## IMPLEMENTASI SISTEM PENGENALAN WAJAH  UNTUK  KEAMANAN AKSES BERBASIS UBUNTU MENGGUNAKAN PYTHON
Fahrizal 1 , Andri Maulana 2 ,  Sari Dermawan Aritonang 3 ,
1 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Sistem Informasi, STMIK Nusamandiri
3 Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
1,2,3 Jl. Kamal Raya No.18, RT.6/RW.3, Cengkareng Barat, Kecamatan Cengkareng, Kota Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11730 email: fahrizal.fzl@bsi.ac.id, andry.ayz@bsi.ac.id, fsariarios43@gmail.com
Article history Received June 09, 2021 Revised June 20, 2021 Accepted June 27, 2021 Available online June 30, 2021
Keywords
Computer Vision, OpenCv, Face recognition, Python,
Ubuntu

## Abstract
Security is one of the most important needs for human beings in both the building and the house. For the development of security technology used face recognition. Face recognition is a system that identifies facial features that are capable of detecting familiar faces and unknown Faces. In this research is implemented with computer vision where the computer can see and  understand  so  that  it  is  information  from  an  Image  or  video.  This computer can also mimic the ability of human intelligence. To classify a face object using OpenCv with Haar Cascade Classifier algorithm and uses Python  programming  language.  Application  used  face  recognition program  is  PyCharm  Community  2018  version  3  with  Linux  operating system Ubuntu 18.04.2 LTS version. The results showed that the accuracy of  face  recognition  depends  on  the  analysis  of  OpenCv  and  the classification of Cascade for computer vision process. Riwayat
Diterima 09 Juni 2021 Revisi 20 Juni 2021 Disetujui 27 Juni 2021 Terbit 30 Juni 2021
Kata Kunci Computer Vision, OpenCv, Face recognition,
Python,
Ubuntu

## Abstrak
Keamanan  merupakan salah  satu kebutuhan yang sangat  penting bagi manusia baik di gedung maupun rumah. Untuk pengembangan teknologi keamanan menggunakan face recognition. Face recognition adalah suatu sistem yang mengidentifikasi fitur wajah yang mampu mendeteksi wajah yang  dikenal  dan  wajah  tidak  dikenal.  Pada  penelitian  ini diimplementasikan dengan komputer vision yang mana komputer dapat melihat  dan  memahami  sehingga  mengekstrak  informasi  dari  sebuah gambar  atau  video.  Komputer  ini  juga  dapat  meniru  kemampuan kecerdasan  manusia.  Untuk  mengklasifikasi  sebuah  objek  wajah, menggunakan  OpenCv  dengan  algoritma  Haar  Cascade  Classifier  dan menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Aplikasi  yang  digunakan program  face  recognition  adalah  PyCharm  Community  2018  Versi  3 dengan  sistem  operasi  Linux  Ubuntu  versi  18.04.2 LTS.  Hasil  penelitian menunjukan  bahwa  akurasi  dari  face  recognition  tergantung  pada analisa OpenCv dan klasifikasi cascade untuk proses computer vision.

## PENDAHULUAN
Pelacakan dan pengenalan wajah manusia merupakan  salah  satu  bidang  yang  cukup berkembang  saat  ini,  dimana  sistem  ini diterapkan  dalam  bidang  keamanan  ( security system) seperti  izin  akses  masuk  ruangan, pengawasan  lokasi  ( surveillance ),  maupun pencarian  identitas  individu  pada  database
kepolisian,  karena  diterapkan  dalam  kasus keamanan,  dibutuhkan  sistem  yang  handal terhadap beberapa kondisi, seperti : pengaruh latar belakang gambar dan pose wajah.
Menurut  (Purwanto,  Dirgantoro,  &  Jati, 2015)  mengemukakan  bahwa  “Rasa  aman merupakan  salah  satu  kebutuhan  yang  sangat penting  bagi  manusia  dalam  menghadapi  era
teknologi  saat  ini.  Keingintahuan  pada keadaan  atau  kondisi  hal  yang  dimiliki  juga menjadi  faktor  penting  bagi  manusia  untuk terus  mengembangkan  sistem  keamanan gedung maupun rumah. Sistem dapat mendeteksi objek berupa wajah dari masukan citra. Sistem akan memerlukan masukan citra dari  sebuah  kamera  keamanan.  Setelah  objek berupa wajah terdeteksi, sistem akan melakukan pencocokan wajah dengan gambar wajah  yang  terdapat  pada  database  sistem. Dari pengolahan data, sistem akan menghasilkan  logika  yang  digunakan  pada proses selanjutnya dalam sistem  keseluruhan. Sistem  merupakan  penerapan  dari Computer Vision dalam  sistem  keamanan  gedung  atau rumah.  Sistem  akan  mengambil  citra  dari masukan berupa video”.
Mengenali  wajah  dalam  sebuah  gambar atau  foto,  bagi  manusia  merupakan  hal  yang mudah tetapi tidak demikian untuk komputer, agar dapat mengenali wajah manusia diperlukan  perlakuan  khusus  sehingga  ketika diberi input sebuah  gambar  atau  foto, komputer  dapat  mendeteksi  apakah  dalam gambar tersebut terdapat sebuah gambar wajah atau  tidak  dan  mengenali  wajah  tersebut. Sistem  ini  juga  membutuhkan  peran  sistem kecerdasan  buatan  agar  komputer  dapat memiliki  keputusan  yang  tepat  dalam mengidentifikasi wajah.
Dalam  tulisan  ini  akan  dibahas    tentang sistem pengenalan wajah
( face recognition ),  yaitu  pengenalan  wajah  dengan citra    banyak    wajah    sehingga  diharapkan dapat  menjadi  suatu  sistem  keamanan  yang handal  sebagai  pengganti  sistem fingerprint untuk meminimalkan sentuhan untuk mencegah penyebaran COVID19 yang sedang menjadi  wabah  pandemi  global  saat  ini. Diharapkan  dengan  metode face  recognition , pengenalan banyak wajah ini dapat memperoleh tingkat akurasi tinggi.
Maksud dalam tulisan ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. Merancang dan mengimplementasikan sistem pengenalan  wajah  dari  tiap  sumber dalam banyak wajah.
2. Mendapatkan  ciri  yang  membedakan wajah  manusia  dengan  metode face recognition .
3. Menganalisa face recognition dengan menggunakan metode OpenCV.

## LITERATUR
Sebagai  referensi  dalam  penelitian  ini memperoleh  literatur  dari  beberapa  buku  dan penelitian sebelumnya yaitu:
1.  Jurnal dengan judul “Sistem
Pengenalan  Wajah  Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA  &  MySQL”  yang ditulis  oleh  Dodit  Suprianto  dkk,  dalam penelitian  pada  jurnal  tersebut  pengenalan wajah dilakukan melalui tahap face detection , feature  extraction dan face  recognition , selanjutnya  dicocokkan  dengan  data  profil yang tersimpan di dalam database. Pendeteksian  wajah  menggunakan  metode Adaboost,  pengenalan  wajah  menggunakan metode Eigenface PCA dan database MySQL untuk menyimpan informasi profile. Penggunaan metode tersebut untuk pengenalan  wajah  pada  kondisi real  time dengan  perbedaan  jarak  antara  sensor  dan wajah,  posisi  wajah,  intensitas  cahaya  yang mengenai  wajah,  mimik  muka  dan  atribut wajah dalam penelitian ini memberikan tingkat keberhasilan sebesar 80%
dalam mengidentifikasi wajah. 2.  Jurnal berjudul  “Metode Face recognition untuk Identifikasi Personil
Berdasar Citra Wajah bagi Kebutuhan Presensi Online  Universitas  Negeri  Semarang”  yang ditulis oleh Luthfi Maslichul Kurniawan, pada penelitian  tersebut  dikembangkanlah  sebuah sistem face recognition yang dirancangbangun menggunakan  bahasa  pemrograman  Python dan  pustaka  OpenCV.  Hasil  dari  rancang bangun ini adalah sistem face recognition yang mampu  berjalan  secara  otomatis  di  komputer server  untuk  membaca  basis  data  presensi, mengolah foto-foto yang tersimpan pada basis data tersebut, mendeteksi wajah pada foto-foto yang  diolah  kemudian  menampilkan  hasilnya pada  tabel  basis  data  presensi  untuk  diolah dalam bentuk skor deteksi wajah yang tampil di rekapitulasi presensi online pegawai.
3.  Jurnal  berjudul  “Implementasi Face recognition Pada Absensi Kehadiran Mahasiswa  Menggunakan  Metode Haar
Cascade Classifier ” yang ditulis oleh Munawir
Munawir, Liza Fitria, Muhammad Hermansyah.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Haar Cascade Classifier . Terdapat 125 data training wajah dari 25 orang mahasiswa  yang  telah  di input kan  kedalam sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara pengenalan  satu  wajah  dan  banyak  wajah ( multiple  face  recognition )  sekaligus.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi pengenalan  pada  satu  wajah  dengan  25  data testing wajah didapatkan nilai akurasi sebesar 76%,  sedangkan  pengenalan  pada  banyak wajah didapatkan nilai akurasi sebesar 33.3%.
4.  Buku  berjudul  “ Applied  Natural language
processing with Python .
Implementing  Machine  learning  and  Deep Learning  Algorithms  for  Natural  language processing yang disusun oleh Beysolow II, T. dalam  buku  tersebut  membahas  tentang pemanfaatan  kemampuan  AI  untuk Natural language  processing (NLP),  yang  dapat melakukan  tugas-tugas  seperti  pemeriksa ejaan,  peringkasan  teks,  klasifikasi  dokumen, dan  generasi  bahasa  alami.  Dalam  buku tersebut,  mempelajari  keterampilan  untuk menerapkan  metode  ini  dalam  infrastruktur yang  lebih  besar  untuk  mengganti  kode  yang ada  atau  membuat  algoritma  baru.  Penerapan Natural  language  processing menggunakan Python  dimulai  dengan  meninjau  konsep- konsep machine  learning yang  diperlukan sebelum  membahas  berbagai  masalah  NLP. Setelah membaca buku tersebut, Pembacanya akan memiliki keterampilan untuk menerapkan konsep-konsep ini di lingkungan sendiri.

## METODE PENELITIAN
Agar  lebih  terarah,  metodologi  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: algoritma Haar  Cascade  Classifier yang diusulkan  oleh  Paul  Viola  dan  Michael  Jhon pada jurnalnya yang berjudul  “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features’ yang terdiri atas:

## Haar feature selection
Yaitu  dengan  cara  menentukan  ada  atau tidaknya haar feature
.

## Gambar 1. contoh haar feature detection windows
Gambar  1  menunjukan  contoh  feature persegi  panjang  yang  ditampilkan  relatif terhadap  detection  window  terlampir.  Jumlah piksel yang terletak pada persegi panjang putih dikurangi  dari  jumlah  piksel  dalam  persegi panjang  abu-abu.  fitur  dua  persegi  panjang ditunjukkan  pada  (A)  dan  (B).  gambar  (C) menunjukkan  fitur  tiga  persegi  panjang,  dan (D) fitur empat persegi panjang Jumlah piksel yang terletak di dalam putih.

## Creating integral Images
yaitu  membuat  gambar  integral  dari gambar keseluruhan hasil dari deteksi ada atau tidaknya  haar  feature.  dengan  menggunakan rumus integral Image.
Gambar 2 nilai dari integral Image pada titik (x,y) adalah jumlah dari keseluruhan piksel ujung atas ke kiri.
𝑖𝑖 (𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑛
𝑥 𝑙 ≤𝑥,𝑦≤𝑦 𝑖(𝑥 𝑙 , 𝑦 𝑙 )
Dimana 𝑖𝑖 (𝑥, 𝑦) adalah integral Image dan 𝑖(𝑥 𝑙 , 𝑦 𝑙 ) adalah gambar asli

## Adaboost training
Yaitu melakukan training terhadap komputer  untuk  pendeteksian  object,  dalam hal  ini  yaitu  object  wajah,  adapun  proses Adaboost training ini  terdiri  atas  f eature discussion,  learning  discussion,  learning result, training a cascade of classifiers.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  implementasi aplikasi  dalam  bentuk  eksperimen.  Adapun langkah awal yang diperlukan adalah membuat sebuah  aplikasi  yang  mampu  membedakan wajah  untuk  mendapatkan  nilai  keakuratan. Nilai  keakuratan  tersebut  didapat  dari kemampuan  pemrosesan  sebuah  data  oleh komputer vision .  Pada  bagian  ini  akan diuraikan  jenis  dan  cara  mendapatkan  jenis dan  cara  mendapatkan  data,  serta  cara pemrosesan data dan kerangka penelitian.

## Tinjauan Kasus
Sistem  keamanan  dengan  menggunakan CCTV  ( Closed  Circuit  Television )  yang menyiratkan    sinyal  buatan  tertutup  atau tersembunyi, berbeda dengan sinyal siaran TV biasa. CCTV digunakan untuk keamanan dan juga digunakan secara luas di berbagai lokasi. Dalam  peninjauan  kasus  ini  yang  perlu diperhatikan  yaitu  bagaimana  deteksi  wajah yang  terekam  oleh  kamera  CCTV  hanya mampu  melihat gambar sekilas dan merekam gerak  gerik  yang  sudah  direkam  tetapi  tidak mampu  mengenal  lebih  akurat  gambar  yang ada di kamera.

## Spesifikasi Rancangan Program
Dalam  spesifikasi  rancangan  program  ini memberikan  tentang  gambaran  mengenai program  yang  akan  dibuat,  yang  terdiri  dari spesifikasi bentuk masukan, spesifikasi bentuk keluaran,  spesifikasi  file,  spesifikasi  program dan flowchart .  untuk  lebih  jelas  spesifikasi rancangan  program  ini  akan  dijelaskan kedalam beberapa sub pembahasan.
Spesifikasi Rancangan Program
Dalam  spesifikasi  rancangan  program  ini memberikan  tentang  gambaran  mengenai program  yang  akan  dibuat,  yang  terdiri  dari spesifikasi bentuk masukan, spesifikasi bentuk
keluaran,  spesifikasi  file,  spesifikasi  program dan flowchart .  untuk  lebih  jelas  spesifikasi rancangan  program  ini  akan  dijelaskan kedalam beberapa sub
1. Nama Direktori : TA Fungsi :Sebagai interface awal  dan mengeksekusi  fungsi–  fungsi  pada  aplikasi face recognition.
Media :Terminal  atau  Nautilus  file manager.
Gambar 3 Interface awal
Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 4 Interface awal dalam bentuk CLI ( Command Line Interface )

## Spesifikasi Bentuk Masukan
Spesifikasi  bentuk  Masukan  merupakan rangkaian  data  yang  masuk  kedalam  sistem dan diproses oleh algoritma Machine learning sehingga menghasilkan sesuatu Output .
Adapun  spesifikasi  bentuk  masukan  sebagai berikut :
Nama Direktori : TA Fungsi : Sebagai label dari kumpulan
gambar  atau  foto  yang  berupa  data  wajah yang akan di kenali ( Known Face )
Gambar 5 Kumpulan gambar yang di kenal ( Known Face )
Spesifikasi Bentuk Keluaran Spesifikasi bentuk keluaran adalah dokumen yang dihasilkan dari proses
spesifikasi  bentuk  masukan.  Adapun  bentuk keluaran ditunjukkan pada tabel berikut: Tabel 1 Spesifikasi bentuk keluaran N o Nama Fungsi Tujuan Media Frekuensi 1 Image processing ke Face detection Tahapan awal dalam pemrosesan gambar. User Termina l melakukan training pada dataset yang disiapkan. 2 Output Face Recognize pada Image Sebagai tahap pengujian dari dataset yang telah diproses oleh computer vision. User Termina l Melakukan pengujian pada dataset yang telah diproses. 3 Output Face Recognize pada Video secara Real time Sebagai tahap pengujian dari dataset yang telah di proses oleh computer vision User Termina l Melakukan pengujian terhadap dataset yang telah diproses. 4 Output Face Recognize pada Video secara Real time Sebagai tahap pengujian dari dataset yang telah di proses oleh computer vision User Termina l Melakukan pengujian terhadap dataset yang telah diproses 5 Output Face Recognize pada Video secara Realtime Sebagai tahap pengujian dari dataset yang telah di proses oleh computer vision User Termina l Melakukan pengujian terhadap dataset yang telah diproses.

## Spesifikasi File
1. Spesifikasi File face.py Nama File : face.py Akronim : Face recognition on Image Fungsi : Face  recognition pada  sebuah  gambar atau foto Tipe File : Output File Akses File : Random Media : Solid State Drive (SSD) Software : PyCharm Community edition 2018 Versi 3. 2. Spesifikasi File face2.py Nama File : face2.py Akronim : Face recognition on real time video Fungsi : Face  recognition pada  sebuah  video secara real time. Tipe File : Output File Akses File : Solid State Drive (SSD) Software : PyCharm Community  Edition 2018 Versi 3

## HIPO (Hierarchy Input Process Output)
Dalam spesifikasi rancangan program diperlukan suatu struktur  guna  memahami
fungsi dari sistem, input ke suatu program dan Output yang dihasilkan.
Gambar 6 HIPO (Hierarchy Input Process Output )

## Spesifikasi Program
Spesifikasi  program  ini  menjelaskan nama program dan fungsi masing masing program yang sebelumnya telah digambarkan dalam bentuk HIPO.
1. Spesifikasi program Output Face recognition on Image Nama Program  : Output Face recognition on Image Akronim :  recognize.py Fungsi : Face  recognition pada gambar atau foto Bahasa Program : Phyton Proses :  Masukan  foto  atau gambar  yang  akan diuji  ke  dalam  folder atau direktori “ Image s”  Eksekusi file  python  face.py untuk melakukan Face  recognition on Image dengan tambahan  parameter di terminal dan nama file  tersebut  beserta format 2. Spesifikasi  program Output Face recognition on real time video Nama Program    : Output Face recognition on real time video Akronim :recognize_video.py Fungsi : Face recognition pada  sebuah  video secara real time Bahasa Program  :Phyton Proses :Eksekusi file python  face.py  untuk melakukan Face recognition on  on real time video dengan
tambahan parameter di terminal

## Flowchart
Sedangkan  diagram  alir  / flowchart program  yang  dibuat  seperti  gambar IV.5 di bawah ini.
Tampilan Awal 0.0 Input data wajah yang dikenal 1.0 0.0 Image Processing
oleh OpenCV
2.0 0.0 Output face Recognition 3.0 0.0 Exit 4.0 0.0 Image 3.1 3.0 Video 3.2 3.0
Gambar .7 Flowchart Program
Sarana Pendukung Program
a. Perangkat Keras (Hardware)
Perangkat  keras  ( hardware )
adalah  perangkat  atau tools yang diperlukan untuk proses mengimplementasi aplikasi yang telah dibuat.  Adapun  perangkat  keras ( hardware )  yang  diperlukan  oleh aplikasi Face  recognition ini  antara lain :
Laptop Spesifikasi perangkat keras ( hardware )  yang  digunakan  untuk
membuat aplikasi ini adalah : a.  Menggunakan Laptop    Processor intel inside core i3
b.  RAM  ( Random  Access  Memory )
4GB DDR4 .
c.  VGA  ( Video  Graphic  Adapter )
AMD Radeon R5
b. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat  lunak  ( software )
adalah suatu aplikasi yang digunakan dalam  proses  pengimplementasian sistem atau aplikasi yang akan dibuat.
Adapun  perangkat  lunak (software) yang  diperlukan  oleh  aplikasi Face recognition dalam pembuatannya antara lain : Sistem Operasi
a.      Linux  Ubuntu  dengan Desktop Environment GNOME  Versi  18.04.2 LTS (Long Term Support) Codename Bionic Beaver.
b. Kernel v5.1.16
c. PyCharm Community Edition 2018
Versi 3
d. Nautilus File Manager .
Tabel  2. Pengujian Black Box Testing No  Skenario Test Case Hasil yang diinginkan Keterangan 1 Tampilan hasil proses Output Face detection pada Image Dengan mengetikkan nama file Image di CLI Menampilkan jumlah wajah yang dideteksi dan ditapilkan pada CLI Program menampilkan jumlah wajah yang dideteksi dan ditapilkan pada CLI berhasil
2 Hasil pengujian Output Face detection pada Image Memasukkan Image Program menampilkan gambar wajah tanpa background ( auto crop ) berhasil 3 Tampilan hasil proses Output Face recognition pada Video Mengarahkan kamera pada wajah yang telah didaftarkan pada program untuk dikenali ( Known Face ) Program mengenali wajah dan menampilkan nama yang benar pada wajah tersebut secara realtime berhasil 4 Hasil pengujian Output Face recognition pada video dengan wajah yang dikenal Mengarahkan kamera pada lebih dari satu wajah yang telah didaftarkan pada program untuk dikenali ( Known Face ) Program mengenali wajah dan menampilkan nama yang benar pada wajah tersebut secara real time berhasil 5 Hasil pengujian Output Face recognition pada video dengan wajah yang dikenal dan tidak dikenal Mengarahkan video pada wajah yang dikenal dan tidak dikenal Program menampilkan nama yang benar pada wajah yang dikenal dan menampilkan Unknown pada wajah yang tidak dikenal berhasil Dari  hasil  pengujian  diatas  maka didapatkan hasil dengan menggunakan
program  ini  cukup  akurat  dengan  persentase 80%  dengan  kecepatan  proses  paling  lambat sekitar  1  detik,  dapat  mendeteksi  wajah  pada file Image , bahkan dapat mendeteksi lebih dari satu  wajah  namun  belum  dapat  membedakan antara  gambar  wajah  dengan  wajah  asli  dari kamera  langsung.  Selain  itu  pengujian  belum dilakukan  untuk  membedakan  wajah  saudara kembar identik.
Program juga dapat mengenali kembali  wajah-wajah  yang  telah  didaftarkan pada sistem dan menampilkan identitas nama dari wajah yang tampil tersebut dengan benar. Dan  mengenali  juga  wajah  yang  belum terdaftar pada sistem sebagai wajah yang tidak dikenal/ unknown Face . Hasil-hasil pengujian tersebut terlihat pada gambar-gambar lampiran dibawah ini.
Gambar 8. Tampilan hasil proses Output Face detection pada Image di CLI
Gambar 9. Hasil pengujian Output Face detection pada Image
Gambar 10. Tampilan hasil proses Output
Face recognition pada Video
Gambar 11. Hasil pengujian Output Face recognition pada video dengan wajah yang
dikenal dan tidak dikenal

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  pengujian program face recognition , maka menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Semakin banyak gambar yang diambil
sebagai data training dapat mempengaruhi ketajaman analisa komputer dalam mengenali objek yang diuji.
2. Kualitas  kamera  dapat  mempengaruhi nilai  keakuratan  komputer  dalam mengenali suatu objek.
3. System Face recognition sangat
membantu keamanan di sebuah
ruangan  perkantoran  sekolah  maupun
gedung.  Dan  untuk  pengembangan selanjutnya diharapkan dapat digunakan  juga  sebagai  bagian  dari sistem presensi otomatis menggunakan kamera dan pendeteksi wajah ini yang terhubung  dengan  basis  data  sistem presensi.

## REFERENSI
II, T. B. (2018). Applied Natural language processing with Python: Implementing Machine learning and Deep Learning Algorithms for Natural
Language Processing, 158. Retrieved from
https://books.google.iq/books?h l=en&lr=&id=FDBuDwAAQB
AJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=Beys olow+II,+T.,+2018.+Applied+
Natural+Language+Processing+ with+Python:+Implementing+
Machine+Learning+and+Deep+
Learning+Algorithms+for+Natu ral+Language+Processing.+Apr ess&ots=P5cG-Z7 Kurniawan, L. M. (2015). Metode Face recognition untuk
Identifikasi Personil Berdasar
Citra Wajah bagi Kebutuhan Presensi Online Universitas Negeri Semarang. Scientific Journal of Informatics , 1 (2),
210–220. https://doi.org/10.15294/sji.v1i2 .4027
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 1 (February). https://doi.org/10.1109/cvpr.200 1.990517
Purwanto, P., Dirgantoro, B., & Jati,
A. N. (2015). Implementasi
Face Identification Dan Face recognition Pada Kamera
Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya. EProceedings of
Engineering , 2 (1), 718–724.
Retrieved from https://libraryeproceeding.telko muniversity.ac.id/index.php/eng ineering/article/view/2045
Suprianto, D. (2013). Sistem Pengenalan Wajah Secara Real- Time. Sistem Pengenalan
Wajah Secara Real-Time
Dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL , 7 (2), 179–184.
Wang, Y.-Q. (2014). An Analysis of the Viola-Jones Face detection Algorithm. Image processing On Line , 4 , 128–148. https://doi.org/10.5201/ipol.201 4.104 Xu, M. (2012). Robust object detection with real-time fusion of multiview foreground silhouettes. Optical Engineering , 51 (4), 047202. https://doi.org/10.1117/1.oe.51. 4.047202