Studi Proses Deteksi Objek dalam Analisis Biometrik

## Regina Lionnie, Mudrik Alaydrus
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta regina.lionnie@mercubuana.ac.id 1 , mudrikalaydrus@mercubuana.ac.id 2

## Abstrak
Penelitian pola rambut androgenik pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  metode watershed segmentation berbasis  gradien  sobel dengan  alasan  pola  rambut  androgenik  yang  diteliti  lebih  menyerupai pola  acak  seperti  pola  pohon  dan  pertanian    serta  pola  peta  jaringan komunikasi dibandingkan dengan pola biometrik pada umumnya seperti pola wajah maupun pola sidik jari. Selain itu untuk mengatasi problem over segmentation ,  dilakukan  penapisan  lolos  bawah  sebelum  proses transformasi watershed menggunakan  tapis  linear  jenis  Gaussian  dan tapis  non  linear  jenis  median.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dengan menggunakan  tapis  lolos  bawah,  hasil  deteksi  terlihat  lebih  baik dibandingkan  tidak  menggunakan  tapis.  Tapis  Gaussian  memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan tapis median dalam mendeteksi objek rambut androgenik.
Keywords: Deteksi  objek;  Rambut  androgenic;  Tapis  lolos  bawah; Watershed segmentation
DOI: 10.22441/incomtech.v9i1.5692

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian rambut androgenik telah berkembang sejak dimulai pada tahun 2014 [1]. Penelitian medis telah mengidentifikasi bahwa rambut androgenik dan kantong rambut  dapat  dipakai  sebagai  sifat  biometrik/ biometric  trait [2].  Setelah  seorang manusia lahir, tidak akan ada tambahan kantong rambut pada tubuhnya. Jika sehelai rambut jatuh dari satu lokasi kantong rambut maka rambut yang baru akan tumbuh di lokasi kantong rambut yang sama mengikuti satu siklus [3].
Pada  tahun  2014,  pola  rambut  androgenik  pertama  kali  dikembangkan  di  [1] sebagai  sistem  untuk  dijadikan  ciri  biometrik  yang  dapat  melakukan  identifikasi individual.  Sejak  tahun  2016  hingga  sekarang,  telah  dimulai  penelitian  dengan menggunakan metode transformasi wavelet Haar [4], analisis komponen utama [5] skala ruang hierarki Gauss [6], metode SIFT [7] dan komparasi ruang warna [8].
Pada penelitian ini penelitian pola rambut androgenik ingin dilanjutkan dengan menggunakan  metode watershed segmentation dengan  alasan  pola  rambut androgenik  yang  diteliti  lebih  menyerupai  pola  acak  seperti  pola  pohon  dan pertanian  serta pola peta jaringan komunikasi dibandingkan dengan pola biometrik
pada umumnya seperti pola wajah maupun pola sidik jari.  Selain itu akan dilakukan perbandingan tapis lolos bawah linear seperti tapis Gaussian dan tapis lolos bawah non linear seperti tapis median pada proses watershed segmentation .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Deteksi Objek Menggunakan Watershed Segmentation
Algoritma watershed mendapatkan namanya berdasarkan garis watershed yang membagi  batas  diantara  cekungan.  Algoritma  ini  membanjiri  perlahan-lahan cekungan  dari  bawah  hingga  atas,  sehingga  garis  yang  membatasi  akan  terlihat yaitu puncak-puncak tertinggi. Pada citra digital, cekungan merupakan daerah citra digital dan garis batas merupakan batas-batas yang mengelompokan daerah serupa. Garis  pembagi  algoritma watershed ( watershed line )  dan  cekungan  ( catchment basin ) dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Watershed Line and Catchment Basin [9]
Prinsip  dasar  dari  algoritma watershed adalah  mencari watershed line.  Untuk dapat lebih memahami konsep ini, sebuah gambar keabuan pada Gambar 2 a dan versi  topografik  dari  (a)  yang  dapat  dilihat  pada  (b).  Tinggi  dari  permukaan topografik  proposional  pada  nilai  skala  keabuan  pada  gambar  asli.  Tinggi maksimum dari gunung topografik mendekati nilai maksimum skala keabuan dari gambar  asli.  Disekeliling  gunung  terdapat  bendungan  yang  tingginya  lebih  dari tinggi maksimum si gunung. Diasumsi bahwa setiap nilai minimum daerah skala keabuan terdapat lubang dan dibanjiri dengan air dari bawah menuju ke atas dengan debit yang konstan. Gambar 2.2 (c) menunjukkan air telah menutupi latar belakang gelap  dari  citra  digital  dan  telah  sampai  pada  permukaan  dari catchment  basin pertama.  Pada  gambar  (d) catchment  basin kedua  pada  gambar  (e)  karena permukaan  air  yang  naik  secara  konstan.  Air  akan  memenuhi  dan  meluap  dari catchment  basin yang  pertama  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  (f).  Bendungan dibangung untuk mencegah air mengalir dari catchment basin pertama dan kedua. Gambar (g) memperlihatkan bendungan yang lebih panjang diantara basin kiri dan kanan. Pembanjiran basin ini akan berhenti ketika air naik pada tinggi maksimum dari  gunung  (mengindikasikan  nilai  skala  keabuan  tertinggi  dari  gambar). Bendungan terakhir memperlihatkan watershed line dan memberikan segmentasi citra (dapat dilihat pada Gambar 2 h).
Gambar 2. Catchment Basin dan Algoritma Watershed [9]
Karena di penelitian ini hanya akan menggunakan tapis lolos bawah, maka akan digunakan dua jenis tapis lolos bawah, yaitu tapis linear jenis Gaussian dan tapis non  linear  jenis  median.  Pada  umumnya,  tapis  lolos  bawah  akan  meloloskan frekuensi rendah dan menapis frekuensi tinggi. Pada citra digital, frekuensi adalah perubahan cepat dalam intensitas keabuan pada citra. Frekuensi tinggi dapat dilihat sebagai  derau dan  fitur.  Dengan menapis  menggunakan tapis lolos bawah, derau pada citra digital akan berkurang dan fitur pada citra akan blur.
Tapis Gaussian adalah salah satu jenis tapis linear yang memiliki bentuk seperti lonceng. Sebagai variable, sigma dari tapis Gaussian dapat divariasikan, sigma pada Gaussian berarti lebar dari fungsi. Pada proses citra digital, kernel Gaussian akan memberikan berat pada piksel tengah dengan nilai maksimum dan nilai dari berat ini  akan  menurun  dengan  perlahan  dengan  semakin  jauhnya  jarak  dari  piksel tengah. Gambar 3 memperlihatkan contoh tapis Gaussian.
Gambar 3. Contoh Tapis Gaussian Watershed [10]
Tapis median adalah contoh tapis non linear yang mengubah piksel asli dengan nilai median dari tetangga koresponden. Keunggulan menggunakan tapis ini adalah memberikan  hasil  yang  lebih  baik  karena  tapis  linear  akan  membuat  blur  fitur penting citra seperti tepian dan garis sehingga mengurangi jualitas citra. Persamaan (1) memberikan persamaan mencari nilai median [10].

## (1)

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  akan  dibangung  proses  deteksi  objek  menggunakan algoritma watershed segmentation dengan  berbasis  gradien.  Gradien  citra  cukup umum digunakan sebagai metode pra-proses sebelum menggunakan transformasi watershed . Magnitud dari gradien citra mempunyai nilai piksel keabuan yang besar sepanjang  objek  tepian  dan  nilai  piksel  keabuan  yang  kecil  pada  objek  lainnya. Sehingga,  transformasi watershed akan  menghasilkan watershed ridge  line sepanjang objek tepi citra.
Algoritma watershed based on gradient pada penelitian ini akan bermulai dari input gambar keabuan yang dicari gradienna terlebih dahulu menggunakan deteksi tepian berdasarkan sobel, setelah itu dilakukan transformasi watershed dari gradien citra. Hasil dari proses ini umumnya menghasilkan proses over segmentation yang dapat  diatasi  dengan melakukan penapisan lolos bawah. Pada penelitian ini akan diuji dua jenis tapis lolos bawah, tapis linear dengan Gaussian dan tapis non linear dengan  median.  Gambar  4  menjelaskan  proses  penelitian  yang  tertuang  dalam diagram alir. Gambar input yang akan dideteksi pada penelitian ini adalah gambar rambut androgenik dan simulasi dijalankan pada Matlab dengan komputer 16GB RAM.
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian

## 4. HASIL PENELITIAN
Hasil deteksi rambut androgenik dari Gambar 5 dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar  7  Pada  gambar  6  (kiri)  dapat  dilihat  hasil  deteksi  dengan  transformasi watershed dan  (kanan)  dengan  melakukan  penapisan  sebelum  transformasi watershed dengan  tapis  non  linear  median.  Sedangkan  pada  Gambar  7  (kanan) dapat  dilihat  hasil  deteksi  dengan  melakukan  penapisan  sebelum  transformasi watershed dengan tapis linear Gaussian. Dapat dilihat bahwa hasil watershed dapat melakukan  deteksi  akan  tetapi  tidak  sebaik  jika  diberikan  tapis  lolos  bawah
sebelumnya.  Tapis  Gaussian  memberikan  hasil  deteksi  yang  lebih  baik dibandingkan tapis median dalam deteksi rambut androgenik.
Gambar 5. Contoh Gambar Rambut Androgenik
Gambar 6. (kiri) Deteksi dengan gradien sobel dan transformasi watershed (kanan) Deteksi dengan gradien sobel dan tapis median.
Gambar 7. (kiri) Deteksi dengan gradien sobel dan transformasi watershed (kanan) Deteksi dengan gradien sobel dan tapis Gaussian.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  deteksi  objek  rambut  androgenic  dengan menggunakan transformasi watershed dengan gradien sobel dan tapis lolos bawah menggunakan  tapis  Gaussian  dan  tapis  median.  Hasil  deteksi  memperlihatkan penggunaan tapis lolos bawah memberikan hasil yang lebih baik dalam mendeteksi objek  dan  tapis  Gaussian  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  tapis median dalam mendeteksi objek rambut androgenik.

## REFERENCES
[1] H. Su and A. W. K. Kong, A Study on Low Resolution Androgenic Hair Patterns for Criminal and Victim Identification, in IEEE Transactions on Information Forensics and Security , vol. 9, no. 4, pp. 666-680, April 2014.
[2] R.  E.  Billingham,. A  reconsideration  of  phenomenon  of  hair  neogenesis  with  particular reference to the healing of cutaneous wounds in adult mammals . In: W. Montagna and RA Ellis (eds) The biology of hair growth. Academic Press, New York, 1958.
[3] K. S. Stenn and R. Paus, Controls of hair follicle cycling, Physiological Reviews , vol. 81, no. 1, pp. 449-491, 2001.
[4] R. Lionnie and M. Alaydrus, An Analysis of Haar Wavelet Transform for Androgenic Hair Pattern  Recognition, The  First  International  Conference  on  Informatics  and  Computing, Lombok , 2016.
[5] R. Lionnie and M. Alaydrus, Biometric Identification System based on Principal Component Analysis, The 12th IMT-GT International Conference on Mathematics, Statistics and Their Applications , Banda Aceh, 2016.
[6] R. Lionnie and M. Alaydrus, Hierarchical Gaussian Scale-Space on Androgenic Hair Pattern Recognition, TELKOMNIKA Vol. 15, No. 1, March 2017.
[7] R. Lionnie et al, Biometric Identification for Limited Data Set, EECCIS Malang 2018.
[8] R.  Lionnie  and  M.  Alaydrus,  A  comparison  of  human  skin  color  detection  for  biometrie identification, 2017  International  Conference  on  Broadband  Communication,  Wireless Sensors and Powering (BCWSP ), pp. 1-5.
[9] R.  Gonzalez,  Rafael  C.,  and  Richard  E.  Woods.  2008. Digital  image  processing .  Prentice Hall. New Jersey.
[10] W.  Burger,  and  M.  J.  Burge, Principles  of  Digital  Image  Processing: Fundamental Techniques , London: Springer-Verlag, 2009