Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis
LAPORAN TUGAS AKHIR
MIKY KURNIADI 0810452060
JURUSAN SISTEM KOMPUTER
FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS ANDALAS
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN ... i
PERNYATAAN... ii
LEMBAR PERSETUJUAN ... iii
PERSEMBAHAN ... v
KATA PENGANTAR ... viii
ABSTRAK ... xi
ABSTRACT ... xii
DAFTAR ISI... xiii
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvi
BAB I PENDAHULUAN 1.1LatarBelakang ... 1
1.2RumusanMasalah ... 2
1.3BatasanMasalah ... 2
1.4TujuanPenelitian ... 2
1.5SistematikaPenulisan ... 3
BAB II LANDASAN TEORI 2.1Deteksi Wajah ... 4
2.2Computer Vision ... 4
2.3Komponen Citra ... 5
2.4Pengolahan Citra ... 6
2.4.1 Defenisi Pengolahan Citra ... 6
2.4.2 Operasi Pengolahan Citra ... 7
2.4.3 Metode Pengolahan Citra ... 8
2.5Deteksi Objek Dengan Haar-Like ... 9
2.5.1 Metode Haar-Like Feature ... 9
2.5.2 Training Data PadaHaar ... 10
2.5.3 Sistem Kerja Algoritma Haar Cascade Classifier ... 10
2.5.4 Haar Feature ... 11
2.5.5 Integral Image ... 13
2.6Mikrokontroler ATMega8 ... 14
2.7Motor Servo ... 19
2.8PWM (Pulse Width Modulation) ... 20
2.8.1 Pengertian PWM ... 20
2.8.2 Jenis PWM ... 21
2.8.3 Konsep dasar PWM ... 21
2.9 Webcam ... 23
2.10 OpenCV ... 24
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1JenisPenelitian ... 26
3.2Racangan Penelitian ... 26
3.3Alat dan Bahan Penelitian ... 30
3.3.1 Alat Penelitian ... 30
3.4Perancangan Sistem ... 30
3.4.1 Blok Diagram Sistem ... 30
3.4.2 Flowchart Sistem ... 31
3.4.3 Perancangan Hardware ... 32
3.4.4 Perancangan Program Untuk Mikrokontroler ... 37
3.4.5 Proses Pengolahan Citra ... 38
BAB IV HASIL DAN ANALISA 4.1 Prinsip Kerja Sistem ... 41
4.2 Pengoperasian Sistem ... 42
4.2.1 User Interface ... 42
4.2.2 Deteksi dan Identifikasi wajah (Metode Haarcascade) ... 43
4.3 Pengujian Sistem ... 45
4.3.1 Data hasil tracking wajah berdasarkan posisi wajah... 45
4.3.2 Data hasil tracking wajah dengan pencahayaan terang ... 47
4.3.3 Data hasil tracking wajah dengan komponen penghalang ... 48
4.3.4 Data hasil tracking wajah dengan pencahayaan redup ... 50
4.3.5 Data hasil tracking wajah berdasarkan ekpresi wajah ... 51
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan ... 55
5.2 Saran ... 55
Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis Miky Kurniadi[1], Firdaus,MT [2], Tati Erlina,M.IT[3]
Jurusan Sistem Komputer , Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas[3]
Jurusan Elektronika, Politeknik Negri Padang[2] Abstrak
Webcam selama ini biasanya hanya kita gunakan untuk melakukan video chat, berfoto atau pun merekam video, seiring dengan perkembangan teknologi kita bisa lebih mengembangkan kegunaan dari webcam salah satunya memanfaatkan webcam sebagai alat pendeteksi wajah dengan ditambahkan beberapa metoda pengolahan citra.
Untuk dapat mendeteksi wajah dengan mudah maka digunakan metode haar like feature yang dibangun oleh openCV. Sistem pendeteksi wajah dengan menggunakan metode haar like feature merupakan metode deteksi wajah yang cukup populer. Metode ini dipublikasikan oleh Paula Viola dan Michael Jones pada tahun 2001. Metode ini dipilih karena dalam proses pendeteksian wajah yang telah dicoba memberikan hasil yang lebih stabil dan komputasi yang sangat cepat.
Dalam proses tracking wajah digunakan dua buah motor servo yang dikontrol menggunakan mikrokontroler ATMega8 untuk menggerakan webcam agar mengikuti posisi wajah, menurut hasil pengujian dengan objek tanpa faktor penghalang seperti kacamata, masker, masing-masing objek tersebut memilik presentase tingkat keberhasilan 100%, dengan jarak efektif untuk dapat mendeteksi wajah antara 30-150 cm. Sedangkan pada tingkat pencahayaan redup sistem tidak dapat bekerja dengan tingkat keberhasilan 0%.
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Perkembangan teknologi kamera yang semakin pesat dewasa ini ditandai dengan
munculnya berbagai macam jenis kamera digital, selain untuk mengambil gambar diam yang
sering disebut dengan foto, kamera digital juga dapat merekam atau menangkap gambar yang
bergerak dalam bentuk video. Webcam adalah salah satu jenis kamera digital yang mampu
melakukan hal-hal tersebut.
Bentuk webcam pun sudah bervariasi dengan fitur-fitur yang lengkap dan diikuti
dengan resolusi gambar yang tajam. Seiring dengan perkembangan teknologi kita bisa lebih
mengembangkan kegunaan dari webcam salah satunya memanfaatkan webcam sebagai alat
pendeteksi wajah dengan ditambahkan beberapa metoda pengolahan citra.
Untuk dapat mendeteksi wajah dengan mudah maka digunakan metode haar like feature
yang dibangun oleh openCV. Sistem pendeteksi wajah dengan menggunakan metode haar like
feature merupakan metode deteksi wajah yang cukup populer. Metode ini dipublikasikan oleh
Paula Viola dan Michael Jones pada tahun 2001.
Oleh sebab itu, maka penulis ingin membuat sebuah alat tracking wajah yaitu alat
berbasis webcam yang dapat mendeteksi wajah. Webcam dan motor servo terintegrasi untuk
mengikuti kemana wajah bergerak. Pada sistem ini hanya dapat mendeteksi satu objek wajah
saja. Berdasarkan uraian diatas maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul
“Tracking Wajah Dengan Metode Haar Like Feature Menggunakan Webcam Statis”.
1.2Perumusan Masalah
Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini adalah bagaimana mendeteksi dan
ini dapat dijelaskan beberapa tahapan permasalahan yang harus diselesaikan dalam penelitian
ini:
1. Apakah proses tracking wajah dengan menggunakan webcam statis dapat dilakukan?
2. Apakah sistem tracking wajah bisa membedakan wajah dan bukan wajah secara
langsung?
1.3Batasan Masalah
Untuk menyelesaikan permasalahan yang ada diatas maka diberikan batasan-batasan
sebagai berikut :
1. Titik berat penelitian pada proses tracking wajah dengan menggunakan metode Haar
Like Feature.
2. Hanya menggunakan library yang tersedia di openCV, khususnya image processing
library openCV.
3. Pemantaun hanya dalam ruang terbatas (indoor) yang memiliki intensitas cahaya yang
tetap.
4. Dalam satu frame hanya satu wajah yang diikuti.
1.4Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Mengaplikasikan motor servo sebagai penggerak webcam dalam proses tracking wajah.
2. Mengaplikasikan metode Haar Like Feature untuk mendeteksi wajah dalam melakukan
proses tracking wajah.
1.5Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dalam penelitian ini terdiri atas lima bab, dimana setiap bab
saling berhubungan satu sama lain sesuai dengan urutan permasalahan yang akan dibahas.
Selain itu juga disertai lampiran sebagai bahan pendukung. Masing-masing bab membahas
hal-hal sebagai berikut:
Mendeskripsikan mengenai latar belakang masalah, identifikasi
masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan peneletian, manfaat
penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Bab II : LANDASAN TEORI
Diuraikan mengenai kajian pustaka dari penelitian-penelitian yang telah
ada dan dasar teori yang mendukung.
Bab III : METODOLOGI PENELITIAN
Diuraikan tentang metode yang digunakan dalam penelitian ini yang
dimulai dari perancangan dalam diagram sistem dan disertai penjelasan.
Bab IV : HASIL DAN ANALISA
Memaparkan uji coba dan hasil yang telah dilakukan terhadap sistem
yang telah dibuat dan melakukan analisa dan pembahasan.
Bab V : PENUTUP
Menguraikan kesimpulan yang diambil berdasarkan hasil yang telah
