibandingkan dengan database wajah. Salah  satu  sistem  yang  sukses  pada  awal  sistem  ini  muncul yaitu  didasarkan  pada  teknik  pencocokan  template,  kemudian diterapkan  untuk  satu  set  fitur  wajah  yang  menonjol,  lalu memunculkan  semacam  representasi  wajah  yang  telah terkompres.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian  terkait  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  [4], mereka mendesain dan membuat sistem keamanan penguncian otomatis  menggunakan  Raspberry  Pi  untuk  membuka  pintu sehingga  memberikan  keamanan  yang  sangat  penting  bagi keamanan  rumah,  loker  bank  dan  terkait  operasi  kontrol  dan mengirim  peringatan  keamanan  melalui  modul  GSM. Raspberry  Pi  mengoperasikan  dan  mengontrol  kamera  video untuk  menangkap  gambar  kemudian  menyalakan  relay  untuk membuka pintu. Modul ini berisi pengenal wajah aman untuk membuka pintu otomatis. Kemudian ada [5], yang melakukan penelitian  tentang  akurasi  dan  efektivitas  deteksi  wajah  dan pengenalan algoritma menggunakan OpenCV dan bahasa C.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  blok  diagram dengan  prinsip  kerja  masing-masing  blok  diagram.  Blok diagram  terdiri  dari  rancangan  blok activator (sumber tegangan),  rancangan  blok input (masukan),  rancangan  blok proses,  dan  rancangan  blok output (keluaran).  Dimana  setiap blok  memiliki  fungsi  yang  berbeda  beda.  Dalam  merancang sistem pembuka pintu otomatis dengan pengenalan  wajah ini, harus di gambarkan terlebih dahulu menggunakan blok diagram tentang  konfigurasi  dan  sebaran  pengkawatan  yang  akan diterapkan.  Hal  ini  akan  sangat  membantu  dalam  mengetahui kelemahan dan pencarian kesalahan jika terjadi kegagalan kerja
sistem. Gambar 5 merupakan bagian yang saling berhubungan antara  sumber  tegangan  yang  dibutuhkan,  elemen input yang mempengaruhi proses sehingga mengahasilkan suatu keluaran. Eigenface adalah sebuah algoritma face detection yang mudah untuk  diimplementasikan.  Biasanya Eigenface ini  digunakan sebagai bahan pembelajaran karena merupakan metode pertama yang digunakan untuk  mendeteksi benda sehingga  metode ini yang  paling  sering  digunakan.  Jika  kita  berencana  untuk mengembangkan Eigenface lebih  lanjut  maka  kita  perlu mengetahui  dengan  jelas  konsep  kerja  dasar  dari  hal  tersebut dan hal apa saja yang mendasari terbentuknya hal tersebut. Jika dimisalkan dalam suatu sistem sudah ada database yang berisi gambar-gambar  dari  orang  yang  dikenali,  kemudian  sistem diberikan gambar orang yang tidak dikenali maka secara umum.

## Gambar 1. Blok Diagram
Pada gambar 1 mengenai blok diagram dengan prinsip kerja masing-masing  blok  diagram.  Blok  diagram  terdiri  dari rancangan  blok activator (sumber  tegangan),  rancangan  blok input (masukan),  rancangan  blok  proses,  dan  rancangan  blok output (keluaran).  Dimana  setiap  blok  memiliki  fungsi  yang berbeda  beda.  Dalam  merancang  sistem  pembuka  pintu otomatis  dengan  pengenalan  wajah  ini,  harus  di  gambarkan terlebih dahulu menggunakan blok diagram tentang konfigurasi dan  sebaran  pengkawatan  yang  akan  diterapkan.  Hal  ini  akan sangat membantu dalam mengetahui kelemahan dan pencarian kesalahan  jika  terjadi  kegagalan  kerja  sistem.  Gambar  1 merupakan  bagian  yang  saling  berhubungan  antara  sumber tegangan  yang dibutuhkan, elemen input yang  mempengaruhi proses sehingga mengahasilkan suatu keluaran.
Berdasarkan  pada  Gambar  1  dapat  dilihat  rancangan rangkaian  secara  blok  diagram  yang  terdiri  dari  blok  sumber tegangan  yang  berfungsi  sebagai  sumber  tegangan  bagi perangkat,  blok  masukan,  blok  proses  dan  blok  keluaran. Dimana  blok  masukan  menjelaskan  tentang  masukan  untuk mikrokomputer serta  media  masukannya,  blok  proses  yaitu perangkat  Raspberry  Pi  menjelaskan  proses  setelah  masukan

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
masuk  dan  komponen  yang  berperan  sebagai  pemroses masukan,  sedangkan  blok  keluaran  menjelaskan  tentang keluaran yang dihasilkan serta media keluarannya.
Gambar 2. Blok Diagram Face Detection dan Face Recognition
Pada Gambar 2 adalah alur pendeteksian wajah dari mulai wajah di- capture sampai output image yang sudah disesuaikan database .  Pertama-tama  yang  dilakukan  adalah  mengambil sebuah gambar yang akan dilakukan proses Face Recognition . Di  dalam  percobaan  yang  dilakukan,  gambar  diperoleh  dari video  dengan  menggunakan webcam .  Gambar  dari webcam tersebut  kemudian harus dilakukan proses-proses lain terlebih dahulu sebelum dilakukan proses Face Detection . Apabila kita langsung melakukan proses Face Detection maka gambar yang akan  dideteksi  hanya  akan  mempunyai  nilai  akurasi  atau ketepatan  sebesar  10%.  Ketepatan  sistem  dalam  mendeteksi wajah  sangat  dipengaruhi  oleh  intensitas  cahaya  yang  ada  di dalam  gambar  tersebut,  hal  ini  biasa  disebut  dengan  efek iluminasi. Oleh karena itu, kita melakukan prosses perubahan gambar menjadi grayscale untuk mengurangi efek tersebut.
Gambar 3. Proses Penyimpanan Hasil Foto Pada Database
Dengan  dirubah  menjadi grayscale ,  gambar  menjadi berkurang  perbedaan  warnanya  sehingga  akan  semakin  lebih mudah  untuk  dikenali  oleh  sistem.  Setelah  proses  perubahan menjadi grayscale ,  proses  berikutnya  adalah  melakukan
histogram equalization pada  gambar  tersebut.  Proses  ini bertujuan  untuk  menyamakan  kontras  dan brightness yang dimiliki  oleh  sebuah  gambar  sehingga  efek  iluminasi  bisa dihilangkan  dengan  proses  ini.  Setelah  kedua  proses  tersebut dilakukan, barulah dilakukan proses Face Detection .
Pada  Gambar  2  kita  melihat  blok  diagram  dari  sistem analisis  wajah  yang  digunakan  di  dalam  alat  ini  untuk pengenalan  wajah  dalam  proses  membuka  pintu.  Setelah melakukan  proses Face  Detection ,  proses  berikutnya  yang dilakukan  adalah  melakukan cropping atau  pemotongan gambar  menjadi  ukuran  tertentu.  Proses  ini  bertujuan  untuk menyamakan  ukuran  dari  setiap  gambar  yang  akan  diproses. Gambar  yang  dipotong  adalah  gambar  yang  telah  dilakukan proses Face  Detection ,  jadi  gambar  tersebut  adalah  gambar wajah,  proses  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3diatas.  Setelah gambar  dipotong,  gambar  akan  dilakukan  proses Face Recognition dengan  menggunakan Eigenface .  Gambar  yang telah dilakukan proses Eigenface akan disimpan dalam sebuah database yang ada di dalam sistem, Setelah itu, apabila sistem mendeteksi  ada  gambar  baru  yang  tidak  dikenali  oleh  sistem sebelumnya  maka  sistem  hanya  tinggal  membandingkan gambar tersebut dengan database . Apabila gambar ada di dalam database , maka sistem akan memberikan output ke motor servo untuk  membuka  pintu,  apabila  sistem  tidak  mengenali  wajah maka  pintu  akan  tetap  tertutup  dan  akan  ada  notifikasi  pada display LCD  bahwa  wajah  tidak  dikenali,  serta  ada  notifikasi via telegram messenger hasil poto yang akan diterima.

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 4. Flowchart

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Dalam flowchart diatas saat pertama alat dihidupkan, maka akan ada proses loading database , terdapat button triger untuk melakukan  pemindaian  wajah  sebelum  proses  dilakukan. Ketika tombol ditekan maka akan dilakukan pemindaian wajah dan  LED  indikator  warna  kuning  akan  menyala,  lalu  di komparasi dalam database apakah ini sebuah wajah atau bukan, apabila tidak ada wajah dideteksi didepan webcam maka pintu akan tetap tertutup dan ada notifikasi pada display LCD dengan keterangan " tidak dapat menemukan wajah ", LED indikator akan  menyala  warna  merah.  Jika  saat  pemindaian  terdapat wajah didepan webcam, maka akan dilakukan komparasi pada database yang telah dibuat dengan metoda Eigenfaces, apabila wajah  cocok  dengan database atau  dibawah treshold yang dibuat maka motor servo akan bekerja dan pintu terbuka, serta indikator LED warna biru akan menyala, notifikasi pada LCD dengan display " Hallo Fauzi, Pintu Terbuka ". Namun apabila hasil komparasi tersebut berada diatas treshold maka pintu akan tetap terkunci dengan indikator LED warna merah menyala, dan juga  terdapat  notifikasi  pada  LCD  dengan display " Bukan Fauzi, Pintu Terkunci ".
Gambar 5. Perancangan Hardware Alat
Semua  hasil  pemindaian  yang  dilakukan  webcam  akan diproses pada Raspberry Pi dan dikirim ke Telegram serta hasil notifikasi  siapa  yang  mengakses  pintu  juga  akan  dikirim  ke Telegram,  sehingga  apabila  ada  aktifitas  mencurigakan  yang mencoba  mengakses  pintu  maka  wajah  orang  tersebut  akan dengan mudah kita ketahui. Perancangan flowchart diatas juga meliputi proses chat interaktif Telegram, apabila user mengirim chat “ Status pintu ” maka akan dilakukan perbandingan apakah pintu  sedang  dalam  kondisi  terbuka/tertutup,  apabila  pintu sedang tertutup maka Bot Telegram akan mengirim informasi “ Pintu sudah terkunci ”, namun apabila pintu sedang terbuka maka  Bot  Telegram  akan  mengirim  informasi  “ Pintu  dalam
kondisi terbuka ”. Apabila user mengirim chat “ Buka pintu ” maka otomatis pintu akan terbuka dan Bot Telegram mengirim informasi  “ Baik  pintu  akan  segera  terbuka ”.  Sebaliknya apabila user mengirim chat “ Kunci pintu ” maka otomatis pintu akan  tertutup/terkunci  dan  Bot  Telegram  mengirim  informasi “ Baik pintu akan segera terkunci ”, hal ini dilakukan apabila user lupa  mengunci  pintu  saat  keluar  rumah  dan user bisa menguncinya dari jarak jauh sehingga sistem keamanan rumah lebih terjaga dan termonitor.

## IV. HASIL DAN ANALISA
Pengujian  aplikasi  Telegram  untuk  mengirim  siapa  yang mencoba  mengakses  pintu  dan  untuk  mengetahui  seberapa cepat waktu respon alat saat mengirim hasil foto ke telegram, apabila  ada  yang  mencoba  mengakses  pintu,  berikut  adalah hasil pengujiannya ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Pengiriman Informasi Capture Wajah
Telegram Pengujian Ke- Status foto dan informasi Waktu Respon (Detik) 1 Terkirim 03.47 2 Terkirim 03.89 3 Terkirim 04.07 4 Terkirim 03.54 5 Terkirim 03.52 6 Terkirim 03.67 7 Terkirim 04.03 8 Terkirim 03.43 9 Terkirim 03.73 10 Terkirim 03.77
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  pada  table  4.1  diatas didapatkan  hasil  rata-rata  waktu  respon  pengiriman  notifikasi hasil  foto  ke  Telegram  dengan  menggunakan  salah  satu provider Telekomunikasi sebagai sumber internet pada telpon genggam menggunakan rumus arithmetic mean adalah sebagai berikut :
𝑡 = Σ 𝑡𝑖 𝑁 (1) 𝑡 = Σ𝑡𝑖 𝑁 = 37.12 10 = 3.71 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
 t = Rata-rata waktu respon  ∑ti
= Jumlah waktu respon dari semua data
 N = Jumlah data pengamatan

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## Tabel 2. Tabel Pengujian Bot Chat Telegram Interaktif
No Mengirim Chat Status Chat Feedback Telegram Respon Servo Waktu Respon (detik) 1 Status Pintu Terkirim Pintu dalam kondisi terbuka Tidak Ada 3.72 2 Kunci Pintu Terkirim Baik pintu akan segera terkunci Terkunci 3.88 3 Status Pint Terkirim Pintu sudah terkunci Tidak Ada 3.60 4 Buka Pintu Terkirim Baik pintu akan segera terbuka Terbuka 3.77 5 Status Pintu Terkirim Pintu dalam kondisi terbuka Tidak Ada 3.96
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  pada  Table  2  diatas didapatkan  hasil  rata-rata  waktu  respon chat interaktif  Bot Telegram Raspberry Pi dengan Telegram dengan menggunakan salah  satu  provider  Telekomunikasi  sebagai  sumber  internet pada  telpon  genggam  menggunakan  rumus arithmetic  mean adalah sebagai berikut :
𝑡 = Σ𝑡𝑖 𝑁 = 18.93
5 = 3.78 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
 t = Rata-rata waktu respon
 ∑ti = Jumlah waktu respon dari semua data
 N = Jumlah data pengamatan
Gambar 6. Hasil Pengiriman dan Chat Interaktif Telegram Messenger

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 7. Pengujian Pemindaian Wajah Untuk Buka Pintu
Dari  beberapa  percobaan  full  sistem  diatas,  dapat disimpulkan  alat Door  Lock  Face  Recognition  Dengan Metoda  Eigenface  Menggunakan  OpenCV-2.4.9  dan Telegram  Messenger dapat  berjalan  dengan  baik,  dimana wajah user yang diijinkan untuk membuka pintu dapat dikenali sistem  dengan  perhitungan treshold masih  dibawah  batas treshold , batas treshold pengenalan wajah ini dibatasi sebesar 2500 .  Dari  percobaan  diatas  dimana  diambil  data  dari  wajah user  sebanyak  5  buah  dapat  diambil  rata  rata  pembacaan pengenalan treshold sebesar:
𝑡 = Σ𝑡𝑖 𝑁 = 11070,50 5 = 2214,10  t = Rata-rata treshold pengenalan wajah
 ∑ti = Jumlah data treshold yang diambil
 N = Jumlah data pengamatan
Dengan menggunakan dua data wajah yang berbeda untuk membantu  uji  coba  alat  ini,  sistem  tidak  adapat  mengenali wajah  tersebut  dan  pintu  tetap  tertutup  serta  ada  notifikasi  ke Telegram messenger dan terdapat informasi juga pada LCD.
Selain  itu  juga  melakukan  uji  coba  dengan  melakukan pemindaian  wajah  user,  namun  menggunakan  foto  user  yang sebelumnya sudah di cetak, dari hasil percobaan, foto tersebut mengenali  wajah  user  dengan  status  pembacaan  foto “ positive ”,  namun  hasilnya  menunjukkan  nilai  pembacaan diatas  rata  rata treshold dimana  membatasi  batas treshold sebesar 2500. Dari 4 kali hasil percobaan dengan foto user yang sebelumnya  sudah  dicetak,  hasil  pembacaan  menunjukkan diatas batas treshold dimana masing masing hasil pembacaannya adalah 3086.88, 3785.80, 3821.42, 2873,19.
V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian  yang  dilakukan,  maka  dapat  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Pengujian  pengiriman  data  photo  dan  informasi  yang mencoba  mengakses  pintu  ke  Telegram  dapat  berjalan sangat  baik  dengan  rata  rata  pengiriman  informasi  ke Telegram sebesar 3.71 detik.
2. Pengujian  sistem chat interaktif  Bot  Telegram messenger dengan Raspberry Pi dapat berjalan sangat baik dengan rata rata waktu respon feedback Telegram sebesar 3.78 detik

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  tim  saya,  yang  telah membantu  dalam  pembuatan  riset  ini  sehingga  bisa  terbit  di jurnal  teknologi  elektro.  Selain  itu  kami  juga  mengucapkan terima  kasih  kepada  Universitas  Mercu  Buana,  prodi  Teknik elektro  yang  telah  memberikan  fasilatas  untuk  menunjang penelitian ini. Terima kasih kami ucapkan kepada Ibu  Kepala Pusat penelitian dan P4 UMB dan tim yang telah membantu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] P.  Rosyani,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Principal  Component  Assist  (PCA)  dan  Canberra Distance”, Jurnal Informatika Universitas Pamulang, Vol. 2, No. 2, Juni 2017   .
[3] 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

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
[4] 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.
[5] 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.