Jasa Skripsi Tesis Disertasi Python OpenCV ~ “Sistem Otentikasi Biometrik Berbasis Pengenalan Wajah Real-Time dengan Python dan OpenCV”

“Sistem Otentikasi Biometrik Berbasis Pengenalan Wajah Real-Time dengan Python dan OpenCV”

Silabus 20x Sesi: Sistem Otentikasi Biometrik Berbasis Pengenalan Wajah

Bagian 1: Pengantar dan Dasar (Sesi 1–5)

Sesi 1: Pengenalan Biometrik dan Sistem Otentikasi

• Definisi biometrik (wajah, sidik jari, iris, suara)

• Penerapan otentikasi biometrik di berbagai bidang

• Konsep keamanan & privasi dalam biometrik

Sesi 2: Dasar-dasar OpenCV & Python untuk Visi Komputer

• Instalasi OpenCV dan setup environment

• Dasar-dasar operasi citra (grayscale, resize, ROI)

• Menampilkan kamera real-time

Sesi 3: Deteksi Wajah Menggunakan Haar Cascade

• Prinsip Haar Cascade Classifier

• Implementasi deteksi wajah real-time

• Bounding box dan cropping wajah

Sesi 4: Deteksi dan Ekstraksi Fitur Wajah

• Ekstraksi mata, hidung, mulut

• Landmark detection dengan dlib atau mediapipe

• Preprocessing wajah (histogram equalization, normalisasi)

Sesi 5: Pengenalan Algoritma Pengenalan Wajah

• Eigenfaces, Fisherfaces, dan Local Binary Pattern Histograms (LBPH)

• Perbandingan kelebihan dan kekurangannya

Bagian 2: Pengenalan Wajah dan Dataset (Sesi 6–10)

Sesi 6: Pembuatan dan Pengelolaan Dataset Wajah

• Capture wajah dari kamera

• Struktur folder dataset

• Augmentasi dataset wajah

Sesi 7: Pelatihan Model LBPH Face Recognizer

• Penjelasan algoritma LBPH

• Training model dengan OpenCV LBPH

• Penyimpanan dan pemanggilan model (pickle/YAML)

Sesi 8: Implementasi Pengenalan Wajah Real-Time

• Membandingkan wajah input dengan database

• Threshold dan confidence value

• Validasi pengenalan wajah

Sesi 9: Integrasi Sistem Otentikasi

• Otentikasi berbasis nama user

• Tampilan GUI sederhana (Tkinter / PyQt)

• Feedback: akses diterima atau ditolak

Sesi 10: Evaluasi Akurasi dan Error Handling

• Precision, recall, confusion matrix

• Penanganan error: wajah tidak dikenali, wajah kabur

• Logging hasil otentikasi

Bagian 3: Peningkatan Sistem & Keamanan (Sesi 11–15)

Sesi 11: Face Alignment dan Preprocessing Lanjut

• Rotasi wajah otomatis (alignment)

• Normalisasi ukuran dan orientasi

• Meningkatkan akurasi pengenalan

Sesi 12: Face Embedding dengan Deep Learning (Optional)

• Pengenalan face embedding (FaceNet / DeepFace)

• Ekstraksi vektor fitur wajah

• Simpan dan cari embedding menggunakan cosine similarity

Sesi 13: Sistem Otentikasi Berbasis Database

• Integrasi SQLite / JSON / CSV

• Penyimpanan data pengguna + embedding

• CRUD pengguna (tambah, ubah, hapus)

Sesi 14: Pengenalan Liveness Detection

• Masalah spoofing (foto/video)

• Teknik dasar deteksi keaktifan (eye blink, movement)

• Integrasi sederhana anti-spoofing

Sesi 15: Otentikasi Multilevel dan Notifikasi

• Level akses berdasarkan wajah

• Notifikasi via email / logging ke file

• Sistem lock-out untuk upaya login gagal

Bagian 4: Implementasi Proyek dan Uji Sistem (Sesi 16–20)

Sesi 16: Rancang Antarmuka GUI Sistem Otentikasi

• Desain tampilan login biometrik

• Tampilan daftar pengguna & histori akses

• Navigasi antarmuka

Sesi 17: Uji Sistem di Berbagai Kondisi

• Uji di pencahayaan berbeda

• Jarak dan posisi wajah

• Kecepatan respon real-time

Sesi 18: Pengujian Sistem dan Analisis Kinerja

• Pengumpulan data pengujian

• Visualisasi hasil pengenalan

• Evaluasi: akurasi, kecepatan, error rate

Sesi 19: Penulisan Laporan dan Dokumentasi Sistem

• Struktur laporan disertasi

• Penulisan bab implementasi, pengujian, dan evaluasi

• Dokumentasi kode dan cara penggunaan

Sesi 20: Presentasi Proyek & Simulasi Sidang

• Simulasi presentasi dan demo sistem

• Tanya jawab dan pertanyaan teknis

• Penyempurnaan akhir