Real-Time Face Recognition Menggunakan OpenCV

 Selamat pagi rekan-rekan 

Akan membahas mengenai Real-Time Face Recognition Menggunakan OpenCV yang dituliskan dalam bahasa pemrograman python, beberapa poin-poin yang akan kami jelaskan sebagai berikut:

A. Apa itu Real-Time Face Recognition?

Real-time face recognition adalah proses mengenali wajah seseorang secara langsung melalui kamera atau video stream dengan kecepatan tinggi. Teknologi ini memanfaatkan algoritma machine learning dan library seperti OpenCV, yang terkenal karena kemampuannya dalam memproses gambar dan video.

Repository GitHub yang dibahas di sini menggunakan OpenCV, Haar Cascade, dan algoritma face recognition berbasis LBPH (Local Binary Patterns Histograms) untuk membangun sistem pengenalan wajah yang cepat dan akurat.

B. Fitur Utama Sistem

1. Pengenalan Wajah Secara Real-Time
   Sistem ini mendeteksi wajah melalui kamera atau video feed dan membandingkannya dengan wajah yang sudah tersimpan di database.

2. Penggunaan Algoritma Haar Cascade untuk Deteksi Wajah
   Haar Cascade digunakan untuk mendeteksi lokasi wajah dalam gambar atau video frame.

3. Penerapan Algoritma LBPH untuk Pengenalan Wajah
   LBPH adalah algoritma sederhana namun efektif untuk membandingkan wajah yang terdeteksi dengan data wajah yang telah direkam sebelumnya.

4. Penyimpanan dan Pelatihan Data Wajah
   Sistem memungkinkan pengguna untuk menambahkan data wajah baru dan melatih model untuk mengenali data tersebut.

C. Bagaimana langkah-langkah Implementasi

1. Persiapan Lingkungan

Untuk menjalankan sistem ini, Anda memerlukan beberapa library Python, termasuk:

• OpenCV
• Numpy

Instal library yang diperlukan dengan perintah:

pip install opencv-python numpy

Gambar 1. Persiapan Lingkungan


2. Arsitektur Program
Face Detection: Mendeteksi wajah menggunakan Haar Cascade.
Face Dataset Collection: Mengumpulkan data wajah dan menyimpannya sebagai database.
Face Trainer: Melatih model dengan data wajah yang telah dikumpulkan.
Face Recognition: Mengenali wajah dari video feed.
Sistem terdiri dari beberapa modul utama: