Salah satu bidang yang menggunakan pengolahan citra dan komputer visi yang saat ini banyak dikembangkan orang adalah sistem deteksi wajah manusia. Sistem deteksi wajah merupakan sebuah cara untuk mengenali wajah dari manusia baik pada gambar diam ataupun gambar bergerak seperti video realtime yang diambil dari sebuah kamera atau webcam. Pendeteksian wajah biasanya menggunakan algoritma yang mampu mengklasifikasikan wajah manusia atau tidak, atau juga bisa mendeteksi langsung beberapa bagian wajah seperti mata, hidung dan mulut.
Sistem ini dapat mendeteksi wajah pada gambar video realtime menggunakan pemrograman pada OpenCV. Pada dasarnya sistem ini dapat melakukan operasi sederhana dengan mengingat gambar, mendeteksi wajah, memeriksa setiap lokasi gambar dan mengklasifikasikan sebagai “wajah” atau “tidak wajah” dan mengklasifikasikan obyek – obyek yang lain seperti mata, hidung dan mulut.
Obyek data gambar dalam sistem ini merupakan benda bergerak seperti manusia dan lain-lain akan diambil secara realtime menggunakan Video Capture berupa kamera / webcam yang dipasang pada obyek. Oleh Video Capture, data yang berupa gambar video realtime kemudian diolah menggunakan akuisisi data untuk menghasilkan gambar yang selanjutnya akan diproses menggunakan Haar Cascade Classifier untuk mendapatkan hasil berupa gambar video realtime yang sudah mengalami proses pendeteksian masing-masing obyek wajah.
Tahap awal dalam implementasi perancangan adalah dengan melakukan proses instalasi seluruh program mulai dari instalasi Visual Studio 2010 ultimate, instalasi openCV dan penggunaan CMake dan TBB untuk pendukung dari instalasi program ini. Dalam proses capturing gambar dilakukan dengan menggunakan sebuah webcam atau kamera VGA yang sudah tersedia di laptop, sehingga memudahkan aplikasi yang dijalankan. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Visual C++ yang diaplikasikan menggunakan library dari openCV. Data video yang telah diakuisisi kemudian akan akan ditampilkan dalam bentuk gambar video realtime berwarna, kemudian data ini akan diproses menggunakan algoritma Haar Cascade Classifier untuk menghasilkan tampilan realtime video yang sudah mengalami proses pendeteksian.
Untuk menanpilkan tampilan gambar obyek pada layar digunakan program seperti di bawah ini : Read the rest of this post
|Computer|Blogging|Programming|Informatics|Network|Technology|
Archives for Aku dan tulisanku
Sistem Deteksi Wajah Manusia Pada Realtime Video
Aplikasi Deteksi Tepi Pada Realtime Video Menggunakan Algoritma Canny Detection
Salah satu algoritma deteksi tepi modern adalah deteksi tepi dengan menggunakan metode Canny. Deteksi tepi Canny ditemukan oleh Marr dan Hildreth yang meneliti pemodelan persepsi visual manusia. Ada beberapa kriteria pendeteksi tepian paling optimum yang dapat dipenuhi oleh algoritma Canny:
a. Mendeteksi dengan baik (criteria deteksi)
Kemampuan untuk meletakkan dan menandai semua tepi yang ada sesuai dengan pemilihan parameter-parameter konvolusi yang dilakukan. Sekaligus juga memberikan fleksibilitas yang sangat tinggi dalam hal menentukan tingkat deteksi ketebalan tepi sesuai yang diinginkan.
b. Melokalisasi dengan baik (criteria lokalisasi)
Dengan Canny dimungkinkan dihasilkan jarak yang minimum antara tepi yang dideteksi dengan tepi yang asli.
c. Respon yang jelas (kriteria respon)
Hanya ada satu respon untuk tiap tepi. Sehingga mudah dideteksi dan tidak menimbulkan kerancuan pada pengolahan citra selanjutnya. Pemilihan parameter deteksi tepi Canny sangat mempengaruhi hasil dari tepian yang dihasilkan. Beberapa parameter tersebut antara lain :
1. Nilai Standart Deviasi Gaussian
2. Nilai Ambang
Pendekatan algoritma canny dilakukan dengan konvolusi fungsi gambar dengan operator gaussian dan turunan-turunannya. Turunan pertama dari fungsi citra yang dikonvolusikan dengan fungsi gaussian,
g(x,y) = D[gauss(x,y) * f(x,y)]
ekivalen dengan fungsi citra yang dikonvolusikan dengan Read the rest of this post
Instalasi OpenCV (Computer Vision) dengan Visual Studio 2010
Instalasi Software OpenCV yang digunakan dalam aplikasi Komputer Visi (Computer Vision) dapat dikompilasikan dengan beberapa software pendukung yang lain seperti Eclipse dan Visual Studio. Dalam percobaan kali ini penulis mencoba menggunakan Visual Studio 2010 yang memfasilitasi Visual C++ di dalamnya untuk digunakan sebagai acuan pemrogramannya. Langkah-langkah instalasi OpenCV menggunakan Visual Studio adalah sebagai berikut :
- Download software opencv library dari http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/, gunakan versi OpenCV-2.1.0-win.zip untuk lebih mempermudah instalasinya, karena untuk versi yang lebih baru banyak saya jumpai error dalam proses kompilasinya, terutama yang menggunaan Windows7 (makanya saya menggunakan Windows XP saja)
- Download Visual Studio 2010 ultimate (kalau saya cukup pinjam di rental
) - Download Cmake di www.cmake.org
- Download TBB di www.threadingbuildingblocks.org/
- Setelah semua berhasil didownload, lakukan instalasi dengan baik, gunakan tutorial yang saya rekomendasikan ini http://www.youtube.com/watch?v=XeBhwbRoKvk (Banyak tutorial yang ada di internet, tapi yang paling mudah untuk diikuti adalah tutorial yang saya temukan di situs youtube ini)
- Setelah selesai instalasi, lakukan beberapa eksekusi program sederhana, hasilnya akan terlihat seperti contoh program menampilkan gambar seperti yang terlihat dalam gambar di bawah ini
Studi S2 dan S3 dengan beasiswa BPPS dari DIKTI
Sejak mengenyam pendidikan di bangku sekolah dasar hingga sekarang, peran beasiswa dalam kamus pendidikan saya tidak pernah berhenti. Saat duduk dibangku SD, untuk pertama kalinya saya mengenal istilah beasiswa, walaupun hanya mendapatkan selama 1 tahun. Ketika masuk di bangku SMP dan SLTA pun juga sama, saya juga tidak pernah absen untuk mendapatkan beasiswa dari sekolah meski tidak meng-cover seluruh biaya selama studi. Ketika Kuliah S1 juga sama, beasiswa juga pernah saya dapatkan meski hanya 1 kali periode saja.
Setelah selesai studi S1, Alhamdulillah saya bisa diterima bekerja di sebuah perusahaan swasta di Jawa Tengah. Terbersit pemikiran waktu itu bagaimana agar bisa melanjutkan studi S2 dengan beasiswa dari pemerintah, karena dengan system kerja dan gaji pas-pasan selama di perusahaan tidak akan mungkin untuk bisa melanjutkan studi dengan biaya sendiri. Bahkan untuk memperoleh informasi mengenai beasiswa studi lanjutpun, waktu itu sangat minim sekali.
Satu setengah tahun bekerja di perusahaan swasta, rasanya tidak mungkin bagi saya untuk mewujudkan ke jenjang pendidikan yang lebih tinggi lagi yaitu S2. Tentunya setelah kesana-kesini mencari informasi, peluang yang sangat besar untuk bisa melanjutkan studi adalah dengan menjadi dosen. Alhamdulillah di tahun 2003 saya lolos seleksi untuk bisa menjadi dosen di sebuah perguruan tinggi swasata di Semarang. 4 tahun bekerja menjadi dosen, dan mempelajari bagaiamana tips, trik dan cara untuk studi lanjut dan mendapatkan beasiswa, akhirnya di tahun 2007 saya mencoba memberanikan diri untuk mendaftarkan diri di program pascasarjana S2 Teknik Elektro di UGM Yogyakarta. Meski harus deg-degan karena mendapatkan pengumuman lolos beasiswa BPPS dari DIKTI untuk periode yang terakhir, akhirnya untuk pertama kali saya bisa mendapatkan beasiswa BPPS full selama 2 tahun dari DIKTI.
Alhamdulillah 2 tahun menjalani kuliah S2 di UGM, tahun 2009 saya diwisuda menjadi seorang Master of Read the rest of this post
QuickIQTest.net - IQ Test
Create Your Badge
Tulis Pesan Anda