Text

Pengolahan Citra Untuk Deteksi Kantuk Menggunakan Metode Haar Cascade Dan Facial Landmark Detection

---

Deteksi kantuk merupakan salah satu teknologi penting untuk meningkatkan keselamatan dalam berbagai aktivitas, seperti mengemudi atau operasi mesin berat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi kantuk berbasis pengolahan citra menggunakan metode Haar Cascade dan Facial Landmark Detection. Sistem ini bekerja dengan menangkap video real-time dari kamera, mendeteksi wajah menggunakan Haar Cascade, serta mengidentifikasi posisi mata dan mulut melalui Facial Landmark Detection. Parameter utama yang digunakan adalah Eye Aspect Ratio (EAR) dan Mouth Aspect Ratio (MAR), yang dihitung untuk menganalisis tingkat keterbukaan mata dan terbuka dan terutupnya mulut. Ketika nilai EAR berada di bawah ambang batas tertentu selama beberapa frame, sistem akan mendeteksi kondisi kantuk dan memberikan peringatan dan untuk MAR jika nilai berada di atas ambang batas tertentu selama beberapa frame, system akan mendeteksi kondisi menguap dan memberikan peringatan dan bunyi alarm. Model dikembangkan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan akurasi mencapai 75% pada dataset pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kondisi kantuk secara real-time dengan tingkat presisi yang tinggi, sehingga berpotensi diimplementasikan pada berbagai aplikasi keselamatan.

---

Availability

Detail Information

Call Number

-

Language

Indonesia

NPM

203510136

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

pengolahan citra
Real-Time
SVM
Deteksi Kantuk
Haar Cascade
Facial Landmark Detection
Eye Aspect Ratio

Other Information

Petugas

Putri

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment