HAKIM, Arif Rahman (2020) Analisis Ear dan Mar Dalam Mengidentifikasi Mata Menutup dan Mulut Membuka Menggunakan Haarcascade. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Download (2MB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Download (2MB)
	PDF (BabI) BAB I-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabII) BAB II-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabIII) BAB III-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabIV) BAB IV-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB V-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Arif Rahman Hakim-H1A016059.pdf Download (2MB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Arif Rahman Hakim-H1A016059-Skripsi-FT-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Keadaan mata dan mulut dapat dijadikan suatu fitur dalam sistem untuk mengambil keputusan. Dalam sistem pendeteksi kantuk, kedipan mata[1] danPERCLOS[2] dapat digunakan sebagai fitur untuk menentukan pola keadaan mata seseorang yang sedang mengantuk. Pendeteksian nilai EAR dan MAR secara realtime juga dapat digunakan sebagai input user interface suatu sistem dengan menggunakan kedipan mata atau bukaan mulut. Ektraksi fitur mata dan mulut dapat dilakukan dengan bantuan pretrained model dengan algoritma pendeteksian secara real-time seperti haar cascade classifier. Dalam proses ekstraksi fitur, perlu dilakukan tahap preprocessing sebelum dilakukan pengaplikasian fitur dalam suatu sistem. Tahap preprocessing ini perlu dilakukan sesuai dengan kebutuhan sistem yang akan dibuat. Sehingga diperlukan analisis terhadap eye aspect ratio(EAR) sebagai keadaan mata dan mouth aspect ratio (MAR) sebagai keadaan mulut. Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pengolahan sinyal untuk mendapatkan fitur yang ada pada EAR dan MAR. Fitur yang dapat digunakan sebagai identifikasi keadaan mata adalah durasi dan nilai dari EAR. Sedangkan fitur yang dapat digunakan sebagai identifikasi keadaan mulut adalah durasi dan nilai dari MAR. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa untuk menggunakan EAR dan MAR sebagai fitur dari suatu sistem, diperlukan tahap preprocessing. Tahap preprocessing berupa moving average filter dan normalisasi pada data sebelum diaplikasikan dalam sistem.

Actions (login required)

View Item