Kursus/Jasa OpenCV | “Implementasi Deteksi Wajah dan Ekspresi Wajah Menggunakan OpenCV dan Deep Learning untuk Sistem Interaksi Manusia-Komputer”

Silabus Implementasi Deteksi Wajah dan Ekspresi Wajah Menggunakan OpenCV dan Deep Learning untuk Sistem Interaksi Manusia-Komputer

Pendahuluan

Silabus ini mencakup pembelajaran tentang deteksi wajah dan ekspresi wajah menggunakan OpenCV dan teknik deep learning. Kursus ini dirancang untuk mempersiapkan peserta agar mampu mengembangkan sistem interaksi manusia-komputer yang canggih.

Sesi 1-5: Pengantar dan Persiapan Lingkungan

1. Sesi 1: Pengantar Computer Vision dan Human-Computer Interaction (HCI)
   • Konsep dasar Computer Vision dan HCI.
   • Aplikasi dan pentingnya deteksi wajah dan ekspresi wajah.
   • Gambaran umum OpenCV dan Deep Learning.
2. Sesi 2: Instalasi dan Konfigurasi Lingkungan Kerja
   • Instalasi Python, OpenCV, dan pustaka pendukung.
   • Instalasi framework deep learning (TensorFlow/PyTorch).
   • Menyiapkan Jupyter Notebook atau IDE lain.
3. Sesi 3: Pengantar OpenCV untuk Pemrosesan Gambar
   • Dasar-dasar OpenCV.
   • Membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar.
   • Operasi dasar pada gambar (resizing, cropping, color spaces).
4. Sesi 4: Pemrosesan Video dan Deteksi Objek Sederhana
   • Membaca dan menampilkan video.
   • Deteksi objek sederhana dengan haarcascades (deteksi wajah dasar).
   • Pengenalan algoritma deteksi wajah klasik (Haar dan HOG).
5. Sesi 5: Pengantar Deep Learning untuk Computer Vision
   • Pengenalan konsep deep learning dan neural networks.
   • Arsitektur CNN (Convolutional Neural Network).
   • Implementasi CNN sederhana untuk klasifikasi gambar.

Sesi 6-10: Deteksi Wajah dengan OpenCV dan Deep Learning

6. Sesi 6: Deteksi Wajah dengan Haarcascades dan HOG
   • Teori Haarcascades dan HOG.
   • Implementasi deteksi wajah menggunakan Haarcascades.
   • Penggunaan HOG untuk deteksi wajah.
7. Sesi 7: Penggunaan DNN (Deep Neural Network) dalam OpenCV
   • Implementasi deteksi wajah menggunakan model DNN OpenCV.
   • Membandingkan hasil Haarcascades, HOG, dan DNN.
8. Sesi 8: Latihan dan Pengujian Deteksi Wajah
   • Evaluasi performa deteksi wajah (akurasi, kecepatan, dan ketepatan).
   • Optimasi model deteksi wajah.
9. Sesi 9: Deteksi Wajah Menggunakan Pre-trained Model Deep Learning
   • Penggunaan model pre-trained seperti MTCNN atau FaceNet.
   • Implementasi dan evaluasi performa.
10. Sesi 10: Penggunaan Model Deep Learning untuk Deteksi Wajah Real-time
    • Implementasi deteksi wajah real-time dengan webcam.
    • Pengoptimalan performa dan pengurangan latensi.

Sesi 11-15: Deteksi dan Pengenalan Ekspresi Wajah

11. Sesi 11: Pengantar Ekspresi Wajah dan Klasifikasi Emosi
    • Pengenalan enam ekspresi wajah dasar.
    • Konsep pengenalan emosi dan ekspresi wajah.
12. Sesi 12: Dataset untuk Pengenalan Ekspresi Wajah
    • Memahami dan menggunakan dataset seperti FER2013 dan CK+.
    • Preprocessing data ekspresi wajah.
13. Sesi 13: Membangun Model CNN untuk Pengenalan Ekspresi Wajah
    • Membangun dan melatih model CNN untuk klasifikasi ekspresi wajah.
    • Evaluasi model menggunakan metrik seperti akurasi dan confusion matrix.
14. Sesi 14: Implementasi Ekstraksi Fitur Wajah dengan Landmark Detection
    • Teori landmark detection pada wajah.
    • Implementasi ekstraksi fitur wajah menggunakan Dlib.
15. Sesi 15: Penggunaan Pre-trained Model untuk Ekspresi Wajah
    • Menggunakan pre-trained model seperti VGG atau ResNet untuk klasifikasi ekspresi wajah.
    • Penggunaan transfer learning untuk meningkatkan akurasi.

Sesi 16-20: Integrasi Deteksi Wajah dan Ekspresi dalam Aplikasi HCI

16. Sesi 16: Penggabungan Deteksi Wajah dan Ekspresi
    • Mengintegrasikan deteksi wajah dan ekspresi dalam satu sistem.
    • Implementasi real-time pada video streaming.
17. Sesi 17: Pengembangan Aplikasi Interaksi Dasar
    • Mengembangkan aplikasi interaksi dasar berbasis ekspresi wajah.
    • Contoh: Aplikasi kendali media player dengan ekspresi wajah.
18. Sesi 18: Mengukur Efektivitas Interaksi Manusia-Komputer
    • Metrik untuk mengukur efektivitas dan kenyamanan pengguna.
    • Studi kasus dan contoh implementasi.
19. Sesi 19: Latihan Implementasi Proyek Sederhana
    • Membuat proyek kecil berdasarkan materi yang telah dipelajari.
    • Implementasi deteksi wajah dan ekspresi untuk aplikasi tertentu.
20. Sesi 20: Evaluasi dan Diskusi Proyek
    • Evaluasi hasil proyek sederhana.
    • Diskusi mengenai tantangan dan solusi.

Sesi 21-30: Pengenalan Teknik Lanjutan dan Optimalisasi Model

21. Sesi 21: Fine-tuning Model Deep Learning untuk Pengenalan Ekspresi
    • Teknik fine-tuning model.
    • Penggunaan teknik augmentasi data untuk meningkatkan performa.
22. Sesi 22: Implementasi LSTM untuk Analisis Ekspresi Wajah
    • Pengantar LSTM (Long Short-Term Memory) dalam analisis urutan ekspresi.
    • Implementasi LSTM untuk mengklasifikasi perubahan ekspresi wajah.
23. Sesi 23: Analisis Urutan Ekspresi untuk Deteksi Emosi
    • Menggunakan LSTM untuk mendeteksi emosi berdasarkan urutan ekspresi.
    • Contoh aplikasi: deteksi mood dari video.
24. Sesi 24: Optimasi dan Reduksi Latensi untuk Sistem Real-time
    • Teknik optimasi model deep learning.
    • Menggunakan teknik seperti quantization dan pruning untuk mengurangi latensi.
25. Sesi 25: Penggunaan GPU untuk Mempercepat Proses Deteksi
    • Penggunaan GPU dan CUDA dalam OpenCV.
    • Implementasi parallel processing untuk aplikasi real-time.
26. Sesi 26: Deteksi dan Pengenalan Wajah pada Lingkungan Low-light
    • Teknik deteksi wajah pada kondisi pencahayaan rendah.
    • Penggunaan teknik preprocessing seperti histogram equalization.
27. Sesi 27: Deteksi dan Pengenalan Wajah pada Multi-person Scenarios
    • Deteksi dan tracking multi-person pada video.
    • Pengenalan ekspresi wajah untuk multiple subjects.
28. Sesi 28: Integrasi dengan Sistem IoT
    • Mengintegrasikan sistem deteksi wajah dan ekspresi dengan perangkat IoT.
    • Contoh: Penggunaan sistem deteksi wajah untuk smart door lock.
29. Sesi 29: Deteksi Ekspresi dalam Virtual Reality (VR)
    • Implementasi deteksi ekspresi wajah pada lingkungan VR.
    • Contoh: Deteksi ekspresi untuk avatar di lingkungan virtual.
30. Sesi 30: Ujian Tengah dan Presentasi Proyek
    • Ujian untuk mengevaluasi pemahaman peserta.
    • Presentasi proyek oleh peserta.

Sesi 31-40: Implementasi Proyek Akhir dan Presentasi

31. Sesi 31-35: Pengembangan Proyek Akhir
    • Pengembangan proyek akhir berdasarkan tema yang dipilih peserta.
    • Diskusi dan bimbingan teknis terkait implementasi proyek.
32. Sesi 36: Pengujian dan Evaluasi Proyek Akhir
    • Pengujian performa dan akurasi sistem.
    • Evaluasi hasil proyek berdasarkan kriteria tertentu.
33. Sesi 37: Dokumentasi dan Pelaporan Proyek
    • Membuat dokumentasi teknis dan laporan proyek.
    • Menyusun presentasi proyek akhir.
34. Sesi 38: Persiapan Presentasi Proyek Akhir
    • Latihan presentasi proyek.
    • Review dan perbaikan presentasi.
35. Sesi 39: Presentasi Proyek Akhir
    • Presentasi hasil proyek akhir oleh peserta.
    • Diskusi dan tanya jawab.
36. Sesi 40: Evaluasi dan Penutupan
    • Evaluasi keseluruhan program.
    • Diskusi akhir dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.

Silabus ini dapat disesuaikan lebih lanjut berdasarkan kebutuhan dan tingkat kemampuan peserta.