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)

  1. 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.).
  2. Sesi 2:
    • Pengantar gambar digital dan konsep histogram.
    • Memahami representasi piksel dan gradasi intensitas.
  3. Sesi 3:
    • Pengantar konsep orientasi gradien.
    • Visualisasi gradien pada gambar sederhana menggunakan Python.
  4. Sesi 4:
    • Pengenalan konsep sliding window untuk deteksi objek.
    • Studi kasus sederhana: Mendapatkan potongan gambar dengan sliding window.
  5. Sesi 5:
    • Pengantar konsep cell, block, dan normalisasi pada HOG.
    • Menghitung HOG pada gambar sederhana.

2. Implementasi HOG untuk Ekstraksi Fitur (Sesi 6–10)

  1. Sesi 6:
    • Studi mendalam tentang parameter HOG (orientasi, cell size, block size).
    • Mencoba berbagai parameter menggunakan pustaka scikit-image.
  2. Sesi 7:
    • Implementasi HOG untuk gambar wajah statis.
    • Visualisasi fitur HOG menggunakan Matplotlib.
  3. Sesi 8:
    • Evaluasi kualitas fitur HOG dengan parameter berbeda.
    • Diskusi tentang efek parameter terhadap kualitas deteksi.
  4. Sesi 9:
    • Ekstraksi fitur HOG pada dataset wajah kecil.
    • Pengenalan dataset publik seperti LFW (Labeled Faces in the Wild).
  5. 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)

  1. Sesi 11:
    • Pengantar algoritma deteksi berbasis HOG.
    • Implementasi deteksi wajah sederhana dengan OpenCV.
  2. Sesi 12:
    • Penerapan HOG dengan Support Vector Machine (SVM) untuk deteksi wajah.
    • Pelatihan SVM dengan dataset kecil.
  3. Sesi 13:
    • Evaluasi performa model deteksi wajah.
    • Pengukuran akurasi, presisi, dan recall.
  4. Sesi 14:
    • Studi kasus: Deteksi wajah dalam video menggunakan kamera web.
    • Memahami tantangan real-time processing.
  5. Sesi 15:
    • Meningkatkan performa deteksi dengan preprocessing (skala gambar, grayscale).
    • Eksperimen dengan gambar beresolusi tinggi.

4. Optimasi dan Teknik Lanjutan (Sesi 16–20)

  1. Sesi 16:
    • Pengenalan hard negative mining untuk memperbaiki performa model.
    • Implementasi dengan data negatif tambahan.
  2. Sesi 17:
    • Penyesuaian parameter HOG untuk data tertentu.
    • Eksperimen dengan sliding window yang lebih efisien.
  3. Sesi 18:
    • Penggunaan pustaka dlib untuk deteksi wajah berbasis HOG.
    • Perbandingan hasil antara dlib dan implementasi manual.
  4. Sesi 19:
    • Optimasi kecepatan deteksi dengan multithreading atau GPU.
    • Pengenalan pustaka CUDA untuk OpenCV.
  5. 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)

  1. Sesi 21:
    • Studi kasus: Deteksi wajah pada foto grup.
    • Mengatasi overlap deteksi.
  2. Sesi 22:
    • Studi kasus: Deteksi wajah pada foto berkualitas rendah.
    • Teknik preprocessing lanjutan (filtering, peningkatan kualitas).
  3. Sesi 23:
    • Proyek mini: Membangun aplikasi deteksi wajah berbasis GUI.
    • Pengenalan pustaka PyQt atau Tkinter.
  4. Sesi 24:
    • Pembuatan sistem deteksi wajah real-time menggunakan kamera.
    • Implementasi sliding window dinamis.
  5. Sesi 25:
    • Eksperimen dengan data real-world: Foto jalanan dan adegan kompleks.
    • Memahami tantangan di dunia nyata.
  6. Sesi 26:
    • Evaluasi model pada dataset besar.
    • Perbandingan performa dengan algoritma non-HOG.
  7. Sesi 27:
    • Integrasi model HOG-SVM dengan Flask untuk aplikasi berbasis web.
  8. Sesi 28:
    • Membuat endpoint API sederhana untuk deteksi wajah.
    • Dokumentasi API dengan Swagger.
  9. Sesi 29:
    • Penerapan algoritma untuk deteksi pola wajah selain manusia.
    • Eksperimen pada dataset hewan atau objek lainnya.
  10. 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.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button