IMPLEMENTASI DETEKSI KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN CONTOUR SEBAGAI PASSWORD LOGIN SISTEM

MUHAMMAD, SYARIF (2015) IMPLEMENTASI DETEKSI KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN CONTOUR SEBAGAI PASSWORD LOGIN SISTEM. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview	PDF Download (849Kb) | Preview
Preview	PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Di dalam perkembangan teknologi, keamanan menjadi prioritas utama. Baik keamanan data, hardware atau software. Dalam menjaga keamanan diperlukan data pribadi sebagai autentikasi dan validasi pengguna yang sah. Contoh data pribadi yang sering dijumpai adalah password. Biasanya, pengguna memasukkan password secara langsung menggunakan keyboard. Cara ini rentan terhadap pencurian password secara keystroke atau perekaman pengetikan pada keyboard, contohnya dengan aplikasi Keylogger. Pada tahun 2008, 78% terdapat ancaman pencurian informasi rahasia data pengguna, dan 76% menggunakan komponen keystroke logging untuk mencuri informasi seperti akun bank online.Maka dibuatlah beberapa variasi password yang meminimalisir interaksi langsung pengguna dengan keyboard. Salah satu cara adalah memanfaatkan kedipan mata menjadi password. Dengan Haar Cascade Classifier sebagai metode deteksi bagain tubuh tertentu suatu obyek, dan metode Contour sebagai deteksi kontur, dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi mata dan indikasi adanya kedipan. Setelah mata terdeteksi, dengan jarak, posisi obyek dan posisi sumber cahaya tertentu, maka akan didapatkan kontur mata sempurna sebagai acuan kedipan mata. Nilai threshold juga berpengaruh pada hasil kontur yang dihasilkan dari berbagai jenis mata baik bentuk maupun warnanya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 15 sampel password kedipan, didapatkan akurasi 71,43 %, dan pengujian keystroke dengan aplikasi keylogger, password kedipan tidak terekam dalam log file keylogger.

Actions (login required)