Pemanfaatan Face Recognition Dalam Membangun Sistem Anti-Spoofing Dengan Arsitektur YOLOv8n - Submit Jurnal

Tanujaya, Carmelita Angeline (2025) Pemanfaatan Face Recognition Dalam Membangun Sistem Anti-Spoofing Dengan Arsitektur YOLOv8n - Submit Jurnal. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11211025_cover.pdf Download (353kB)
	Text 11211025_ statement_of_authenticity.pdf Download (181kB)
	Text 11211025_publishing_agreement.pdf Download (61kB)
	Text 11211025_approval_sheet.pdf Download (190kB)
	Text 11211025_preface.pdf Download (143kB)
	Text 11211025_abstract_id.pdf Download (193kB)
	Text 11211025_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (194kB) | Request a copy
	Text 11211025_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (322kB) | Request a copy
	Text 11211025_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (196kB) | Request a copy
	Text 11211025_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (138kB) | Request a copy
	Text 11211025_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (505kB) | Request a copy
	Text 11211025_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211025_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (546kB) | Request a copy
	Text 11211025_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (2MB) | Request a copy
	Text 11211025_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (284kB) | Request a copy
	Text 11211025_bibliography.pdf Download (434kB)
	Text 11211025_enclosure.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (4MB) | Request a copy
	Text 11211025_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211025_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (4MB) | Request a copy
	Text 11211025_Form.TA-020.pdf Restricted to Repository staff only until 4 October 2027. Download (167kB) | Request a copy

Abstract

Peningkatan penggunaan teknologi face recognition dalam sistem autentikasi digital menghadirkan tantangan baru, khususnya serangan spoofing yang memanfaatkan media palsu seperti foto, video, atau topeng untuk mengecoh sistem. Penelitian ini mengembangkan sistem anti-spoofing berbasis YOLOv8n dengan deteksi kedipan mata (blink detection) sebagai metode liveness detection untuk memastikan bahwa wajah yang terdeteksi adalah manusia hidup. Model YOLOv8n digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan wajah menjadi empat kelas: real, printed, digital, dan mask. Tahap berikutnya melibatkan deteksi kedipan mata menggunakan facial landmark dari pustaka dlib dan perhitungan Eye Aspect Ratio (EAR). Dataset yang digunakan terdiri dari 400.800 citra wajah dan 18 video yang mencakup berbagai jenis spoofing. Model dilatih menggunakan dua pendekatan, yaitu dengan bobot pre-trained dan pelatihan dari awal (training from scratch), dan dievaluasi berdasarkan metrik mAP50, mAP50-95, precision, dan recall. Hasil terbaik diperoleh dari model dengan bobot pre-trained, mencapai mAP50 sebesar 99,4% dan mAP50-95 sebesar 90,4% pada data validasi dan pengujian. Sistem ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi web berbasis Flask dan mendukung deteksi real-time pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi YOLOv8n dan EAR dapat menjadi solusi efektif untuk menghadirkan autentikasi wajah yang tahan terhadap serangan spoofing tanpa memerlukan perangkat keras tambahan.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Carmelita Angeline Tanujaya
Date Deposited:	08 Jul 2025 05:41
Last Modified:	08 Jul 2025 05:41
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/22859

Actions (login required)

View Item