Delete README.md

README.md

@@ -1,148 +0,0 @@
-# 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.