Pengaruh Variasi Jarak Dan Intensitas Cahaya Terhadap Akurasi Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Convolutional Neural Network (CNN)

Reza, Taufik (2025) Pengaruh Variasi Jarak Dan Intensitas Cahaya Terhadap Akurasi Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Convolutional Neural Network (CNN). S1 thesis, universitas andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Abstrak.pdf - Published Version Download (417kB)
	Text (Bab I Pendauluan) Bab I Pendahuluan.pdf - Published Version Download (383kB)
	Text (Bab 5 Penutup) Bab 5 Penutup.pdf - Published Version Download (315kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (383kB)
	Text Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini membahas pengaruh variasi jarak dan intensitas cahaya terhadap akurasi sistem pengenalan wajah berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Teknologi pengenalan wajah telah menjadi sangat penting dalam berbagai aplikasi, termasuk keamanan dan pengawasan otomatis. Namun, kondisi dunia nyata yang bervariasi, seperti perubahan jarak dan pencahayaan, sering memengaruhi kinerja sistem ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi bagaimana variasi jarak antara kamera dan subjek serta intensitas cahaya memengaruhi akurasi pengenalan wajah menggunakan metode CNN. Dalam penelitian ini, eksperimen dilakukan dalam dua skenario: pertama, menguji variasi jarak pada kondisi pencahayaan yang konstan, dan kedua, menguji variasi intensitas cahaya dengan jarak tetap. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar wajah dengan berbagai ekspresi dan pose, yang kemudian diproses menggunakan augmentasi data untuk meningkatkan keberagaman. Model CNN dibangun dan diuji menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jarak yang lebih jauh dari kamera cenderung menurunkan akurasi sistem pengenalan wajah, sementara intensitas cahaya yang terlalu rendah atau terlalu tinggi juga memengaruhi kualitas pengenalan. Penelitian ini memberikan wawasan tentang parameter optimal yang dapat meningkatkan efektivitas sistem pengenalan wajah dalam kondisi lingkungan yang bervariasi, yang dapat diterapkan dalam sistem keamanan dan pengawasan otomatis.

Actions (login required)

View Item