Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa C#
Kursus Jasa C#

Kursus/Jasa C# | “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Menggunakan C# dan OpenCV”

Silabus 40 Sesi: Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Menggunakan C# dan OpenCV

Tahap 1: Pengenalan Dasar (Sesi 1–10)

  1. Sesi 1:
    • Pendahuluan ke Pemrograman C#
    • Instalasi Visual Studio dan Setup Lingkungan Pengembangan
    • Penjelasan Dasar-dasar C# (Variabel, Tipe Data, Logika, dan Kontrol Alur)
  2. Sesi 2:
    • Pengenalan OpenCV dan Konsep Dasar Computer Vision
    • Instalasi OpenCV untuk C# (Menggunakan Emgu CV atau library lainnya)
  3. Sesi 3:
    • Pengenalan Struktur Proyek dan Cara Integrasi OpenCV dengan C#
    • Menampilkan Gambar dalam Aplikasi C#
  4. Sesi 4:
    • Operasi Dasar OpenCV: Membaca, Menulis, dan Menampilkan Gambar
    • Praktik: Membaca dan Menyimpan Gambar dengan OpenCV
  5. Sesi 5:
    • Operasi Dasar OpenCV: Manipulasi Gambar (Grayscale, Resize, dan Flip)
    • Praktik: Filter Sederhana pada Gambar
  6. Sesi 6:
    • Pengenalan Video Capture dengan OpenCV
    • Praktik: Membaca Video dan Menampilkan Frame
  7. Sesi 7:
    • Pengenalan Deteksi Objek Menggunakan OpenCV
    • Pengenalan Algoritma Haar Cascade untuk Deteksi Wajah
  8. Sesi 8:
    • Implementasi Haar Cascade pada Gambar Statis
    • Praktik: Deteksi Wajah pada Gambar
  9. Sesi 9:
    • Implementasi Haar Cascade pada Video Streaming
    • Praktik: Deteksi Wajah Real-Time Menggunakan Webcam
  10. Sesi 10:
    • Penanganan Error dan Debugging dalam Penggunaan OpenCV di C#
    • Diskusi dan Review Proyek

Tahap 2: Pengembangan Inti (Sesi 11–25)

  1. Sesi 11:
    • Pengenalan Algoritma Deteksi Wajah Alternatif (LBP dan DNN)
    • Membandingkan Haar Cascade dengan Algoritma Lain
  2. Sesi 12:
    • Integrasi Model Pre-Trained OpenCV DNN untuk Deteksi Wajah
    • Praktik: Menggunakan Model DNN untuk Deteksi Wajah
  3. Sesi 13:
    • Meningkatkan Akurasi Deteksi Wajah dengan Parameter Optimasi
    • Praktik: Eksperimen Parameter Haar Cascade
  4. Sesi 14:
    • Deteksi Multi-Wajah dan Tracking pada Video
    • Praktik: Implementasi Multi-Wajah
  5. Sesi 15:
    • Deteksi Fitur Wajah (Mata, Hidung, dan Mulut)
    • Praktik: Mendeteksi Fitur Wajah Menggunakan OpenCV
  6. Sesi 16:
    • Penambahan Overlay pada Deteksi Wajah (Masker atau Efek)
    • Praktik: Menambahkan Aksesori pada Wajah Terdeteksi
  7. Sesi 17:
    • Penanganan Kesalahan Deteksi (False Positive dan False Negative)
    • Optimasi Kode untuk Deteksi Wajah Real-Time
  8. Sesi 18:
    • Pengenalan ke Rekognisi Wajah
    • Penyiapan Dataset Wajah untuk Proyek
  9. Sesi 19:
    • Membuat Dataset Wajah dengan Webcam
    • Praktik: Menyimpan Dataset Wajah dalam Format Gambar
  10. Sesi 20:
    • Preprocessing Gambar Wajah (Resize, Normalisasi, dan Augmentasi)
    • Praktik: Membersihkan dan Memproses Dataset
  11. Sesi 21:
    • Implementasi Algoritma PCA untuk Rekognisi Wajah
    • Praktik: Membandingkan Wajah dengan Dataset
  12. Sesi 22:
    • Membuat Sistem Login Menggunakan Rekognisi Wajah
    • Praktik: Login dengan Deteksi dan Rekognisi Wajah
  13. Sesi 23:
    • Menyimpan Data Rekognisi dalam Database
    • Praktik: Integrasi SQL Server dengan Aplikasi Deteksi Wajah
  14. Sesi 24:
    • Optimasi dan Pengujian Performa Aplikasi
    • Praktik: Evaluasi Waktu Respon Aplikasi
  15. Sesi 25:
    • Penanganan Data yang Besar dalam Deteksi dan Rekognisi Wajah
    • Praktik: Meningkatkan Skalabilitas Aplikasi

Tahap 3: Penyempurnaan dan Deployment (Sesi 26–40)

  1. Sesi 26:
    • Desain Antarmuka Pengguna (UI/UX) untuk Aplikasi
    • Praktik: Membuat UI Deteksi Wajah dengan Windows Forms
  2. Sesi 27:
    • Integrasi Fitur Snapshot dan Rekam Video pada Aplikasi
    • Praktik: Menyimpan Hasil Deteksi dalam Bentuk File
  3. Sesi 28:
    • Penambahan Fitur Pemberitahuan untuk Deteksi Wajah Tertentu
    • Praktik: Membuat Sistem Notifikasi Email
  4. Sesi 29:
    • Membuat Fitur Logging untuk Aktivitas Deteksi Wajah
    • Praktik: Menyimpan Log Aktivitas dalam File CSV
  5. Sesi 30:
    • Implementasi API untuk Mengakses Data Deteksi Wajah
    • Praktik: Membuat REST API Sederhana
  6. Sesi 31:
    • Peningkatan Keamanan Aplikasi dengan Enkripsi Data
    • Praktik: Implementasi Enkripsi pada Data Rekognisi
  7. Sesi 32:
    • Dokumentasi Proyek Aplikasi Pendeteksi Wajah
    • Praktik: Menulis Dokumentasi Teknis
  8. Sesi 33:
    • Pengujian Aplikasi untuk Berbagai Skenario (Edge Cases)
    • Praktik: Uji Performa pada Perangkat Berbeda
  9. Sesi 34:
    • Persiapan Deployment Aplikasi pada Platform Windows
    • Praktik: Membuat Installer untuk Aplikasi
  10. Sesi 35:
    • Optimasi Kode untuk Penggunaan CPU/GPU yang Efisien
    • Praktik: Meningkatkan Performa Aplikasi
  11. Sesi 36:
    • Penambahan Fitur Multi-Bahasa pada Aplikasi
    • Praktik: Membuat UI dengan Pilihan Bahasa
  12. Sesi 37:
    • Integrasi dengan Sistem Keamanan (CCTV atau IoT)
    • Praktik: Menghubungkan Aplikasi ke Kamera CCTV
  13. Sesi 38:
    • Review Akhir Proyek dan Diskusi Fitur Tambahan
    • Praktik: Membahas Feedback Pengguna
  14. Sesi 39:
    • Pengujian Akhir dan Deployment Proyek
    • Praktik: Simulasi Penggunaan Aplikasi dalam Kondisi Nyata
  15. Sesi 40:
    • Presentasi dan Penutupan Proyek
    • Praktik: Menyiapkan dan Melakukan Demo Proyek
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

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