IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DALAM MENGIDENTIFIKASI SPOOFING PADA PENGENALAN WAJAH

Madani, Rifaldin Muh. Nesia (2024) IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DALAM MENGIDENTIFIKASI SPOOFING PADA PENGENALAN WAJAH. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text cover.pdf Download (1MB)
	Text bab 1.pdf Download (270kB)
	Text bab 2.pdf Download (348kB)
	Text bab 3.pdf Download (348kB)
	Text bab 4.pdf Download (844kB)
	Text bab 5.pdf Download (234kB)
	Text lampiran.pdf Download (398kB)

Abstract

Dengan hanya memanfaatkan suatu sistem pengenalan saja sistem belum tentu mampu membedakan antara wajah sebenarnya atau spoofing seperti menggunakan video maupun foto dari pengguna. Dengan memanfaat kelemahan ini seseorang dapat melakukan spoofing pada sistem. Selain itu, mendapatkan wajah seseorang jauh lebih dilakukan di bandingkan biometrik lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplemtasikan Convolutional Neural Network (CNN) dan Haar Cascade Classifier sebagai perbandingan metode yang tepat untuk menghindari serangan spoofing pada wajah.dalam penilitan ini menggunakan 2 jenis dataset yaitu citra wajah asli dan citra wajah spoof dengan jumlah sebanyak 4220 yang di yang dimana jumlah citra real adalah 2102 dan 2118 citra spoof. Dari hasil penelitian yang dilakukan, terdeteksi adanya perbedaan akurasi antara kedua metode yang diterapkan. Metode Convolutional Neural Network (CNN) mencapai akurasi sebesar 80%, sementara metode Haar Cascade memperoleh akurasi sebesar 60%.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	30 Sep 2024 03:03
Last Modified:	30 Sep 2024 03:03
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12173

Actions (login required)

View Item