Kursus/Jasa C# | “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Menggunakan C# dan OpenCV”
Jogja Multimedia
4 Januari 2025
C#, Pemrograman
60 Views
Silabus 40 Sesi: Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Wajah Menggunakan C# dan OpenCV
Tahap 1: Pengenalan Dasar (Sesi 1–10)
- Sesi 1:
- Pendahuluan ke Pemrograman C#
- Instalasi Visual Studio dan Setup Lingkungan Pengembangan
- Penjelasan Dasar-dasar C# (Variabel, Tipe Data, Logika, dan Kontrol Alur)
- Sesi 2:
- Pengenalan OpenCV dan Konsep Dasar Computer Vision
- Instalasi OpenCV untuk C# (Menggunakan Emgu CV atau library lainnya)
- Sesi 3:
- Pengenalan Struktur Proyek dan Cara Integrasi OpenCV dengan C#
- Menampilkan Gambar dalam Aplikasi C#
- Sesi 4:
- Operasi Dasar OpenCV: Membaca, Menulis, dan Menampilkan Gambar
- Praktik: Membaca dan Menyimpan Gambar dengan OpenCV
- Sesi 5:
- Operasi Dasar OpenCV: Manipulasi Gambar (Grayscale, Resize, dan Flip)
- Praktik: Filter Sederhana pada Gambar
- Sesi 6:
- Pengenalan Video Capture dengan OpenCV
- Praktik: Membaca Video dan Menampilkan Frame
- Sesi 7:
- Pengenalan Deteksi Objek Menggunakan OpenCV
- Pengenalan Algoritma Haar Cascade untuk Deteksi Wajah
- Sesi 8:
- Implementasi Haar Cascade pada Gambar Statis
- Praktik: Deteksi Wajah pada Gambar
- Sesi 9:
- Implementasi Haar Cascade pada Video Streaming
- Praktik: Deteksi Wajah Real-Time Menggunakan Webcam
- Sesi 10:
- Penanganan Error dan Debugging dalam Penggunaan OpenCV di C#
- Diskusi dan Review Proyek
Tahap 2: Pengembangan Inti (Sesi 11–25)
- Sesi 11:
- Pengenalan Algoritma Deteksi Wajah Alternatif (LBP dan DNN)
- Membandingkan Haar Cascade dengan Algoritma Lain
- Sesi 12:
- Integrasi Model Pre-Trained OpenCV DNN untuk Deteksi Wajah
- Praktik: Menggunakan Model DNN untuk Deteksi Wajah
- Sesi 13:
- Meningkatkan Akurasi Deteksi Wajah dengan Parameter Optimasi
- Praktik: Eksperimen Parameter Haar Cascade
- Sesi 14:
- Deteksi Multi-Wajah dan Tracking pada Video
- Praktik: Implementasi Multi-Wajah
- Sesi 15:
- Deteksi Fitur Wajah (Mata, Hidung, dan Mulut)
- Praktik: Mendeteksi Fitur Wajah Menggunakan OpenCV
- Sesi 16:
- Penambahan Overlay pada Deteksi Wajah (Masker atau Efek)
- Praktik: Menambahkan Aksesori pada Wajah Terdeteksi
- Sesi 17:
- Penanganan Kesalahan Deteksi (False Positive dan False Negative)
- Optimasi Kode untuk Deteksi Wajah Real-Time
- Sesi 18:
- Pengenalan ke Rekognisi Wajah
- Penyiapan Dataset Wajah untuk Proyek
- Sesi 19:
- Membuat Dataset Wajah dengan Webcam
- Praktik: Menyimpan Dataset Wajah dalam Format Gambar
- Sesi 20:
- Preprocessing Gambar Wajah (Resize, Normalisasi, dan Augmentasi)
- Praktik: Membersihkan dan Memproses Dataset
- Sesi 21:
- Implementasi Algoritma PCA untuk Rekognisi Wajah
- Praktik: Membandingkan Wajah dengan Dataset
- Sesi 22:
- Membuat Sistem Login Menggunakan Rekognisi Wajah
- Praktik: Login dengan Deteksi dan Rekognisi Wajah
- Sesi 23:
- Menyimpan Data Rekognisi dalam Database
- Praktik: Integrasi SQL Server dengan Aplikasi Deteksi Wajah
- Sesi 24:
- Optimasi dan Pengujian Performa Aplikasi
- Praktik: Evaluasi Waktu Respon Aplikasi
- Sesi 25:
- Penanganan Data yang Besar dalam Deteksi dan Rekognisi Wajah
- Praktik: Meningkatkan Skalabilitas Aplikasi
Tahap 3: Penyempurnaan dan Deployment (Sesi 26–40)
- Sesi 26:
- Desain Antarmuka Pengguna (UI/UX) untuk Aplikasi
- Praktik: Membuat UI Deteksi Wajah dengan Windows Forms
- Sesi 27:
- Integrasi Fitur Snapshot dan Rekam Video pada Aplikasi
- Praktik: Menyimpan Hasil Deteksi dalam Bentuk File
- Sesi 28:
- Penambahan Fitur Pemberitahuan untuk Deteksi Wajah Tertentu
- Praktik: Membuat Sistem Notifikasi Email
- Sesi 29:
- Membuat Fitur Logging untuk Aktivitas Deteksi Wajah
- Praktik: Menyimpan Log Aktivitas dalam File CSV
- Sesi 30:
- Implementasi API untuk Mengakses Data Deteksi Wajah
- Praktik: Membuat REST API Sederhana
- Sesi 31:
- Peningkatan Keamanan Aplikasi dengan Enkripsi Data
- Praktik: Implementasi Enkripsi pada Data Rekognisi
- Sesi 32:
- Dokumentasi Proyek Aplikasi Pendeteksi Wajah
- Praktik: Menulis Dokumentasi Teknis
- Sesi 33:
- Pengujian Aplikasi untuk Berbagai Skenario (Edge Cases)
- Praktik: Uji Performa pada Perangkat Berbeda
- Sesi 34:
- Persiapan Deployment Aplikasi pada Platform Windows
- Praktik: Membuat Installer untuk Aplikasi
- Sesi 35:
- Optimasi Kode untuk Penggunaan CPU/GPU yang Efisien
- Praktik: Meningkatkan Performa Aplikasi
- Sesi 36:
- Penambahan Fitur Multi-Bahasa pada Aplikasi
- Praktik: Membuat UI dengan Pilihan Bahasa
- Sesi 37:
- Integrasi dengan Sistem Keamanan (CCTV atau IoT)
- Praktik: Menghubungkan Aplikasi ke Kamera CCTV
- Sesi 38:
- Review Akhir Proyek dan Diskusi Fitur Tambahan
- Praktik: Membahas Feedback Pengguna
- Sesi 39:
- Pengujian Akhir dan Deployment Proyek
- Praktik: Simulasi Penggunaan Aplikasi dalam Kondisi Nyata
- Sesi 40:
- Presentasi dan Penutupan Proyek
- Praktik: Menyiapkan dan Melakukan Demo Proyek