SISTEM DETEKSI WAJAH PALSU MENGGUNAKAN ARSITEKTUR MOBILENETS

I Kadek Dendy Senapartha and Gabriel Indra Widi Tamtama (2022) SISTEM DETEKSI WAJAH PALSU MENGGUNAKAN ARSITEKTUR MOBILENETS. Research Report (Lecturer). Program Studi Informatika, Universitas Kristen Duta Wacana, Yogyakarta. (Unpublished)

	Text (Laporan Penelitian Dosen) 248_PENDAHULUAN_KESIMPULAN.pdf Download (853kB)
	Text (Laporan Penelitian Dosen) 248_FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Sistem pengenalan wajah merupakan salah satu metode dalam teknik biometric yang menggunakan wajah untuk proses identifikasi dan verifikasi seseorang. Teknologi pengenalan wajah saat ini menjadi booming dikarenakan tidak memerlukan kontak fisik seperti verifikasi sidik jari. Terdapat dua fase utama dalam sistem biometrik pengenalan wajah otomatis, yaitu pengenalan wajah palsu (Presentation Attack (PA) detection ) dan pengenalan wajah (face recognition). Penelitian ini melakukan eksperimen untuk membangun sebuah model pembelajaran mesin (machine learning) untuk melakukan deteksi wajah palsu ataupun memverifikasi keaslian wajah yang pengguna menggunakan arsitektur Mobilenets. Model antispoof wajah dibangun dengan menggunakan arsitektur MobilenetV2 dengan menambahkan 3 layer neural network yang digunakan sebagai layer klasifikasi. Model dilatih dengan menggunakan 3 jenis dataset publik, yaitu REPLAY-Mobile, RECOD-MPAD, dan LLC-FSAD. Kemudian pengujian secara terkontrol dilakukan dengan menggunakan program komputer menghasilkan nilai HTER 0.17. sedangkan hasil pengujian secara tidak terkontrol menggunakan aplikasi prototipe Android menghasilkan nilai HTER sebesar 0.21. Dari hasil pengujian ini menghasilkan selisih nilai HTER sebesar 0.04 yang mengindikasikan bahwa model antispoof wajah akan memiliki performa yang cenderung menurun bila digunakan secara real.

Actions (login required)

View Item