Akbar Nabawi, Rizqi (2013) Aplikasi Augmented Reality Untuk Memilih Model Rambut Di Headcore Barbershop Dengan Metode Face Recognition Sebagai Pendeteksi Marker. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.
Full text not available from this repository.Abstract
Perangkat lunak yang dibangun pada tugas akhir ini adalah sebuah aplikasi Realitas tambahan (Augmented Reality) untuk membantu pelanggan di BarberShop memilih model rambut. Dengan adanya Realitas tambahan (Augmented Reality) ini dapat membantu pelanggan untuk memilih model rambut yang sesuai dengan keinginannya tanpa takut terjadi kesalahan model setelah memotong rambut. Perangkat lunak Realitas tambahan (Augmented Reality) ini di bangun menggunakan bahasa ActionScript 3 dengan wajah sebagai objek acuan (Face Recognition) dan dengan metode Haar Cascade Classifier sebagai pendeteksi wajah. Metode ini merupakan metode yang muncul pada tahun 2001 oleh Paul Viola dan Michael Jones. Metode ini menggunakan haar-like features dimana perlu dilakukan training terlebih dahulu untuk mendapatkan suatu pohon keputusan dengan nama cascade classifier sebagai penentu apakah ada wajah atau tidak dalam tiap frame yang di proses. Perangkat lunak ini berjalan secara real time dan dinamis sehingga tiap informasi (jarak maupun sudut antara wajah dengan kamera) yang didapat dari masing-masing pelanggan sangat berpengaruh pada keberhasilan jalannya sistem. Untuk Jarak optimal pelanggan terhadap kamera adalah sekitar 40 cm sampai 80 cm dari kamera. Dan sudut derajat wajah terhadap kamera adalah (tegak lurus menghadap kamera).
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Realitas Tambahan, Face Recognition, Haar Cascade Classifier, Haar-Like Features |
| Subjects: | S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2012 |
| Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1) |
| Depositing User: | Admin Repository |
| Date Deposited: | 16 Nov 2016 08:02 |
| Last Modified: | 16 Nov 2016 08:02 |
| URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/22846 |
Actions (login required)
 |
View Item |
