Tesis

Desain dan pengembangan keamanan berbasis face recognition dengan expression game sebagai deteksi kehidupan / Yunan Yusmanto

Abstrak
Sistem pengenalan wajah sebagai sistem keamanan telah mengalami perkembangan yang signifikan namun tantangan dalam deteksi kehidupan masih menjadi masalah utama dalam mencegah penipuan. Deteksi kehidupan adalah metode yang membantu pengenalan wajah menjadi lebih tahan terhadap penipuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan mengembangkan sistem keamanan inovatif yang mengintegrasikan pengenalan wajah dengan permainan ekspresi wajah meningkatkan deteksi kehidupan dan keterlibatan pengguna. Tujuan utamanya adalah memastikan integrasi yang mulus mempertahankan pengalaman pengguna yang menyenangkan dan menantang serta menunjukkan aplikasi praktis. Metode Waterfall adalah model pengembangan perangkat lunak yang mengikuti pendekatan linear dan berurutan melalui tahap analisis desain implementasi pengujian dan pemeliharaan. Sistem ini berhasil diterapkan untuk mekanisme kunci pintu mensimulasikan pada area ruangan terbatas. YuNet model deteksi wajah berbasis Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN) menjadi inti (back-end) untuk deteksi wajah dan ekspresi wajah. Sistem ini dapat diakses melalui antarmuka web. Sementara itu mekanisme kunci pintu digerakkan oleh Node MCU ESP8266. Penelitian ini menyimpulkan bahwa responden berhasil menampilkan ekspresi Senyum Normal dan Sedih dengan tingkat keberhasilan 95%. Namun mengekspresikan Kesedihan dalam waktu 3 detik menghadapi beberapa kesulitan. Rata-rata durasi untuk menyelesaikan permainan mini adalah sekitar 16 31 detik dari awal. Integrasi permainan ekspresi wajah sebagai metode deteksi kehidupan memerlukan desain yang cermat untuk menyeimbangkan keamanan dan keterlibatan pengguna. Penelitian ini menekankan pentingnya mengatasi tantangan terkini dalam keamanan biometrik dengan mengintegrasikan elemen interaktif ke dalam proses deteksi kehidupan. Sistem yang dikembangkan berkontribusi pada bidang ini dengan meningkatkan ketahanan dan pengalaman pengguna dari sistem keamanan pengenalan wajah serta menunjukkan potensi untuk aplikasi yang lebih luas dalam skenario akses terbatas.

Informasi Detail

DDC

Rt 621.38928 YUS d

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Elektro, 2024.

Deskripsi Fisik

ix, 88 lembar : ilus. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

00589/RT/24

Edisi

Tesis (Pascasarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. SISTEM KEAMANAN ELEKTRONIK - FACE RECOGNITION
2. ELECTRONIC SECURITY SYSTEM - FACE RECOGNITION

Pembimbing

1. Harits Ar Rosyid, S.t., M.t., Ph.d; 2. Aji Prasetya Wibawa, S.t., M.mt., Ph.d

Lampiran Berkas