SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK PINTU OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE
SKRIPSI
JULIANA S. SITUMEANG 110801042
DEPARTEMEN FISIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK PINTU OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
JULIANA SITUMEANG 110801042
DEPARTEMEN FISIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK PINTU OTOMATIS DENGAN
MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE
Kategori : Skripsi
Nama : Juliana S. Situmeang Nomor Induk Mahasiswa : 110801042
Program Studi : Sarjana (S1) Fisika Departemen : Fisika
Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara
Disetujui di Medan, Agustus 2015
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 1, Pembimbing 2,
Drs. Takdir Tamba, M.Eng.Sc Dr. Marhaposan Situmorang NIP.196006031986011002 NIP. 195510301980031003
Disetujui Oleh
Departemen Fisika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK PINTU OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri. Kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2015
Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam Untuk Pintu Otomatis Dengan Metode EigenFace
Abstrak
Wajah merupakan salah satu ciri biometrik manusia yang menarik digunakan sebagai salah satu bentuk pengenal identitas manusia. Perpaduan antara webcam dengan computer dapat dimanfaatkan sebagai alat pengaman ruangan. Dimana kemampuan webcam dapat menangkap wajah dan komputer dalam mengenali suatu objek. Maka dirancang sebuah sistem yang dapat mengenali sebuah wajah menggunakan metode Eigenface untuk mencocokkan foto wajah yang diinputkan dengan foto wajah yang disimpan di database.
Face recognition system using a webcam for automatic doors with methods Eigenface
Abstrac
Face is one of the interesting characteristic of human biometric is used as one of the forms identification of human identity. Blend between the webcam with the computer can be used as a device room securyti. Where the ability webcam can capture a face and a computer to recognize an object. Then designed a system that can recognize a face using a Eigenface method to match the images of faces than entered the facial image that is stored in a database.
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Abstrak v
Abstrack vi
Daftar Isi vii
Daftar Tabel ix
Daftar Gambar x
Daftar Lampiran xii
BAB I Pendahuluan
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 2
1.4 Tujuan Penelitian 2
1.5 Manfaat Penelitian 2
1.6 Sistematika Penulisan 3
BAB II Landasan Teori
2.1 Pengertian citra 4
2.2 Pengolahan citra digital 4
2.3 Pengenalan pola 5
2.3.1 Komponen sistem pengenalan pola6
2.4 Pengenalan wajah (Face Recognition) 7
2.5 Eigenface 7
2.5.1 Eigenvalue dan Eigenvector 8
2.6 Mikrokontroler 11
2.6.1 Bahasa pemograman mikrokontroler ATMega8535 11 2.6.2 Arsitektur AVR ATMega8535 12 2.6.3 Konfigurasi pin Mikrokontroler ATMega 8535 14
2.7 Motor DC 15
2.7.1 Motor servo 17
2.7.1.1 Prinsip kerja motor servo 17
2.8 Webcam 18
2.8.1 Defenisi webcam 18
2.8.2 Cara kerja webcam 19
BAB III Perancangan dan Sistem Kerja Rangkaian
3.1 Diagram Blok 21
3.2 Perangkat keras (hardware) 22
3.2.1 Komputer 22
3.2.2 Webcam 22
3.2.3 Rangkaian Mikrokontoler 22 3.2.4 Rangkaian komunikasi data serial USB to TTL 24 3.2.5 Rangkaian Servo MG996R 24 3.3 Flowchart proses pelatihan 26 3.4 Flowchart proses pengenalan 27
3.5 Perancangan software 28
3.5.1 Komponen sistem 28
3.6 Perancangan antar muka 33
3.6.1 Rancangan tampilan Log in 34 3.6.2 Rancangan form pelatihan citra wajah 35 3.6.3 Rancangan tampilan proses pengenalan wajah 35
3.7 Rangkaian Lengkap 36
BAB VI Hasil dan Analisis
4.1 Pengujian Alat 37
4.1.1 Pengujian mikrokontroler 37
4.1.2 Pengujian Motor servo 38 4.1.3 Pengujian webcam 39
4.2 Implementasi software 40
4.2.1 Tampilan Log in 40
4.2.2 Tampilan halaman utama 41 4.2.3 Tampilan form input setting kemiripan 42 4.2.4 Tampilan proses pengambilan database citra wajah 42 4.2.5 Tampilan proses pengenalan citra wajah 44
4.3 Analisa Pengujian 45
BAB V Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan 49
5.2 Saran 49
Daftar Pustaka 50