Sensor Gerak Dan Pendeteksi Gambar Berbasis Kamera Pintar (motion Sensing And Image Capturing Based On Smart Camera)
DOI:
https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18510Abstract
Abstrak—Semakin berkembangnya zaman dan kemajuan ilmu teknologi khususnya pada bidang computer vision, mulai diterapkan konsep automatisasi yang dilakukan oleh mesin tanpa memerlukan tenaga manusia. Penelitian ini merancang smart door system yang megaplikasikan 2-Step verification atau verifikasi berlapis dengan step pertamanya adalah pengenalan wajah dan step keduannya adalah pendeteksian sequence pose jari dengan menggunakan Convolution Neural Network (CNN) dengan metode MobileNetV2. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, pengujian akurasi pengenalan wajah dengan jarak 50 cm - 150 cm dari kamera mendapatkan total rata-rata akurasi mencapai 90,5%, rata-rata precision 87,3%, dan ratarata recall sebesar 86,2%. Sedangkan pengujian akurasi per-pose jari mendapat hasil rata-rata akurasi mencapai 82,2%, pengujian dilakukan dengan jarak 50 cm dari kamera. Untuk pengujian sistem secara keseluruhan mendapatkan rata-rata waktu 30,85 detik dan mendapat akurasi sebesar 100%. Dalam pengujian notifikasi dan sequence pose jari mendapat rata-rata akurasi sebesar 100% untuk kedua pengujian. Kata kunci—Smart Door System, 2-Step verification, Computer Vision, MobileNetV2., Convolution Neural Network (CNN)References
[1] F. Aman and C. Anitha, “Motion sensing and image capturing based smart door system on android platform,” in 2017 International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing (ICECDS). IEEE, 2017, pp. 2346–2350.
[2] R. P. Rizki, E. A. Z. Hamidi, L. Kamelia, and R. W. Sururie, “Image processing technique for smart home security based on the principal component analysis (pca) methods,” in 2020 6th International conference on wireless and telematics (ICWT). IEEE, 2020, pp. 1–4.
[3] G. Q. O. Pratamasunu, O. I. R. Farisi, and M. Jannah, “Pengenalan wajah mahasiswa universitas nurul jadid pada video menggunakan metode haar cascade dan deep learning,” COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[4] R. O. Ekoputris, “Mobilenet: Deteksi objek pada platform mobile,” May 2018. [Online]. Available: https://medium.com/nodeflux/mobilenet- deteksi-objek-pada-platform-mobile-bbbf3806e4b3
[5] S. Sriyati, A. Setyanto, and E. E. Luthfi, “Literature review: Pengenalan wajah menggunakan algoritma convolutional neural network,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), vol. 8, no. 2, 2020.
[6] A. H. Mustofa, “Kontrol gerak robot menggunakan hand gesture recog- nition berbasis neural network backpropagation,” Ph.D. dissertation, Uni- versitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2019.
