Belajar Mengenal HTML dan CSS

Selamat Pagi, dan Semangat Pagi …

Kali ini aye akan mengenalkan pada kalian tentang HTML (HyperText Markup Language) dan CSS (Cascade Style Sheet),untuk CSS aye pernah mengenalkan pada "Tutorial CSS Basic-1".

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, bahwa HTML adalah bahasa Markup, artinya bahasa HTML hanya digunakan untuk me-markup suatu dokumen. Sebagai penyederhanaan kita analogikan dengan pembuatan dokumen di Microsoft Word atau aplikasi Word Processing lainnya. Ketika membuat sebuah dokumen word, biasanya kita melakukan formatting pada teks. seperti menebalkan teks, memiringkan, memberi garis bawah, Membuat Penjudulan (Heading), membuat list (Daftar) dan lain sebagainya. Pada HTML, formatting ini bisa kita sebut dengan Proses Markup dan akan dilakukan dengan menggunakan tag HTML. HTML akan terlihat majemuk jika hanya menggunakan coding HTML saja, karena itu perlu CSS sebagai coding tambahan untuk mempercantik tampilan dalam pembuatan sebuah website.

Deteksi Wajah Metode Viola Jones Pada Opencv Menggunakan Pemrograman Python

Sistem pendeteksian dan pengenalan wajah semakin banyak. Walaupun semakin banyak, bukan berarti penelitian mengenai hal ini sudah selesai. Tuntutan akan efektifitas, baik kecepatan maupun tingkat keakuratan dalam sebuah sistem pendeteksian semakin diperhitungkan.  Banyak dari beberapa system pendeteksian wajah menggunakan metode Viola Jones sebagai metode pendeteksi objek. Metode Viola Jones dikenal memiliki kecepatan dan keakuratan yang tinggi karena menggabungkan beberapa konsep (Haar Features, Integral Image, AdaBoost, dan Cascade Classifier) menjadi sebuah metode utama untuk mendeteksi objek. Banyak dari sistem deteksi tersebut menggunakan C atau C++ sebagai bahasa pemrograman, dan OpenCV sebagai librari deteksi objek. Hal ini dikarenakan librari OpenCV menerapkan metode Viola Jones kedalam sistem deteksinya,  sehingga memudahkan dalam pembuatan sistem.

Deteksi Jenis Warna Kulit Wajah Untuk Klasifikasi Ras Manuasia Menggunakan Warna

Deteksi tipe warna kulit manusia merupakan sarana guna mengetahui RAS manusia. Hal ini digunakan sebagai dasar dalam pengindentifikasian manusia di bidang criminal dan kesehatan. Dibidang criminal digunakan dalam hal mengetahui asal usul korban tindak kejahatan sebagai dasar untuk mengetahui penyakit genetic maupun endemic. Aplikasi pengolahan citra yang berkaitan dengan pemrosesan citra yang berkaitan dengan transformasi warna. Dalam hal ini, metode transformasi system ruang warna sebagai bagian dari pengolahan citra membantu dalam mendeteksi warna dalam citra dan mengolahnya sehingga memberikan kemudahan dalam pengidentifikasian. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapakan metode transformasi warna YCbCr dalam mendeteksi tipe warna kulit manusia dan mengklasifikasikan dalam kelompok RAS manusia.

Input pelatian dalam aplikasi ini adalah tioe warna kulit wajah yang diperoleh dari hasil pengolahan citra dengan metode transformasi warna YCbCr. Hasil penelitian yang diperoleh dalam penelitian ini adalah deteksi tipe warna kulit wajah menggunakan metode transformasi warna menunjukan hasil yang memuaskan. Hasilnya sudah bisa digunakan untuk mengenali wajah manusia sebab sudah terlihat jelas dari nilai simulasi yang dihasilkan

Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones

Penelitian ini berisikan tentang suatu sistem deteksi wajah pada manusia dengan menggunakan metode Viola- Jones. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa sampel gambar yang diambil dari internet secara acak sebanyak 30 citra yang terdiri atas 22 citra manusia dan 8 citra hewan. Dimensi sampel citra berukuran  paling kecil adalah 219x285 pixel dan dimensi yang paling besar adalah 1536x2048 pixel.Metode Viola-Jones relatif mendapatkan hasil yang cepat, akurat, dan efisien dalam melakukan deteksi wajah pada gambar. Metode Viola-Jones merupakan algoritma yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi wajah. Metode ini terdiri atas tiga komponen penting yaitu integral image digunakan untuk menentukan ada atau tidaknya fitur Haar tertentu pada sebuah gambar, metode AdaBoost machine learning yang digunakan untuk untuk memilih fitur Haar yang spesifik yang akan digunakan serta untuk mengatur nilai ambangnya (threshold), dan cascade classifier sebagai pengklasifikasi akhir untuk menentukan daerah wajah pada gambar dari metode ini. Urutan filter pada cascade ditentukan oleh bobot yang diberikan AdaBoost. Filter dengan bobot paling besar diletakkan pada proses pertama kali dengantujuan untuk menghapus daerah gambar bukan wajah secepat mungkin. Dalam penelitian ini ditampilkan gambar-gambar yang terdeteksi sebagai wajah dan tidak terdeteksi sebagai wajah. Hasil penelitian ini mendapatkan nilai akurasi system deteksi wajah sebesar 90,9%. Hasil lain yang didapatkan adalah posisi wajah yang tegak/tidak tegak menentukan keberhasilan deteksi wajah tersebut.

Keywords— Gambar , Wajah, Deteksi wajah, Viola-Jones.

Jurnal lengkap dapat dilihat dan diunduh disini