peoplemissing-project

People Missing App

Deskripsi Proyek

Aplikasi People Missing adalah sebuah proyek yang bertujuan untuk membantu mempercepat proses pencarian orang yang hilang melalui pemanfaatan teknologi Machine Learning, Mobile Development, dan Cloud Computing. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan bantuan kepada keluarga dan pihak berwenang dalam melacak dan menemukan orang yang hilang dengan cepat dan efisien.

Fitur Utama

Deteksi Wajah menggunakan Machine Learning: Menggunakan algoritma machine learning untuk mendeteksi wajah pada gambar, memungkinkan pengguna untuk mengunggah foto orang yang hilang untuk analisis lebih lanjut.

Sistem Pencocokan Gambar: Memanfaatkan teknologi pencocokan gambar untuk membandingkan wajah yang terdeteksi dengan database yang tersedia, sehingga mempermudah identifikasi orang yang hilang.

Aplikasi Mobile (Android): Membangun aplikasi mobile yang ramah pengguna untuk memungkinkan pengguna mengunggah informasi, foto, dan video, serta menerima pembaruan secara real-time tentang pencarian orang yang hilang.

Integrasi Cloud Computing: Menyimpan dan mengelola data menggunakan layanan cloud untuk meningkatkan skalabilitas, keamanan, dan ketersediaan aplikasi.

Pusat Komando dan Kontrol: Membangun dashboard yang terpusat untuk pihak berwenang dan keluarga yang memungkinkan mereka melihat dan mengelola informasi terkait pencarian orang yang hilang.

Teknologi yang Digunakan

Machine Learning Frameworks: TensorFlow, PyTorch.

Mobile Development: React Native untuk pengembangan aplikasi mobile cross-platform.

Cloud Computing Services: Google Cloud Platform untuk menyimpan dan mengelola data.

Backend: Node.js dengan Express untuk backend API.

Cara Berkontribusi

Jika ingin berkontribusi pada proyek ini, silakan ikuti langkah-langkah di bawah ini:

Fork repository ini.

Buat branch baru untuk fitur atau perbaikan yang ingin Anda tambahkan.

Lakukan perubahan yang diperlukan.

Buat pull request ke branch utama.

Terima kasih banyak atas kontribusinya!

Tips

app/: Contains the source code for your software application, including non-machine learning components.

ml_model/: Holds the machine learning model code and related files.

data/: Stores datasets used for training and testing.

notebooks/: Jupyter notebooks for experimentation and analysis of machine learning models.

scripts/: Additional scripts for data preprocessing, model training, or any automation.

config/: Configuration files for various settings, hyperparameters, etc.

utils/: Utility functions and helper scripts used in the project.

docs/: Documentation for your software, including information about the machine learning model.

models/: Directory to save and load trained machine learning models.

requirements.txt: File specifying dependencies needed to run the software.