Source Code
Kursus/Jasa OpenCV | Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis OpenCV untuk Otentikasi Akses di Lingkungan Smart City
Berikut adalah silabus untuk program Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis OpenCV untuk Otentikasi Akses di Lingkungan Smart City.
Modul 1: Dasar-dasar OpenCV dan Pengolahan Citra (Sesi 1-10)
- Pengenalan OpenCV dan Instalasi Lingkungan Kerja
- Pengenalan OpenCV dan aplikasinya.
- Instalasi OpenCV di Python.
- Dasar Pengolahan Citra dengan OpenCV
- Memuat dan menampilkan citra.
- Transformasi warna (RGB, Grayscale, HSV).
- Operasi Dasar pada Citra
- Pemotongan, penskalaan, dan rotasi citra.
- Penggunaan filter dan teknik blurring.
- Pendalaman Operasi Piksel dan Warna
- Manipulasi piksel dan channel warna.
- Histogram dan equalization untuk peningkatan kontras.
- Penghalusan Citra dan Deteksi Tepi
- Teknik deteksi tepi (Sobel, Laplacian, Canny).
- Penerapan filter Gaussian dan Median.
- Segmentasi Citra Menggunakan Thresholding
- Thresholding sederhana dan adaptif.
- Contoh kasus untuk segmentasi objek.
- Transformasi Geometri pada Citra
- Transformasi perspektif, scaling, dan rotation.
- Pengenalan Struktur Data OpenCV untuk Video
- Membaca dan menyimpan video.
- Operasi dasar pada video.
- Deteksi Gerakan Menggunakan Frame Differencing
- Deteksi pergerakan dengan metode frame differencing.
- Aplikasi pada pengawasan video.
- Proyek Kecil: Deteksi Gerakan dan Pelacakan Objek Sederhana
- Membangun proyek deteksi gerakan dasar.
Modul 2: Pengenalan dan Deteksi Wajah (Sesi 11-20)
- Deteksi Wajah dengan Haar Cascade Classifier
- Prinsip Haar Cascade dan implementasi dasar.
- Penggunaan Model Pre-trained untuk Deteksi Wajah
- Penerapan model pre-trained seperti DNN.
- Pendalaman Metode HOG (Histogram of Oriented Gradients)
- Implementasi HOG untuk deteksi wajah.
- Pengantar Metode Deep Learning untuk Deteksi Wajah
- Perbedaan CNN dengan metode tradisional.
- Pengenalan OpenCV DNN (Deep Neural Network) Module
- Penerapan DNN dalam deteksi wajah.
- Proses Praproses untuk Deteksi Wajah
- Penyiapan citra (normalisasi, resize).
- Deteksi Wajah dalam Video Real-time
- Aplikasi real-time dengan kamera.
- Pelacakan Wajah Menggunakan Metode Multi-Object Tracking
- Pelacakan wajah dalam video menggunakan OpenCV.
- Deteksi Fitur Wajah dengan Dlib dan OpenCV
- Deteksi landmark wajah dan aplikasinya.
- Proyek Kecil: Pembuatan Sistem Deteksi dan Pelacakan Wajah
- Membangun aplikasi deteksi dan pelacakan wajah real-time.
Modul 3: Pengenalan Wajah dan Rekognisi (Sesi 21-30)
- Pengantar Pengenalan Wajah (Face Recognition)
- Prinsip dasar pengenalan wajah dan tantangannya.
- Pembentukan Dataset Wajah untuk Pelatihan
- Pengambilan dan pengelolaan dataset wajah.
- Ekstraksi Fitur Wajah untuk Rekognisi
- Teknik ekstraksi fitur: PCA, LBP, dan lainnya.
- Face Recognition dengan Local Binary Patterns (LBP)
- Implementasi LBP untuk pengenalan wajah.
- Penggunaan FaceNet untuk Embedding Wajah
- Embedding wajah dengan FaceNet.
- Implementasi Face Recognition dengan OpenCV dan Dlib
- Algoritma HOG dan SVM untuk pengenalan wajah.
- Fine-tuning Model Pengklasifikasi untuk Wajah
- Pelatihan SVM/KNN pada fitur wajah.
- Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Deep Learning
- Implementasi CNN untuk pengenalan wajah.
- Pengujian dan Evaluasi Sistem Pengenalan Wajah
- Metrik evaluasi: akurasi, precision, recall.
- Proyek Kecil: Membangun Sistem Pengenalan Wajah untuk Akses Otomatis
- Penerapan pengenalan wajah untuk akses kontrol.
Modul 4: Integrasi Sistem dan Keamanan (Sesi 31-40)
- Integrasi Sistem Pengenalan Wajah dengan Database
- Penyimpanan data wajah pada database.
- Manajemen Basis Data untuk Pengenalan Wajah
- Struktur database, query SQL dasar untuk pengelolaan data.
- Pengenalan REST API untuk Akses Layanan Jarak Jauh
- Pembangunan API sederhana untuk mengakses data wajah.
- Integrasi API dengan Sistem Pengenalan Wajah
- Membuat API untuk layanan pengenalan wajah.
- Implementasi Sistem Akses Otomatis dengan OpenCV
- Simulasi akses kontrol berbasis pengenalan wajah.
- Pengamanan Sistem Pengenalan Wajah
- Teknik pengamanan data wajah dan privasi pengguna.
- Penerapan Sistem di Lingkungan Smart City
- Desain arsitektur integrasi dengan IoT untuk smart city.
- Optimasi Sistem untuk Pengenalan Wajah Real-Time
- Optimasi kode dan penggunaan GPU untuk real-time.
- Pengujian Keseluruhan Sistem di Lingkungan Nyata
- Pengujian akhir di lingkungan simulasi dan dunia nyata.
- Proyek Akhir: Penerapan Sistem Pengenalan Wajah untuk Akses Otomatis di Lingkungan Smart City
- Menggabungkan semua elemen dalam aplikasi nyata.
