Implementasi Sistem Pembuka Pintu dengan Pengenalan Wajah, Deep Metric Learning, dan Edge Computing

Buku ini menyajikan rancang bangun sistem pembuka pintu otomatis berbasis pengenalan wajah yang mengintegrasikan Deep Metric Learning dan Edge Computing untuk mencapai verifikasi identitas berakurasi tinggi dengan latensi sangat rendah—hanya 5 milidetik, jauh melampaui sistem berbasis cloud yang sering mengalami penundaan hingga beberapa detik. Mulai dari akuisisi citra, pemrosesan lokal di perangkat tepi, hingga kontrol aktuator, penulis mengupas tuntas arsitektur perangkat keras, pemodelan embedding wajah yang robust, serta optimalisasi data agar sistem handal di lingkungan dengan bandwidth terbatas. Dengan akurasi mencapai 88–90% dalam pengujian, buku ini tidak hanya menawarkan solusi keamanan akses fisik yang cepat dan efisien, tetapi juga secara jujur membahas tantangan di kondisi pencahayaan ekstrim dan wajah terhalang, serta memberikan arah pengembangan lanjutan seperti sensor multimoda. Cocok bagi peneliti, praktisi IoT, dan pengembang sistem keamanan cerdas yang ingin menghadirkan kontrol akses mandiri, handal, dan siap implementasi.