Upload README.md

README.md

@@ -0,0 +1,148 @@
+# Sistem Pengenalan Wajah Sederhana
+
+Website sederhana untuk melakukan pengenalan wajah menggunakan Python, Flask, dan OpenCV.
+
+## Fitur
+
+- **Registrasi Wajah**: Mendaftarkan wajah baru ke dalam database
+- **Pengenalan Wajah**: Mengidentifikasi wajah yang sudah terdaftar secara real-time
+- **Manajemen Data**: Melihat dan menghapus data wajah yang terdaftar
+- **Interface Web**: Antarmuka web yang user-friendly dengan Bootstrap
+
+## Teknologi yang Digunakan
+
+- Python 3.7+
+- Flask (Web Framework)
+- OpenCV (Computer Vision)
+- NumPy (Numerical Computing)
+- Bootstrap 5 (Frontend Framework)
+
+## Instalasi
+
+1. **Clone atau download proyek ini**
+
+2. **Install Python dependencies:**
+
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+3. **Pastikan kamera laptop/PC Anda berfungsi**
+
+## Cara Menjalankan
+
+1. **Jalankan aplikasi:**
+
+   ```bash
+   python app.py
+   ```
+
+2. **Buka browser dan akses:**
+   ```
+   http://localhost:5000
+   ```
+
+## Cara Penggunaan
+
+### 1. Mendaftarkan Wajah Baru
+
+- Klik tombol "Daftarkan Wajah Baru"
+- Masukkan nama lengkap
+- Posisikan wajah di depan kamera
+- Klik "Ambil Foto" ketika wajah sudah terlihat jelas
+- Pastikan hanya ada satu wajah dalam frame
+
+### 2. Pengenalan Wajah
+
+- Klik tombol "Pengenalan Wajah"
+- Sistem akan menampilkan video real-time dengan deteksi wajah
+- Wajah yang dikenali akan ditampilkan dengan nama dan persentase akurasi
+- Wajah yang tidak dikenali akan ditampilkan sebagai "Unknown"
+
+### 3. Mengelola Data Wajah
+
+- Di halaman utama, Anda dapat melihat semua wajah yang terdaftar
+- Klik tombol sampah untuk menghapus data wajah tertentu
+
+## Tips untuk Hasil Terbaik
+
+### Saat Registrasi:
+
+- Gunakan pencahayaan yang baik dan merata
+- Pastikan wajah menghadap langsung ke kamera
+- Hindari bayangan pada wajah
+- Jangan gunakan kacamata hitam atau topi
+- Pastikan tidak ada orang lain di dalam frame
+
+### Saat Pengenalan:
+
+- Jaga jarak yang tepat dari kamera
+- Hindari gerakan yang terlalu cepat
+- Pastikan pencahayaan konsisten dengan saat registrasi
+
+## Struktur Proyek
+
+```
+Pengenalan Wajah/
+├── app.py                 # Aplikasi utama Flask
+├── requirements.txt       # Dependencies Python
+├── README.md             # Dokumentasi proyek
+├── templates/            # Template HTML
+│   ├── index.html        # Halaman utama
+│   ├── register.html     # Halaman registrasi
+│   └── recognize.html    # Halaman pengenalan
+├── static/               # File statis (CSS, JS, images)
+└── face_data/           # Data wajah (dibuat otomatis)
+    ├── names.pkl        # Daftar nama terdaftar
+    └── [nama_orang]/    # Folder untuk setiap orang
+        └── *.jpg        # File gambar wajah
+```
+
+## Cara Kerja Sistem
+
+1. **Deteksi Wajah**: Menggunakan Haar Cascade Classifier dari OpenCV
+2. **Ekstraksi Fitur**: Menggunakan Local Binary Pattern Histogram (LBPH)
+3. **Pelatihan Model**: Model dilatih ulang setiap kali ada penambahan wajah baru
+4. **Pengenalan**: Sistem mencocokkan wajah dengan database yang ada
+
+## Troubleshooting
+
+### Kamera tidak berfungsi:
+
+- Pastikan kamera tidak digunakan oleh aplikasi lain
+- Coba restart aplikasi
+- Periksa permission kamera di sistem operasi
+
+### Wajah tidak terdeteksi:
+
+- Pastikan pencahayaan cukup
+- Coba ubah posisi atau jarak dari kamera
+- Pastikan wajah menghadap langsung ke kamera
+
+### Akurasi pengenalan rendah:
+
+- Daftarkan lebih banyak foto untuk orang yang sama
+- Pastikan kualitas foto registrasi baik
+- Gunakan pencahayaan yang konsisten
+
+## Limitasi
+
+- Sistem bekerja optimal dengan 1 wajah per frame
+- Membutuhkan pencahayaan yang cukup
+- Akurasi tergantung pada kualitas kamera dan kondisi pencahayaan
+- Performa menurun dengan jumlah wajah terdaftar yang sangat banyak
+
+## Pengembangan Lanjutan
+
+Sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan:
+
+- Database yang lebih robust (SQLite/PostgreSQL)
+- Multiple foto per orang untuk akurasi yang lebih baik
+- Logging aktivitas pengenalan
+- API untuk integrasi dengan sistem lain
+- Autentikasi dan authorization
+- Deployment ke cloud platform
+
+## Lisensi
+
+Proyek ini dibuat untuk tujuan edukasi dan penelitian.