Programming
Kursus/Jasa Python | “Pengenalan Pola Wajah Menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) pada Python”

Berikut Syllabus: Pengenalan Pola Wajah Menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) pada Python
Total: 40 Sessions
1. Pengenalan Dasar (Sesi 1–5)
- Sesi 1:
- Pendahuluan: Apa itu Histogram of Oriented Gradients (HOG)?
- Aplikasi HOG dalam deteksi pola wajah.
- Instalasi Python dan pustaka pendukung (NumPy, Matplotlib, OpenCV, dll.).
- Sesi 2:
- Pengantar gambar digital dan konsep histogram.
- Memahami representasi piksel dan gradasi intensitas.
- Sesi 3:
- Pengantar konsep orientasi gradien.
- Visualisasi gradien pada gambar sederhana menggunakan Python.
- Sesi 4:
- Pengenalan konsep sliding window untuk deteksi objek.
- Studi kasus sederhana: Mendapatkan potongan gambar dengan sliding window.
- Sesi 5:
- Pengantar konsep cell, block, dan normalisasi pada HOG.
- Menghitung HOG pada gambar sederhana.
2. Implementasi HOG untuk Ekstraksi Fitur (Sesi 6–10)
- Sesi 6:
- Studi mendalam tentang parameter HOG (orientasi, cell size, block size).
- Mencoba berbagai parameter menggunakan pustaka
scikit-image
.
- Sesi 7:
- Implementasi HOG untuk gambar wajah statis.
- Visualisasi fitur HOG menggunakan Matplotlib.
- Sesi 8:
- Evaluasi kualitas fitur HOG dengan parameter berbeda.
- Diskusi tentang efek parameter terhadap kualitas deteksi.
- Sesi 9:
- Ekstraksi fitur HOG pada dataset wajah kecil.
- Pengenalan dataset publik seperti LFW (Labeled Faces in the Wild).
- Sesi 10:
- Optimalisasi proses ekstraksi fitur dengan pemrosesan batch.
- Penyimpanan fitur dalam format CSV atau pickle.
3. Penggunaan HOG untuk Deteksi Wajah (Sesi 11–15)
- Sesi 11:
- Pengantar algoritma deteksi berbasis HOG.
- Implementasi deteksi wajah sederhana dengan OpenCV.
- Sesi 12:
- Penerapan HOG dengan Support Vector Machine (SVM) untuk deteksi wajah.
- Pelatihan SVM dengan dataset kecil.
- Sesi 13:
- Evaluasi performa model deteksi wajah.
- Pengukuran akurasi, presisi, dan recall.
- Sesi 14:
- Studi kasus: Deteksi wajah dalam video menggunakan kamera web.
- Memahami tantangan real-time processing.
- Sesi 15:
- Meningkatkan performa deteksi dengan preprocessing (skala gambar, grayscale).
- Eksperimen dengan gambar beresolusi tinggi.
4. Optimasi dan Teknik Lanjutan (Sesi 16–20)
- Sesi 16:
- Pengenalan hard negative mining untuk memperbaiki performa model.
- Implementasi dengan data negatif tambahan.
- Sesi 17:
- Penyesuaian parameter HOG untuk data tertentu.
- Eksperimen dengan sliding window yang lebih efisien.
- Sesi 18:
- Penggunaan pustaka
dlib
untuk deteksi wajah berbasis HOG. - Perbandingan hasil antara
dlib
dan implementasi manual.
- Penggunaan pustaka
- Sesi 19:
- Optimasi kecepatan deteksi dengan multithreading atau GPU.
- Pengenalan pustaka CUDA untuk OpenCV.
- Sesi 20:
- Analisis kesalahan deteksi wajah dan penyempurnaan model.
- Menyesuaikan algoritma untuk kasus sudut kamera dan pencahayaan buruk.
5. Studi Kasus dan Proyek Mini (Sesi 21–30)
- Sesi 21:
- Studi kasus: Deteksi wajah pada foto grup.
- Mengatasi overlap deteksi.
- Sesi 22:
- Studi kasus: Deteksi wajah pada foto berkualitas rendah.
- Teknik preprocessing lanjutan (filtering, peningkatan kualitas).
- Sesi 23:
- Proyek mini: Membangun aplikasi deteksi wajah berbasis GUI.
- Pengenalan pustaka PyQt atau Tkinter.
- Sesi 24:
- Pembuatan sistem deteksi wajah real-time menggunakan kamera.
- Implementasi sliding window dinamis.
- Sesi 25:
- Eksperimen dengan data real-world: Foto jalanan dan adegan kompleks.
- Memahami tantangan di dunia nyata.
- Sesi 26:
- Evaluasi model pada dataset besar.
- Perbandingan performa dengan algoritma non-HOG.
- Sesi 27:
- Integrasi model HOG-SVM dengan Flask untuk aplikasi berbasis web.
- Sesi 28:
- Membuat endpoint API sederhana untuk deteksi wajah.
- Dokumentasi API dengan Swagger.
- Sesi 29:
- Penerapan algoritma untuk deteksi pola wajah selain manusia.
- Eksperimen pada dataset hewan atau objek lainnya.
- Sesi 30:
- Penyusunan laporan proyek mini.
- Presentasi hasil deteksi wajah dengan visualisasi.
6. Proyek Akhir (Sesi 31–40)
31–34. Implementasi Proyek Akhir:
– Pemilihan topik:
– Sistem deteksi wajah untuk keamanan (misalnya, attendance system).
– Analisis pola wajah untuk emosi atau ekspresi.
– Pembuatan, pengujian, dan evaluasi sistem.
35–37. Evaluasi Proyek:
– Pengukuran performa pada data real-world.
– Dokumentasi dan laporan akhir.
38–40. Presentasi dan Diskusi:
– Presentasi hasil proyek.
– Diskusi dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.