## UJI IMPLEMENTASI ALGORITMA VIOLA-JONES DALAM PENGENALAN WAJAH
Cahaya Jatmoko 1 , De Rosal Ignatius Moses Setiadi 2 , Danu Hartanto 3 , Alvin Faiz Kurniawan 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: 1 cahaya.jatmoko@dsn.dinus.ac.id, 2 moses@dsn.dinus.ac.id,
3 danu.hartanto@gmail.com, 4 alvin@gmail.com

## Abstrak
Salah satu algoritma yang sering digunakan untuk melakukan deteksi pada wajah yaitu Viola-Jones. Metode ini merupakan gabungan dari 3 buah fitur yaitu integral image, adaboost dan  cascade  classifier.  Masing-masing  fitur  mempunyai  fungsi  tersendiri  dan  saling melengkapi.  Integral  image digunakan dalam penentuan ada dan tidaknya gambar,  adaboost untuk  memilih  dan  mengatur  nilai  threshold,  sedangkan  cascade  classifier  untuk mengklasifikasi  daerah  yang  akan  di  deteksi.  Untuk  memudahkan  deteksi,  terurtama  pada bagian mata maka digunakan Haar like feature. Proses pengenalan wajah telah dilakukan pada gambar dengan satu objek dan beberapa objek. Hasil impelemntasi juga dapat mengenali objek foto  lukisan  dan  foto  tampak  samping.  Dari  seluruh  percobaan  di  dapatkan  nilai  rata-rata sebesar 65% dengan sebaran nilai akurasi tertinggi 70%, sensitivitas 55% dan spesifitas 71%.
Kata  Kunci :  deteksi  wajah,  viola-jones,  Haar  Like-Feature,  AdaBoost  Machine  Learning, Cascade Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi  wajah  sering  digunakan  dan  dimanfaatkan  di  berbagai  perangkat  teknologi digital pada zaman sekarang dengan memanfaatkan perkembangan teknologi komputer. Saat ini  perkembangan  aplikasi  komersial  yang  sering  menggunakan  algoritma  pendeteksi  wajah maupun  pengenalan  wajah  sangat  pesat  dalam  perkembangannya.  Maka  dari  itu,  kita  perlu belajar  untuk  mengikuti  berkembangan  teknologi  agar  mampu  mengembangkan  teknologi pengenalan  wajah  agar  lebih  optimal.  Pengembangan  harus  didasarkan  pada  kecepatan  dan akurasi sistem pendeteksi wajah  yang tepat dan cepat. Deteksi wajah pada manusia menjadi sangat penting untuk perkembangan teknologi pengolahan citra digital, seperti perkembangan teknologi  pada  kamera  digital, smartphone , gadget ,  dan  lain-lain.  Pengenalan  deteksi  pada wajah banyak informasi yang dapat diperoleh, seperti mata, hidung, dan mulut. Tujuan tersebut untuk  mengenali  posisi  fitur  wajah  manusia  [1].  Pada  kasus  penentuan  lokasi  wajah  pada pendeteksi wajah untuk menentukan lokasi posisi mata, hidung, dan mulut. Pada penilitan ini, kami berusaha menyajikan suatu sistem pendeteksi wajah yang dapat mendeteksi banyak wajah secara  bersamaan  dengan  algoritma  viola-jones  yang  diimplementasikan  pada  smartphone. Beberapa masalah dalam proses deteksi wajah disebabkan oleh adanya perbedaan posisi wajah, komponen  pada  wajah  seperti  jenggot  atau  kumis,  ekspresi  wajah,  adanya  objek  yang menghalango, dan kondisi ada saat citra terekognisi.
Berdasarkan  literature  mengenai  pentingnya  melakukan  deteksi  wajah  dan  tantangan proses deteksi  wajah maka  perlu  adanya pemilihan algoritma  yang tepat  [2]. Metode Viola- Jones merupakan metode pendeteksian obyek  yang memiliki tingkat keakuratan  yang cukup tinggi  yaitu  sekitar  93,7  %  dengan  kecepatan  15  kali  lebih  cepat  daripada  detektor  Rowley Baluja-Kanade dan kurang lebih 600 kali lebih cepat daripada detektor Schneiderman Kanade. Metode ini, diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones pada tahun 2001.
Akurasi yang tinggi ditunjukkan oleh metode Viola Jones [2] apabila dibadingkan dengan metode  perhitungan  jarak  seperti  Euclidean  distance,  Neural  Network,  Segmentasi,  dan Template  Matching,  sedangkan  kekurangan  Viola  Jones  yaitu  lebih  sulit  melakukan  deteksi dengan  posisi  objek  tidak  menghadap  kamera  secara  keseluruhan.  Kerangka  deteksi  wajah mampu memproses gambar yang sangat cepat saat mencapai tingkat deteksi tinggi.
Pada proses ini membuahkan tiga konstribusi utama. Pertama adalah representasi gambar baru  yang  disebut  “Gambar  Integral”  yang  memungkinkan  fitur  yang  digunakan  sebagai detector untuk dikomputasi dengan sangat cepat. Kedua adalah classfier sederhana dan efisien yang dibangun dengan algoritma AdaBoost untuk  memilih sejumlah visual  kritis  yang kecil dari  satu  set  fitur  potensial  yang  besar  [3].  Kontribusi  ketiga  adalah  sebuah  metode  untuk menggabungkan klasifikasi ke dalam cascade yang memungkinkan daerah latar belakang dapat dibuang saat melakukan komputasi dalam menentukan daerah wajah [4][5].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mendeteksi  wajah,  seperti  yang  telah dilakukan oleh Kovac, dkk [6] yang telah mengimplementasikan algoritma Viola Jones untuk mengklasifikasi warna kulit dan mendeteksi wajah. Viola Jones dikombinasikan dengan fitur ekstraksi warna RGB dan YCbCr. Hasil deteksi masih menunjukkan akurasi yang rendah dan masih terdapat banyak proses salah deteksi. Penelitian lainnya dalam proses deteksi wajah telah dilakukan oleh Zhao, dkk [7] pada tahun 2012 menggunakan AdaBoost untuk mengklasifikasi objek warna kulit dan sudah dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dengan baik. menurut Wardoyo dkk [8], deteksi wajah telah dilakukan menggunakan algoritma Principal Component Analysis  (PCA).  Proses  pengenalan  wajah  membutuhkan  wakyu  yang  cukup  lama  namun menghasilkan sensitiviotas 100%. Pada beberapa objek masih terjadi kesalahan proses deteksi sehingga  hanya  menghasilkan  69,33%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Denny  dkk  [2] melakukan kombinasi fitur warna pada algoritma Multi Layer Perceptron (MLP). Nilai akurasi dan spesifitas menjadi lebih meningkat dibanding hanya menggunakan MLP saja.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Algoritma Viola-Jones
Deteksi wajah sering digunakan dan dimanfaatkan di berbagai perangkat teknologi digital pada  zaman  sekarang  dengan  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  komputer.  Saat  ini perkembangan  aplikasi  komersial  yang  sering  menggunakan  algoritma  pendeteksi  wajah maupun  pengenalan  wajah  sangat  pesat  dalam  perkembangannya.  Maka  dari  itu,  kita  perlu belajar  untuk  mengikuti  berkembangan  teknologi  agar  mampu  mengembangkan  teknologi pengenalan  wajah  agar  lebih  optimal.  Pengembangan  harus  didasarkan  pada  kecepatan  dan akurasi sistem pendeteksi wajah yang tepat dan cepat [3]. Banyak dari sistem pendeteksi wajah tersebut menggunakan metode Viola Jones sebagai pendeteksi objek wajah manusia.
Viola-Jones menggunakan banyak pengklasifikasi yang berbeda, masing-masing melihat bagian  gambar  yang  berbeda.  Setiap classifier individu  yang  lemah  (kurang  akurat, menghasilkan lebih banyak false positive, dll) dari pada classifier akhir karena mengambil lebih sedikit  informasi.  Ketika  hasil  dari  setiap classifier digabungkan,  maka  akan  menghasilkan classifier yang kuat seperti pada cuplikan coding berikut:
Def train (self, training): Training_data = [ ] For x in range(len(training) Training_data.append((integral_image(training[x][0]), training[x][1]))

## Tahapan algrotima Viola-Jones:
a. Inisialisasi bobot
b. Menormalkan bobot
c. Pilih classifier lemah terbaik (berdasarkan kesalahan tertimbang)
d. Perbarui bobot berdasarkan kesalahan pengklasifikasi yang dipilih
e. Ulangi  langkah  2–4  T  kali  di  mana  T  adalah  jumlah  pengklasifikasi  lemah  yang diinginkan
f. Tambahkan  data  training  metode  ke  kelas  ViolaJones  di  mana  dapat mengimplementasikan pelatihan.

## 2.2 Haar Like Feature
Semua  wajah  manusia  memiliki  beberapa  sifat  yang  serupa.  Keteraturan  ini  dapat dicocokkan dengan menggunakan Fitur Haar. Beberapa sifat yang umum pada wajah manusia: a. Daerah mata lebih gelap dari pipi atas.
b. Daerah jembatan hidung lebih terang dari mata.
Komposisi sifat yang membentuk fitur wajah yang cocok:
a. Lokasi dan ukuran: mata, mulut, pangkal hidung
b. Nilai: gradien berorientasi intensitas piksel
Keempat  fitur  yang  cocok  dengan  algoritma  ini  kemudian  dicari  dalam  gambar  wajah (ditampilkan di kanan). Fitur persegi panjang:
Nilai = Σ (piksel di area hitam) - Σ (piksel di area putih)
a. Tiga jenis: dua, tiga, empat persegi panjang, Viola & Jones menggunakan fitur dua persegi panjang
b. Misalnya: perbedaan kecerahan antara persegi panjang putih & hitam di area tertentu
c. Setiap fitur terkait dengan lokasi khusus di jendela kecil
Apabila  nilai  selisih  antara  daerah  terang  dengan  daerah  gelap  di  atas  nilai  ambang ( threshold ),  maka  daerah  tersebut  dinyatakan  memiliki  fitur  seperti  pada  cuplikasi  coding berikut.
Input: a 24 x 24 image with zero mean and unit variance Output: a d x 1 scalar vector with its feature index f ranging from 1 to d Set the feature index f – 0 Compute feature type (a) for all (i,j) such that 1 ≤ i ≤ 24 and 1 ≤ j ≤ 24 do for all (w,h) such that i + h – 1 ≤ 24 and j + 2w – 1 ≤ 24 do compute the sum S1 of the pixels in [i,i + h – 1] x (j,j + w – 1] compute the sum S2 of the pixels in [1,i + h – 1] x (j + w,j + 2w – 1] record this feature parametrized by (l,i,j,w,h): S1 - S2 f = f + 1 end for end for
Nilai  Haar  merupakan  perhitungan  selisih  piksel  antara  daerah  yang  gelap  dan  terang sesuai persamaan (1) berikut:
𝐹(𝐻𝑎𝑎𝑟) = ∑ 𝐹 𝑊ℎ𝑖𝑡𝑒 −   ∑ 𝐹 𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘
Dimana:
F(Haar)    = Nilai fitur total
∑ F White   = Nilai fitur objek terang
∑ F Black   = Nilai fitur objek gelap
Kotak rectangular  Haar dapat  dihitung  secara  cepat  dengan  menggunakan  Integral Image . Pemrosessan dengan fungsi Haar dinilai masih kurang apabila menggunakan satu buah fungsi  saja,  sehingga  perlu  digunakan  beberapa  fungsi  dengan  tujuan  menambah  akurasi. Fungsi-fungsi  Haar  diolah  dan  di  organisir  dalam  classifier  cascade.  berikut  ini  merupkaan cuplikan coding pada integral image dalam haar feature :
Input: an image I of size N x M Output: its integral image II of the same size Set II(1,1) = I(1,1) for i = 1 to N do for j = 1 to M do
II(i,j) = I(i,j) + II(i,j – 1) + II(i – 1,j) – II(i – 1,j – 1) and II is defined to be zero whenever its argument (i,j) ventures out of I's domain. end for end for

## 2.3 Cascade Classifier
Untuk  meningkatkan  efisiensi  komputasi  dan  juga  mengurangi  tingkat false  positive , Viola dan Jones menggunakan serangkaian klasifikasi yang semakin kompleks yang disebut cascade [1].  Sebuah  jendela  input  dievaluasi  pada  klasifikasi  pertama  dari  cascade  dan  jika class tersebut mengembalikan false maka perhitungan pada jendela itu berakhir dan detektor mengembalikan  false.  Jika classifier mengembalikan true maka  jendela  dilewatkan  ke classifier berikutnya dalam cascade . Klasifikasi berikutnya mengevaluasi jendela dengan cara yang sama. Jika jendela melewati setiap classifier dengan semua mengembalikan true maka detektor mengembalikan true untuk jendela itu. Semakin banyak jendela yang terlihat seperti wajah, semakin banyak klasifikasi dievaluasi dan semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan  jendela  itu.  Karena  sebagian  besar  jendela  dalam  gambar  tidak  terlihat seperti wajah, sebagian besar dengan cepat dibuang sebagai bukan wajah.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  metode penelitan kali  ini,  kami  menganilisis  berbagai  teknologi  digital  seperti kamera,  kamera  pada smartphone ,  dan  cctv.  Bagaimana  proses  penangkapan  objek  gambar yang terekam di dalam perangkat tersebut. Dengan pengamatan ini kami menganalisis bahwa untuk  menangkap  sebuah  objek  gambar  diperlukan  informasi  kejelasan  suatu  objek.  Dalam metode  penilitian  pendeteksi  wajah  kali  ini  kami  menggunakan  berbagai  macam  cara  untuk merekam  gambar  wajah  individu  dari  penelitian  tersebut  untuk  menangkap  dan  mengenali objek  gambar wajah individu,  kamera  memerlukan  informasi  pengenalan  wajah  yaitu  mata, hidung,  dan  mulut.  Hal  ini  untuk  pengenalan  pendeteksi  wajah  kami  menggunakan  metode algoritma  Viola-Jones.  Tahapan operasi algoritma  yang  digunakan  pada  makalah  ini  telah dijabarkan pada Gambar 1. Input citra berupa citra wajah yang diambil secara langsung dari smartphone . Proses selanjutnya akan dijelaskan secara bertahap sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  proses  utama  yaitu  deteksi  citra,  deteksi  wajah  dan identifikasi wajah. Tahap pertama yaitu proses deteksi citra. Dalam makalah ini, digunakan 10 buah foto yang terdiri dari 4 foto yang mengandung konten wajah dan 6 buah foto tanpa konten wajah. Pada tahap pelatihan sistem, foto di segmentasi dengan cascade classifier seperti terlihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Pola deteksi wajah dengan Cascade Classifier
Gambar 2 merupakan alur deteksi foto untuk mengidentifikasi ada atau tidaknya konten wajah. Citra wajah asli kemudian di  RGB, selanjutnya di  sliding untuk  memperjelas konten wajah. Apabila sliding selesai, maka akan dilakukan pencocokan citra dan dilanjutnya proses cek threshold sehingga konten wajah menjadi lebih jelas. Threshold lebih memudahkan dalam proses pencocokan.
Tahap  kedua  adalah  melakukan  pemotongan  ROI.  Pada  tahap  ini,  proses  cropping digunakan  untuk  memotong  konten  wajah  saja  tanpa  rambut  atau  komponen  lainnya  yang berada di sekeliling wajah. Hasil cropping belum dapat dikatakan sebagai citra wajah karena pada  beberapa  citra  inputan  masih  dikenali  sebagai  citra  bukan  wajah.  Objek  yang  tidak terdeteksi tersebut merupakan background citra yang mempunyai struktur mirip wajah.
Tahap ketiga yaitu melakukan ekstraksi fitur. Citra hasil tahap kedua yang masih salah deteksi,  pada  tahapan  ini  akan  diperjelas.  Ekstraksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai intensitas piksel melalui 12 atribut fitur. Beberapa fitur  yang sangat penting untuk di hitung yaitu kurtosis, mean, standar deviasi, dan skewness. Fitur tersebut digunakan untuk menghitung setiap layer RGB.
Setelah tahap ketiga, citra kemudian di analisa untuk mengetahui konten wajah dengan akurat.  Dalam  makalah ini,  digunakan perhitungan akurasi,  sensitivitas, dan spesifitas. Nilai terbaik  dari  ketiganya  adalah  100%,  namun  hingga  saat  ini  tidak  ada  system  yang  mmapu mendeteksi pada ketiga buah perhitungan tersebut dengan nilai sempurna. Akurasi digunakan untuk  mengklasifikasi  kebenaran  objek  wajah.  Sensitivitas  digunakan  untuk  mengihitung gambar  yan  terdeteksi  benar  yang  terdapat  object  of  interest.  Spesifitas  digunakan  untuk menghitung  jumlah  objek  selain  wajah  yang  tidak  terdeteksi.  Perhitungan  prosentase  sesuai persamaan (6) sampai persamaan (8)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% (6)
Sliding subwindow Pros e s pencocokan fitur citra Mulai Citra RGB C e k threshold , apakah melebihi ? Wajah Bukan Selesai tidak ya
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑥 100% (7) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 𝑥 100%
(8)
Dimana :
TP = citra yang terkategorikan benar dengan hasil yang benar secara akurat TN = citra yang terkategorikan benar dengan hasil yang salah secara akurat FP = citra yang terkategorikan salah dengan hasil yang benar secara akurat FN = citra yang terkategorikan salah dengan hasil yang salah secara akurat Apabila nilai dari hasil di atas berkisar 0% hingga 10% maka, sistem tersebut tidak dapat mendeteksi citra dengan baik, nilai 11% hingga 50%, sistem dapat mendeteksi dengan cukup baik, sedangkan 51% sampai 75%, sistem dapat mendeteksi citra dengan baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengujian ke 1
Pengujian  pertama  di  lakukan  dengan  cara  membandingkan  beberapa  sampel  citra maupun objek yang akan dideteksi apakah berupa wajah seseorang ataupun tidak pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian pertama berupa beberapa citra dan objek No. Citra Jenis TP   TN   FP   FN 1 foto patung 1 0 1 0 2 foto mainan 0 1 0 1 3 foto wajah manusia 1 1 0 0 4 foto kaleng 0 1 0 1 5 gambar kartun 0 1 0 1 6 foto wajah manusia 1 1 0 0 7 foto binatang 0 1 0 1
8 foto lukisan 1 1 0 0 9 foto manusia tampak samping 1 1 0 0 10 foto siluet 0 1 1 0
Berdasarkan hasil pada Tabel 1, diperoleh 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5+9 5+2+4+9 = 14 20 = 0,7𝑥100% = 70% . Hal ini menandakan bahwa tingkat akurasi pada metode Viola Jones ini tergolong cukup akurat di mana hasil dari citra harus mencangkup fitur wajah, yaitu mata, hidung, dan mulut. Apabila dilihat  dari  nilai 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 5 5+4 = 5 9 = 0,55𝑥100% = 55% yang  artinya  objek  dapat dideteksi  oleh  sistem  cukup  baik.  Sedangkan  untuk 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 5 2+5 = 5 7 = 0,71𝑥100% = 71% .  Percobaan  pertama  menghasilkan  nilai  spesifisitas  sebesar  71%  menandakan  bahwa sistem mampu membedakan antara wajah dan bukan wajah dengan baik. Maka dari ketiga hasil parameter diatas dapat dihitung tingkat kehandalan sistem sebagai berikut :

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 + 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠  + 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠
3
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 70% + 55% + 71%
3 = 65%

## 4.2 Pengujian ke 2
Pada pengujian kedua disediakan beberapa citra untuk menguji kemampuan sistem ini untuk  mendeteksi  multiple  object  sebagai  media  uji,  apakah  sistem  ini  mampu  mendeteksi wajah jika terdapat banyak wajah sekaligus. Berikut ini disajikan sebuah citra dari hasil proses deteksi wajah yang ditunjukkan pada Tabel 2. Citra wajah yang terdeteksi oleh sistem diberikan tanda berupa kotak berwarna merah. Tanda kotak tersebut mengidentifikasikan bahwa adanya seorang wajah manusia.
Tabel 2. Hasil pengujian kedua pada foto dengan banyak wajah
No. Citra Keterangan Total wajah asli Total wajah terdeteksi 1 Ukuran citra di zoom (30%)
12 12 2 Citra dengan kontras normal 5 5
3 Citra dengan kontras (-20) 16 3 4 Citra dengan kontras (+20) 15 12
Dari  hasil  pengujian  di  atas  pada  Tabel  2  dapat  disimpulkan  bahwa  daya  tangkap pendeteksi  wajah  pada  sistem  ini  dipengaruhi  itensitas  cahaya  yang  diterima  oleh  sensor pendeteksi  wajah.  Kemudian  kami  uji  kedua  citra  tersebut  (nomor  3  dan  nomor  4)  dengan sampel  16  wajah  yang  memiliki  perbedaan  intensitas  cahaya  agar  mengetahui  tingkat kesuksesan sistem saat minim cahaya maupun cukup cahaya. Kedua hasil perhitungan tersebut cukup  berbeda,  sehingga  disimpulkan  bahwa  citra  yang  memiliki  cukup  cahaya,  keakuratan sistem dalam mendeteksi wajah akan meningkat.

## 5. KESIMPULAN
Pendeteksian wajah menggunakan metode Viola Jones memiliki kemampuan dan hasil yang cukup baik pada pengujian pertama, hal ini terlihat berdasarkan pengujian pertama yang dilakukan  terhadap  identifikasi  wajah  dan  bukan  wajah  dalam  kondisi  yang  memungkinkan dapat  mempengaruhi  hasil  pendeteksian  wajah,  hasil  tersebut  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 65% untuk mendeteksi wajah tersebut.
Pendeteksi  wajah  pada  pengujian  kedua,  dilakukan  dengan  cara  multiple  object  yang akan  diuji  dengan  intensitas  cahaya.  Hasilnya  pada  citra  yang  terdapat  cukup  cahaya  maka pendeteksian  wajah  dapat  dilakukan  dengan  optimal.  Namun  sebaliknya,  jika  pada  citra terdapat intensitas cahaya yang kurang maka pendeteksian wajah tidak dapat berjalan secara optimal.  Maka  pada  pengujian  kedua  dapat  disimpulkan  bahwa  intensitas  cahaya  juga berpengaruh ketika proses deteksi wajah.
Pada saat melakukan pengujian sistem mampu mendeteksi wajah dengan baik walaupun wajah terhalang oleh kacamata ataupun hijab selama konturnya sama dengan kontur wajah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Wahyusari and B. Haryoko , "Penerapan Algoritma Viola Jones untuk Deteksi Wajah," SimetriS, vol. 18, pp. 44-49, 2014.
[2] D.  Hardiyanto  and  D.  A.  Sartika,  "Optimalisasi  Metode  Deteksi  Wajah  berbasis Pengolahan  Citra  untuk  Aplikasi  Identifikasi  Wajah  pada  Presensi  Digital," SETRUM (Sistem  Kendali-Tenaga-Elektronika-TelekomunikasiKomputer), vol.  7,  no.  1,  pp.  107- 116, 2018.
[3] P.  A.  Jusia,  "Face  Recognition  Menggunakan  Metode  Algoritma  Viola  Jones  Dalam Penerapan Computer Vision," Jurnal Ilmiah  Media Processor  , vol.  11, no. 1, pp. 663- 675, 2016.
[4] A. R. Syafira and G. Ariyanto, "Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones," Jurnal Emitor , vol. 17, no. 1, pp. 26-33, 2017.
[5] A.  Suharso,  "Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Viola-Jones  dan  Eigenface Dengan Variasi Posisi Wajah Berbasis Webcam," TechnoXplore : Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1`, pp. 19-30, 2016.
[6] J. Kovac, P. Peer and F. Solina, "Illumination independent color-based face detection," in 3rd International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, 2003. ISPA 2003 , Roma, Italia, 2003.
[7] Q.  Zhao,  D.  Zhang  and  H.  Lu,  "Supervised  LLE  in  ICA  space  for  facial  expression recognition," in 2005 International Conference on Neural Networks and Brain , 2005.
[8] S. Wardoyo, R. Wiryadinata and R. Sagita, "Sistem Presensi Berbasis Agoritma Eigenface Dengan Metode Principal Component Analysis," SETRUM, vol. 3, no. 1, 2014.