SUSI, SUSANTI (2017) DETEKSI POLA WAJAH STRES DALAM WAKTU NYATA MELALUI VIDEO MENGGUNAKAN METODE CITY BLOCK DISTACE. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text cover.pdf Download (210kB)
	Text Abstrak.pdf Download (11kB)
	Text Bab I.pdf Download (157kB)
	Text Daftar Pustaka...pdf Download (93kB)

Abstract

Stres merupakan isyarat tingkat seseorang dalam merespon berbagai peristiwa dan perubahan-perubahan lingkungan dalam kehidupannya sehari-hari. Perubahan yang menyakitkan dapat dilihat dari bentuk wajah yang kemudian diidentifikasikan dalam bentuk sistem pendeteksian melalui video real-time yang merupakan sebarisan citra atau frame yang digerakkan secara cepat dan disesuaikan dengan pergerakan waktu nyata dengan mengembangkan sistem yang menggunakan video dan dikombinasikan dengan citra pola wajah latih sebagai input data untuk mengetahui pola wajah stres yang sesuai dan membandingkan input citra pola wajah uji. Citra yang diuji nantinya akan terdeteksi pola wajah normal atau pola wajah stres sehingga pengguna dapat dengan mudah mengetahui pola wajah normal dan pola wajah stres melalui video tersebut. Dan untuk mengetahui jarak antara pola wajah latih dan pola wajah uji dalam suatu sistem maka disini menggunakan metode city block distance untuk mengukur kedua jarak tersebut. Hasil dari penelitian sistem ini yaitu video pola wajah yang dilatih tidak sama dengan video pola wajah yang di uji, sistem pendeteksi pola wajah normal dan pola wajah stres menggunakan metode City Block Distance memiliki detection rate berkisar dari 70% hingga 80%, Persentase detection rate tersebut menunjukkan bahwa metode City Block Distance dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk mengetahui jarak dalam pendeteksian pola wajah normal dan pola wajah stres pada video. Kata kunci : real-time, frame, sistem pendeteksian, city block distance, identifikasi, detection rate.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	riska nanda
Date Deposited:	22 Nov 2023 07:39
Last Modified:	22 Nov 2023 07:39
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/285

Actions (login required)

View Item