Responsive Banner

Rancang bangun sistem pengenalan wajah untuk akses login menggunakan webcam dengan metode Minkowski Distance berbasis desktop

Habibullah, Moch. Ilyas Fiqri (2014) Rancang bangun sistem pengenalan wajah untuk akses login menggunakan webcam dengan metode Minkowski Distance berbasis desktop. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img]
Preview
Text (Fulltext)
10650048.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (3MB) | Preview

Abstract

INDONESIA:

Wajah adalah salah satu ciri biometrik pada manusia. Tidak ada satupun wajah yang sama di dunia ini meskipun ada kemiripan. Sehingga dibuatlah sistem pengenalan wajah untuk akses login menggunakan webcam dengan metode minkowski distance berbasis desktop. Sistem ini dibuat bertujuan untuk meningkatkan keamanan akun. Untuk mendapatkan akses login, maka pengguna tidak hanya memasukkan username dan password saja, namun juga dengan melakukan pencocokan wajah. Dengan menggunakan minkowski distance, maka sistem dapat mengenali wajah pengguna akun dengan melakukan perhitungan nilai jarak kemiripan.

Pada percobaan yang dilakukan dapat dijelaskan bahwa perbedaan intensitas cahaya mengakibatkan akurasi ketepatan yang berbeda. Akurasi terbaik didapatkan pada kondisi intensitas cahaya citra masukan dengan citra acuan adalah hampir sama.

ENGLISH:

Face is one of more human biometric characteristic. Nobody have same face in the world although somebody have resemble face. So the writer had made face recognition system for login access using webcam implemented minkowski distance method basic on desktop. This system has been made for increase security account. To get login access, user not only enter username and password, but also do face verification. Using minkowski distance, so system can identify face of user account with counting value of distance similarity.

On the experimentation, can be explained that difference of light intensity result in diffence of exact accuration. The best accuration of system is got from same condition of light intensity between input image and reference image.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Suhartono, Suhartono and Faisal, Muhammad
Contributors:
ContributionNameEmail
UNSPECIFIEDSuhartono, SuhartonoUNSPECIFIED
UNSPECIFIEDFaisal, MuhammadUNSPECIFIED
Keywords: Pengenalan Wajah; Minkowski Distance; Eigenface; OpenCV; Python; Login; Face Recognition
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika
Depositing User: Indar Erdiana
Date Deposited: 13 Oct 2017 14:41
Last Modified: 13 Oct 2017 14:41
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/8105

Downloads

Downloads per month over past year

Actions (login required)

View Item View Item