ABSTRAK
Jejaring Sosial merupakan salah satu gaya hidup yang diminati saat ini. Perkembangan jejaring sosial ini dimulai sejak adanya teknologi Web 2.0, yang memungkinkan para pengembang Web mengembangkan situs yang tidak hanya sekedar memiliki konten, tetapi juga interaksi langsung dengan pengguna Web. Sampai saat ini sudah semakin banyak aplikasi dan layanan yang menyuguhkan tema jejaring sosial. Setiap layanan yang ada tersebut saat ini juga dapat saling berhubungan satu sama lain. Sistem ini dirancang untuk memberikan sebuah layanan yang menampung identitas pengenal utama seseorang yang memiliki berbagai akun jejaring sosial, berupa identitas wajah. Perancangan modul pengenal wajah ini diimplementasikan di layanan komputasi awan Google App Engine berbasis Python dan memanfaatkan API Face.com sebagai pengolah data citra. Selain itu sistem ini memanfaatkan smartphone berbasis Android sebagai divais interaksi dengan pengguna, dan juga menerapkan Augmented Reality sebagai penampil informasi kepada user. Hasil pengujian sistem ini bahwa modul ini dapat mengenali wajah dengan persentasi rata-rata kesuksesan sebesar 85%. Dengan kondisi pencahayaan gelap didapatkan persentase rata-rata kesuksesan 8%, dengan kondisi sedang 86%, dan kondisi terang 100%. Posisi sudut pandang maksimal untuk bisa melakukan pengenalan wajah adalah 60° dari posisi wajah tampak depan.
ABSTRACT
Social Networking has become today's lifestyle. Development of social networking started since the deployment of web 2.0 technology. It enables web developers to develop sites that do not only have a content, but also direct interaction with the users. Until now, there are so many applications and services which serve based on social network. The social networking applications also provides features for mutual interconnection between different social network applications. This system is designed to store a person's main identification which has various social networking accounts, in the form of face ID. We design a face recognition modules which will be implemented in the Python-based Google App Engine cloud computing services. We utilized the Face.com API as an image data processor. In addition this systems utilized Android-based Smartphone as an interaction devices with user. We applied the Augmented Reality as an information viewer to the users. The result of the implementation of this system shows that the module is able to recognize face samples with the average percentage of 85%. In the dark room condition, the average percentage is 8%, 86% on average condition, and bright condition is 100%. This module is able to recognize face samples from 0° (complete face) up to the maximum angle of 60°. |
