Deteksi Mata Mengantuk Pada Pengemudi Mobil Menggunakan Metode Viola Jones

Imanuddin Imanuddin, Rahmat Maulana, Munawir Munawir

Abstract

Sistem pendeteksian dan pengenalan wajah semakin banyak. Walaupun semakin banyak, bukan berarti penelitian mengenai hal ini sudah selesai. Tuntutan akan efektifitas, baik kecepatan maupun tingkat keakuratan dalam sebuah sistem pendeteksian semakin diperhitungkan.  Banyak dari beberapa sistem pendeteksian wajah menggunakan metode Viola Jones sebagai metode pendeteksi objek. Metode Viola Jones dikenal memiliki kecepatan dan keakuratan yang tinggi karena menggabungkan beberapa konsep (Haar Features, Integral Image, AdaBoost, dan Cascade Classifier) menjadi sebuah metode utama untuk mendeteksi objek. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam makalah ini menggunakan bahasa pemrograman matlab sehingga memudahkan dalam pembuatan sistem. Makalah ini bertujuan untuk  mengimplementasikan Viola Jones  ke dalam sistem deteksi mata kantuk sederhana dengan memanfaatkan library yang ada pada matlab. Setelah sistem selesai dibuat, dilakukan pengujian sistem terhadap karakteristik deteksi mata kantuk yang dapat dideteksi. Deteksi mata mengantuk ini bertujuan untuk menentukan  apakah pengendara kendaraan mobil mengantuk atau tidak pada saat berkendara dengan input berupa deteksi mata yang diambil menggunakan kamera digital kemudian di masukkan ke dalam sebuah bahasa pemrograman GUI Matlab dimana diambil  nilai mata biner mata mengantuk dan tidak mengantuk menjadi referensi yang nanti akan diolah sehingga menghasilkan output berupa suara peringatan pengendara kendara mobil mengantuk atau tidak secara otomatis.

Keywords

Komputer Vision; Mata Mengantuk; Viola Jones

Full Text:

PDF

References

N. C. S. Dewi and I. N. Budiantara, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kecelakaan di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated,” vol. 7, no. 2, 2018.

H. Fitrianti, “MODEL FAKTOR-FAKTOR BANYAKNYA KECELAKAAN LALU LINTAS PADA KENDARAAN SEPEDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN GENERALIZED LINEAR MODEL,” vol. 4, pp. 94–104, 2017.

A. Y. Rahman, S. Sumpeno, and M. H. Purnomo, “Arca detection and matching using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) method of stereo camera,” vol. 2018-Janua, no. July 2018, pp. 66–71, 2018.

Afrizal Zein, “Pendeteksian Kantuk Secara Real Time Menggunakan Pustaka OPENCV dan DLIB PYTHON Real Time Sleepiness Detection Using OPENCV Library and PYTHON DLIB,” vol. 28, no. 2, pp. 22–26, 2018.

B. Tryanto, M. Nasrun, and R. A. Nugrahaeni, “DETEKSI MATA MENGANTUK PADA PENGEMUDI MOBIL,” vol. 18, no. 2, pp. 321–329, 2019.

Imanuddin, F. Alhadi, R. Oktafian, and A. Ihsan, “Lie Detektor With Eye Tracking Analysis and Pupil Dilation Based Video Camera,” vol. 5, no. 3, pp. 6139–6145, 2018.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.