IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION BERBASIS DEEP NEURAL NETWORK SEBAGAI SISTEM KENDALI PADA QUADCOPTER
BANGGA ADI SEPTYANTO

Informasi Umum

Kode

22.04.2883

Klasifikasi

006.37 - Computer Vision

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Vision, Neural Networks,

Dilihat

382 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Artificial Intelligence (AI) adalah bidang yang dikembangkan untuk<br /> mempelajari dan menyerupai kecerdasan manusia ke dalam sebuah sistem<br /> komputer. Salah satu hasil dari pengembangan AI khususnya pada bidang deep<br /> neural network adalah teknologi face recognition. Face recognition merupakan<br /> suatu sistem yang digunakan untuk mengenali wajah manusia yang terdapat pada<br /> suatu citra. Tugas akhir ini dilakukan implementasi teknologi face recognition<br /> terhadap unmanned aerial vehicle (UAV) untuk beberapa kepentingan seperti<br /> pengawasan, pencarian orang, dan pemantauan jarak jauh.<br /> Dalam tugas akhir ini penerapan face recognition diimplementasikan<br /> menggunakan algoritma YOLOv5 sebagai object detection serta pembuatan<br /> algoritma object tracking. Untuk mengetahui performansi terbaik, penelitian ini<br /> akan dilakukan pengujian terhadap 3 model, yaitu YOLOv5n, YOLOv5s dan<br /> YOLOv5m. Untuk mencari model terbaik akan dievaluasi menggunakan parameter<br /> Mean Average Precision (mAP), jarak efektif deteksi dan kecepatan inferensi<br /> model.<br /> Hasil perbandingan menunjukkan model YOLOv5n memiliki kecepatan<br /> inferensi terbaik yaitu 5ms. Namun, model ini memiliki nilai mAP terendah<br /> yaitu 79,8%. Sedangkan, mAP tertinggi dengan nilai 84,8% dicapai oleh model<br /> YOLOv5m dengan kecepatan inferensi sebesar 13ms. Model YOLOv5s memiliki<br /> selisih kecepatan inferensi yang kecil dengan YOLOv5n dengan 6ms dan nilai mAP<br /> sebesar 82,4%.</p>

• TTI4I3 - AI DAN BIG DATA ANALYSIS
• TTI2F2 - PEMROGRAMAN PYTHON

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh (1) koleksi tidak tersedia

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook