PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE SINGLE-SHOT MULTIBOX DETECTOR (SSD)

Abstrak

ABSTRAK
Pengenalan wajah (face recognition) adalah sebuah teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi atau mengenali wajah seseorang dari gambar atau video dengan menentukan lokasi wajah, ukuran wajah deteksi fitur wajah, yang bertujuan untuk membedakan wajah seseorang dari yang lainnya berdasarkan ciri-ciri unik dari wajah tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi wajah adalah Single shot multibox detector (SSD). SSD merupakan salah satu algoritma deep learning yang sedang berkembang dalam deteksi objek yang memiliki komputasi pembelajaran dan kinerja yang baik. Dalam implementasinya diperlukan beberapa proses yang cukup panjang seperti, pengambilan dataset, proses pelabelan, proses pelatihan menggunakan metode SSD, dan kemudian melakukan pengujian terhadap beberapa model untuk mencari perfomansi paling baik. Pada Penelitian ini telah mengimplementasikan metode CNN dengan Arsitekur Single Shot MultiBox Detector (SSD) untuk mengidentifikasi citra wajah. Pengujian dilakukan berdasarkan dataset gambar wajah selebriti dengan format jpg. yang diperoleh melalui Kaggle.com dengan total citra sebanyak 800 citra yang terdiri dari citra training sebanyak 640 citra, dan citra validation dan citra testing masing-masing 80 citra. Hasil terbaik didapat pada step training ke 30000 dengan batch size 16 diperoleh nilai akurasi sebesar 90,76%, dan rata-rata presisi sebesar 95%, Recall 57% dan f-measure 71%.

ABSTRACT
Face recognition is a technology used to identify or recognize a person's face from an image or video by determining the location of the face, the size of the face, the face detection feature, which aims to distinguish a person's face from others based on the unique features of the face. One method that can be used to detect faces is the Single shot multibox detector (SSD). SSD is one of the deep learning algorithms that is being developed in object detection which has good learning processing and performance. In its implementation, several long processes are required, such as dataset retrieval, labeling process, training process using the SSD method, and then testing several models to find the best performance. In this study, the CNN method has been implemented with the Single Shot MultiBox Detector (SSD) Architecture to identify facial images. The test was carried out based on a dataset of celebrity facial images in jpg format. obtained through Kaggle.com with a total of 800 images consisting of 640 training images, and image validation and image training each of 80 images. The best results were obtained at the 40,000 training step with a batch size of 16 with an accuracy value of 90,76%, and an average precision of 95%, Recall 57% and f-measure 71%.