Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer

Abstract
This study discusses the implementation of computer vision technology for face detection in photos using two sample images with variations in lighting and face pose. The developed system combines the Viola-Jones algorithm and Convolutional Neural Networks (CNN) to enhance resilience against lighting and face orientation variations. Experimental results show high accuracy even with only two sample images. This research also develops preprocessing techniques to handle extreme lighting conditions and demonstrates efficient implementation using Python and OpenCV.
 
Keywords
How to Cite

Supiyandi Supiyandi, et al. (2024). Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer. Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer, 2(6). https://doi.org/10.61132/mars.v2i6.490

Supiyandi Supiyandi; Tegar Ardiansyah; Sri Putri Balqis; Jundi Haqqoni; Salsa Nabila Iskandar, "Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer," Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 6, 2024.

Supiyandi Supiyandi; Tegar Ardiansyah; Sri Putri Balqis; Jundi Haqqoni; Salsa Nabila Iskandar. "Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer." Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 6, 2024.

Supiyandi Supiyandi; Tegar Ardiansyah; Sri Putri Balqis; Jundi Haqqoni; Salsa Nabila Iskandar. "Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer." Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer 2, no. 6 (2024).

Supiyandi Supiyandi, et al. (2024) 'Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer', Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer, 2(6). doi: 10.61132/mars.v2i6.490.

Supiyandi Supiyandi; Tegar Ardiansyah; Sri Putri Balqis; Jundi Haqqoni; Salsa Nabila Iskandar. Deteksi Wajah dalam Foto Menggunakan Teknologi Visi Komputer. Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer. 2024;2(6).

Artikel Terkait
Tren Sitasi Jurnal