DETEKSI ARAH PANDANG MATA UNTUK PENGENDALI POINTER DENGAN METODE LUCAS-KANADE OPTICAL FLOW

Prasetya Mulya, Leon and SANJAYA, ARDI and SAHERTIAN, JULIAN (2020) DETEKSI ARAH PANDANG MATA UNTUK PENGENDALI POINTER DENGAN METODE LUCAS-KANADE OPTICAL FLOW. Undergraduate thesis, UniversitasNusantaraPGRIKediri.

[img] Text (Full Text)
RAMA_55201_16103020058.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (780kB) | Request a copy
[img] Text (Similarity)
RAMA_55201_16103020058_SIMILARITY.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (508kB)
[img] Text (References)
RAMA_55201_16103020058_0706118101_0707079001_ref.pdf - Bibliography
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (6kB)

Abstract

Pada zaman sekarang teknologi berkembang dengan cepat, hampir semua kegiatan sudah terkomputerisasi, salah satu contoh penggunaan teknologi yang dapat ditemui sekarang yaitu pada lingkungan kerja. Berdasarkan data Sakernas 2017, penduduk usia kerja disabilitas nasional berjumlah 21.930.529 orang. Penyandang disabilitas yang tidak dapat menggerakkan fisiknya, seperti ketidak mampuan dalam menggerakkan tangan atau jarinya atau bahkan lumpuh total, akan kesulitan dalam mengoperasikan teknologi yang ada. Pasalnya, teknologi yang ada sementara ini membutuhkan fisik yang normal untuk mengoperasikannya. Dalam penelitian ini dilakukan penelitian deteksi arah pandang mata berbasis kamera Webcam menggunakan metode Lucas-Kanande Optical Flow untuk menggantikan fungsi tangan pada penyandang disabilitas. Berdasarkan hasil penelitian deteksi arah pandang mata diperoleh hasil rata-rata sebesar 79%, sedangkan pada deteksi fungsi klik diperoleh hasil rata-rata sebesar 72%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Lucas-Kanade, Optical Flow, OpenCV, Deteksi Arah Pandang Mata
Subjects: 410 Engineering science > 459 Computer science
410 Engineering science > 461 Information systems
410 Engineering science > 463 Software engineering
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika
Depositing User: Mr Leon Prasetya Mulya
Date Deposited: 27 Aug 2020 05:38
Last Modified: 27 Aug 2020 05:38
URI: http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/1443

Actions (login required)

View Item View Item