Pengujian Pengenalan Wajah Menggunakan Raspberry Pi

Abstract

Abstrak Sistem keamanan yang baik memiliki sistem verifikasi data lebih dari satu. Sebagai contoh, sistem pintu masuk ruangan rahasia sebaiknya tidak hanya menggunakan password berupa paduan angka dan huruf namun juga harus ditambahkan sistem biometrik, misalkan sistem pengenalan wajah. Dari latar belakang tersebut penulis berinisiatif untuk membuat sistem pengenalan wajah dengan menggunakan sistem tertanam (embedded system) raspberry pi. Perangkat keras utama dari sistem adalah raspberry pi dan modul kamera raspberry pi. Metode pengenalan wajah yang digunakan adalah eigenface dengan bantuan library opencv. Raspberry pi akan diinstall dengan sistem operasi raspbian yang merupakan sistem operasi debian yang diperuntukan untuk raspberry pi. Program pengenalan wajah yang akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman C++. Data Training diambil dari 5 orang, masing-masing orang diambil sembilan bahan Training berupa foto dengan variasi ekpresi dengan pose yang sama. Dari pengujian performansi prototipe yang dibangun, didapatkan equal error rate (EER) sebesar 13,333%. Kata kunci : pengenalan wajah, opencv, rasberry pi, eigenface, keamanan Abstract A safety security system should have more than one data verification. For example, the secret room entrance not only use password, but also biometric system. One of biometric system methods is face recognition. In this study, face recognition was built using embedded system, raspberry pi. Safety security system should have more than one data verification. For example, the secret room entrance not only use password but also biometric system. One of biometric system method is face recognition. In this study, face recognition was built using embedded system, raspberry pi. Main hardware on this system are raspberry pi and camera module of raspberry pi. For calculation method, eigen face on OpenCV's library was employed using C++ programming language. Operating system raspbian which is an operating system intended to debian raspberry pi was installed in Raspberry pi. System has been tested using images of five face models with variation expression. As a result, 13.33 % of equal error rate (EER) was occurred.