ABSTRAKSI: Pendeteksian wajah seseorang saat ini bisa dengan mudah didapatkan melalui sistem pencitraan. Image yang didapat berupa citra digital dengan menggunakan teknologi kamera digital. Salah satu kendala dari image yang dihasilkan oleh kamera digital adalah pencahayaan, namun kendala ini dapat ditangani dengan konversi citra RGB menjadi citra hitam putih untuk membedakan daerah wajah dan bukan wajah. Selanjutnya, sistem deteksi tepi dapat mempermudah proses pendeteksian wajah dengan mendapatkan template wajah yang sesuai.
Deteksi tepi (edge detection) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari suatu objek. Tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra sekaligus untuk memperbaiki detail citra yang kabur akibat adanya eror atau adanya efek dari proses akuisisi citra. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi dari suatu citra jika titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Centroid adalah suatu posisi pada matrik yang didapat dari nilai tengah atau titik berat dari suatu objek yang melewati proses pelabelan.
Tugas akhir ini membahas tentang realisasi sistem deteksi wajah menggunakan deteksi tepi dengan cara mengambil sampel citra (image) menggunakan kamera digital di dalam sebuah ruangan. Pengambilan citra dilakukan dalam beberapa kondisi yang kemudian dianalisa hasil keluaran sehingga sistem dapat menghitung jumlah pengunjung berdasarkan jumlah label pada centroid yang telah dideteksi.
Pengujian sistem yang dilakukan terdiri dari uji parameter, uji akurasi sistem, uji kecepatan sistem, serta uji kehandalan sistem. Tingkat akurasi terbaik diperoleh sistem saat kondisi siang hari yang memiliki pencahayaan cukup bagus yaitu sebesar 90% dengan rata-rata waktu komputasi cukup cepat yaitu 1.923122 detik.Kata Kunci : deteksi tepi, centroid, pelabelanABSTRACT: The detection of a person's face today can be easily obtained through the imaging system. Image obtained in the form of a digital image using digital camera technology. One of the constraints of the image generated by digital cameras is the lighting, but this constraint can be handled by converting RGB images into black and white image to distinguish the facial area and not the face. Furthermore, edge detection system can simplify the face detection process by obtaining an appropriate template face.
Edge detection (edge detection) in an image is a process that generates the edges of an object.The goal is to mark the part that becomes at once to improve the image detail image detail is blurred due to error or the effect of the image acquisition process. A point (x, y) is said to be the edge of an image if that point has a height difference with their neighbors. Centroid is a position on a matrix derived from the middle or center of gravity of an object that passes through the labeling process.
The final task is to realize the face detection system using edge detection by taking an image (image) by using digital camera in the room. The pictures has been taken in every different conditions and then we have to analyze the result, so that the system can count the number of people based on the amount of the label from the centroid which is detected.
The analyze system consist of paramater test, speed test, accuracy test and also reliability test. The best accuracy get from the system is in the afternoon which has enough lighting is 90% with the time that needed fast enough is only 1.923122 second.Keyword: edge detection, centroid, labeling