System Rekognisi Wajah Dalam Industri Pariwisata Dan Hotel
Pengenalan wajah adalah proses membandingkan gambar digital atau bingkai video dengan wajah yang disimpan dalam database. Ia menemukan fitur wajah dan menghubungkannya dengan beberapa biometrik lain untuk menunjukkan apakah hasilnya cocok.
Vinpearl menjadi resor, hotel, dan sistem hiburan pertama di Vietnam yang menerapkan teknologi pengenalan wajah berbasis kecerdasan buatan (AI) pada 15 April. Check in dan bayar layanan dalam 3 detik.
Pada fase pertama, pengenalan wajah diterapkan di Vinpearl Nha Trang untuk mengaktifkan opsi check-in dan check-out di tempat hiburan dan restoran di Vinpearl Land. Teknologi ini secara akurat dan cepat mengidentifikasi dan mengotentikasi identitas pelanggan melalui perangkat pemantauan tanpa memerlukan tindakan pengendalian lainnya.
Teknologi Vinpearl memiliki 5 keunggulan utama. Kecepatan - identifikasi dalam satu detik, sistem pemrosesan data masif dengan jutaan wajah, peringatan keamanan waktu nyata yang dinamis, akurasi - mendekati 100%, tingkat informasi rahasia pelanggan tertinggi.
Layanan bintang lima Vinpearl yang dikombinasikan dengan teknologi baru memungkinkan pengunjung untuk menikmati tiga pengalaman yang belum pernah terjadi sebelumnya: masuk ke seluruh keluarga pada saat yang sama, melewati gerbang otomatis, dan menggunakan hak individu secara pribadi mungkin. Fitur teknis ini memungkinkan pengunjung untuk mengurangi waktu pemrosesan dan proses untuk berpindah di antara interior Vinpearl. Khususnya, saat menggunakan layanan preferensial di restoran prasmanan atau area hiburan yang dipesan, Anda tidak perlu membawa kartu kamar Anda.
Sistem Rekognisi Gesture Inersia Untuk Kontroler Quadcopter
Proyek terakhir ini bertujuan untuk membuat remote control gerakan inersia yang dapat digunakan untuk mengontrol pergerakan UAV (dalam hal ini quadcopter), sehingga lebih mudah dan lebih intuitif untuk melihat gerakan. Remote ini secara fisik berbentuk seperti remote TV, dengan sensor IMU (Inertial Measurement Unit) yang terdiri dari accelerometer, gyroscope, mikrokontroler, dan Bluetooth untuk peralatan komunikasi data. Data sensor IMU yang dibaca oleh mikrokontroler akan diproses untuk mendapatkan data real akselarasi (akselarasi tanpa terpengaruh gravitasi) kemudian dilakukan pengintegralan ganda terhadap data real akselarasi untuk mendapatkan trajectory dari gerakan yang dilakukan oleh remote. Data hasil proses mikrokontroler dikirimkan ke PC (Personal Computer) untuk dilakukkan rekognisi gesture dengan menggunakan metode Template Matching. Apabila gerakan berhasil direkognisi/dikenali maka perintah command pergerakan akan dikirimkan ke quadcopter. Hasil pengujian keseluruhan proses pengenalan gerakan pada proyek akhir ini menunjukkan bahwa keseluruhan proses estimasi posisi/trajectory dan algoritma Template Matching cukup untuk digunakan mengenali gerakan-gerakan sederhana seperti gerakan lurus vertikal, horisontal, diagonal dan garis melengkung dengan keakuratan mencapai 96%.
