DETEKSI WAJAH UNTUK MEMILIH FRAME KACAMATA DENGAN METODE HAAR CASCADE DAN CNN

Christofel, John Christofel (2025) DETEKSI WAJAH UNTUK MEMILIH FRAME KACAMATA DENGAN METODE HAAR CASCADE DAN CNN. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020052.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (7MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020052_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (720kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (623kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (575kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (217kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (194kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020052_0707079001_0711018102_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Haar cascade dan Convolutional Neural Network (CNN) dalam proses deteksi wajah dan klasifikasi bentuk wajah untuk keperluan pemilihan frame kacamata. Metode Haar cascade digunakan untuk mendeteksi area wajah dari gambar yang diunggah atau diambil dari kamera, sementara CNN digunakan untuk mengklasifikasikan bentuk wajah menjadi lima kategori, yaitu Heart, Oblong, Oval, Round, dan Square. Model CNN pertama yang digunakan adalah arsitektur Xception dengan framework TensorFlow, namun menghasilkan akurasi yang rendah (43%). Setelah dilakukan pelatihan ulang menggunakan arsitektur EfficientNet-B4 pada framework PyTorch, akurasi meningkat secara signifikan hingga 84%. Kemudian sistem memberikan rekomendasi frame kacamata secara otomatis berdasarkan bentuk wajah yang terdeteksi, disertai simulasi pemakaian frame. Pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memastikan seluruh fitur berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Hasil menunjukkan bahwa sistem dapat menjalankan proses deteksi wajah, klasifikasi bentuk wajah, serta menampilkan rekomendasi frame kacamata secara efektif.

Actions (login required)

View Item