Deteksi Gender Real-Time Dengan Pengenalan Wajah Menggunakan Convolution Neural Network Dan OpenCV
Keywords:
Deteksi Gender, Pengenalan Wajah, Convolutional Neural Networks (CNN), OpenCV, Real-TimeAbstract
Pengenalan gender dalam konteks real-time telah menjadi subjek penelitian yang menarik dalam visi komputer dan kecerdasan buatan. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan pendekatan deteksi gender real-time menggunakan teknik Convolutional Neural Networks (CNN) dan pustaka OpenCV. Kami mengembangkan model CNN yang terlatih menggunakan dataset wajah yang luas dan beragam, kemudian mengintegrasikannya dengan alat OpenCV untuk mendeteksi wajah dan memprediksi gender secara langsung dari aliran video. Pendekatan kami mencakup langkah-langkah pemrosesan gambar seperti deteksi wajah menggunakan algoritma Haar Cascade dan ekstraksi fitur menggunakan CNN yang mendalam. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik presisi, recall, dan akurasi untuk mengukur kinerja model kami terhadap dataset uji yang beragam. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan kami mampu menghasilkan prediksi gender dengan tingkat keakuratan yang signifikan dalam situasi real-time. Temuan ini menunjukkan potensi aplikasi luas dari teknik ini dalam sistem pengawasan, analisis demografi, dan interaksi manusia-komputer.
References
Rosyani, P., & Retnawati. (2023). Ekstraksi Fitur Wajah Menggunakan Metode Viola Jones dengan Tools Cascade Detector. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 633-639.
Rosyani, P., & Saprudin. (2020). DETEKSI CITRA BUNGA MENGGUNAKAN ANALISIS SEGMENTASI FUZZY C-MEANS DAN OTSU THRESHOLD. Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, 27-34.
Rosyani, P., Normalisa, & Priambodo, J. (2019). Penilaian Kinerja Karyawan Berprestasi dengan Metode Simple Additive Weighting. International Journal of Artificial Intelligence, 82-111.
Prasetyawan, Daru, and Rahmadhan Gatra. "Model Convolutional Neural Network untuk Mengukur Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Ekspresi Wajah." Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi 8.3 (2022): 661-673.
Verawati, Ike, and Ivan Daniel Parlindungan Hasibuan. "Artificial Neural Network in Classification of Human Blood Cells Using Faster R-CNN." 2021 4th International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT). IEEE, 2021.
LESTARI, DIANA PURI. PENGENALAN JENIS KELAMIN SANTRI NURUL JADID PADA VIDEO CCTV FULL BODY BERDASARKAN BUSANA MENGGUNAKAN METODE FASTER REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (FASTER R-CNN). Diss. UNIVERSITAS NURUL JADID, 2023.
HERMAWATI, NABILA. IMPLEMENTASI OPENCV PADA GENDER DETECTION MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS. Diss. Universitas Mercu Buana Jakarta, 2024.
