Vol. 15. No. 02, Mei 2024: 89-94 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534
Studi Efek Ekualisasi Histogram dan CLAHE dalam Mendeteksi Fitur Wajah Manusia
Regina Lionnie * , Mudrik Alaydrus
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta
* regina.lionnie@mercubuana.ac.id
Abstrak—  Biometrik  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengenali  identitas  seseorang  berdasarkan  morfologi,  perilaku dan  organic  karakteristik  seperti  sidik  jari,  iris,  wajah,  retina, telapak  tangan  dan  geometri  tangan,  dll.  Biometrik  wajah mengacu  pada  bidang  teknologi  biometrik  yang  berfokus  pada analisis dan pengenalan wajah individu untuk tujuan identifikasi dan  autentikasi.  Tahap  pra-proses  memainkan  peran  penting dalam sistem pendeteksi fitur wajah karena melibatkan beberapa langkah untuk meningkatkan kualitas dan keandalan citra wajah sebelum  dianalisis  dan  dibandingkan.  Input  dari  sistem  adalah gambar wajah yang berasalah dari dataset EYB. Fitur pada wajah yang  ingin  dideteksi  adalah  mata  kiri,  mata  kanan,  hidung,  dan mulut.  Metode  pra  -proses  yang  diselidiki  pada  penelitian  ini adalah  histogram  equalization  dan  Contrast  Limited  Adaptive Histogram  Equalization  (CLAHE).  Hasil  dari  penelitian  ini memperlihatkan bahwa metode pra-proses CLAHE memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan histogram equalization dalam mendeteksi fitur pada wajah.
Kata  Kunci—  biometrik,  CLAHE,  deteksi  wajah,  ekualisasi histogram, fitur wajah
DOI: 10.22441/jte.2024.v15i2.002

## I. P ENDAHULUAN
Biometrik adalah metode yang digunakan untuk mengenali identitas  seseorang  berdasarkan  morfologi,  perilaku  dan karakteristik seperti sidik jari, iris, wajah, retina, telapak tangan dan  geometri  tangan,  dll  [1].  Fitur  biometrik  adalah  alternatif yang aman untuk metode identifikasi tradisional karena bersifat universal,  terukur,  unik,  dan  permanen,  menjadikannya menguntungkan  untuk  aplikasi  yang  bertujuan  untuk memfasilitasi  kehidupan  sehari-hari  dan  juga  sebagai  akses keamanan  untuk  mencegah  penipuan  [2].  Biometrik  wajah mengacu pada bidang teknologi biometrik yang berfokus pada analisis dan pengenalan wajah individu untuk tujuan identifikasi dan autentikasi. Hal ini melibatkan penangkapan fitur dan pola wajah, mengubahnya menjadi data digital, dan membandingkannya  dengan  basis  data  untuk  menentukan identitas  seseorang.  Sistem  biometrik  wajah  biasanya menggunakan  kamera  atau  sensor  untuk  menangkap  gambar atau  video  wajah  seseorang,  yang  kemudian  diproses menggunakan  berbagai  algoritma  untuk  mengekstraksi  fitur wajah yang unik. Ciri-ciri tersebut dapat berupa jarak antar mata, bentuk hidung, kontur wajah, dan ciri khas lainnya. Data yang dihasilkan sering direpresentasikan sebagai template wajah atau representasi matematis dari wajah seseorang.
Proses  ekstraksi  fitur  merupakan  fase  yang  penting  dalam sistem pengenalan biometrik wajah karena dapat mempengaruhi seluruh  keakuratan  sistem  karena  faktanya  bahwa  fitur  wajah memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi dan mendeskripsikan  berbagai  bagian  wajah,  seperti  kontur  wajah, alis, mata, hidung, dan mulut. Pada dasarnya, ada dua jenis fitur: fitur  appearance  dan  fitur  geometri.  Fitur  appearance menyangkut  fitur  kulit,  lipatan  dan  kerutan  sedangkan  fitur geometri  diperoleh  dari  landmark  wajah  (mata,  alis,  mulut, hidung, pipi, bibir dan dagu) [3].
Tantangan utama dalam deteksi wajah adalah mencari fitur wajah yang dapat merepresentasikan wajah seseorang sehingga fitur  ini  menjadi  fitur  pembeda  diantara  wajah  seseorang dengan  orang  yang  lain.  Selain  fitur,  tahap  pra-proses  juga memainkan  peran  penting  dalam  sistem  pengenalan  wajah karena  melibatkan  beberapa  langkah  untuk  meningkatkan kualitas  dan  keandalan  fitur  wajah.  Pada  penelitian  ini,  telah dilakukan variasi tahap pra-proses terutama dalam menggunakan  metode  ekualisasi  histogram  dan  Contrast Limited  Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  dalam mendeteksi  bagian  fitur  wajah  seperti  area  mata,  hidung  dan mulut.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Setelah melakukan penelaahan terhadap beberapa penelitian,  ada  beberapa  publikasi  yang  berkaitan  dengan penelitian  pada  artikel  ini.  Penelitian  pada  [4]  menunjukkan bahwa deteksi landmark wajah memberikan perhitungan yang lebih akurat dari berbagai lokasi di wajah dibandingkan dengan penelitian  sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan  pada  [5] menunjukkan bahwa juga banyak atribut non-demografis yang sangat memengaruhi kinerja pengenalan, seperti aksesori, gaya rambut dan warna, bentuk wajah, atau anomali wajah.
Pada [6] penelitian dilakukan menggunakan proses hierarki analitik  untuk  memperkirakan  seberapa  penting  fitur  wajah dalam pengenalan. Dari salah satu hasil percobaan, fitur yang paling  diskriminatif  adalah  mata,  hidung,  dan  mulut. Sebaliknya,  meskipun  mereka  mencatat  bahwa  alis  sama pentingnya  dalam  pengenalan  wajah,  peranan  alis  mungkin tidak  penting  dalam  situasi  kehidupan  nyata.  Pada  [7] mendiskusikan  bahwa  dalam  mengidentifikasi  wajah  dengan kehadiran  fitur  mata,  telah  berhasil  meningkatkan  tingkat deteksi dan menghasilkan 90% akurasi.
Pada  [8]  telah  mempelajari  efek  pemisahan  lima  belas daerah  wajah  dan  menemukan  bahwa  daerah  fitur  dalam (mulut,  hidung,  dan  alis  kanan)  lebih  berguna  untuk  gambar dengan jarak akuisisi yang lebih pendek sedangkan daerah fitur
luar (dahi, dagu, dan telinga kanan) lebih berguna. cocok untuk jarak  akuisisi  yang  lebih  jauh.  Mata  dan  mulut  adalah  fitur penting  untuk  pendeteksian  wajah,  karena  menghilangkannya secara  signifikan  akan  mengurangi  skor  nilai  wajah,  yang mengarah ke persepsi wajah yang salah [9].
Setelah  menganalisis  berbagai  set  fitur  wajah  untuk digunakan  dalam  teknik  deteksi  orientasi  wajah  dan  menguji hasilnya  masing-masing,  satu  set  enam  titik  wajah  ujung hidung, dagu, titik sudut mata dan titik sudut mulut ditemukan cukup agar sebuah algoritma dapat mendeteksi orientasi wajah dalam rentang pandang yang luas dengan komputasi yang lebih sedikit.[10]. Hasil dari studi penelitian terkait ini menunjukkan bahwa  deteksi  menggunakan  landmark  wajah  meningkatkan akurasi pengenalan wajah, meningkatkan kekhasan wajah, dan dapat  dioptimalkan  melalui  model  yang  membagi  landmark menjadi  poin-poin  penting  dan  menyisipkan  poin  untuk representasi bentuk dan standarisasi yang lebih baik.
Penelitian  [11]  mengeksplorasi  deteksi  pneumonia  pasca- COVID  menggunakan  Histogram  Equalization  (HE)  dan Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), yang diterapkan pada gambar rontgen dada (CXR) dan CT scan. Dengan  menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN), hasilnya  menunjukkan  bahwa  HE  dan  CLAHE  meningkatkan efisiensi dan kecepatan model, mencapai tingkat  akurasi  96% dalam membedakan antara pneumonia COVID-19, pneumonia biasa,  dan  paru-paru  yang  sehat.  Pada  [12]  penelitian  ini menyelidiki  pengaruh  CLAHE  terhadap  akurasi  identifikasi biometrik  buku  jari  (finger  knuckle  print).  Penelitian  ini mengeksplorasi  bagaimana  variasi  ukuran  wilayah  dan  batas klip di CLAHE mempengaruhi akurasi identifikasi menggunakan dua metode ekstraksi fitur: Speeded-Up Robust Features  (SURF)  dan  Principal  Component  Analysis  (PCA). Studi tersebut menunjukkan bahwa akurasi optimal menggunakan  SURF  dicapai  dengan  ukuran  wilayah  5x5  dan batas  klip  0,14,  sehingga  menghasilkan  akurasi  97%.  Untuk PCA,  akurasi  tertinggi  adalah  91%,  dengan  performa  optimal diamati di berbagai batas klip dan ukuran wilayah 2x2.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Gambar 1 berikut merupakan blok diagram studi tahap pra- proses dalam mendeteksi fitur wajah untuk sistem pengenalan wajah  menggunakan  fitur  geometri.  Input  dari  sistem merupakan  gambar  wajah  dengan  ruang  warna  grayscale  dan kriteria  wajah menghadap kamera. Gambar 2 memperlihatkan contoh dari  gambar  wajah yang berasal dari dataset  Extended Yale Face Database (EYB) [13], [14]. Dataset EYB ini dipilih karena  memberikan  Kumpulan  data  gambar  wajah  dengan kondisi  yang  selalu  menghadap  ke  kamera  pada  saat  akuisisi gambar  sehingga  cocok  menjadi  dataset  dalam  penelitian perbandingan metode ekualisasi histogram dan CLAHE. Selain itu,  dataset  EYB  ini  dipilih  karena  memiliki  variasi pencahayaan yang gelap terang dengan kondisi yang berbeda- beda  sehingga  lebih  memperlihatkan  efek  pengaturan  kontras yang  diteliti  pada  penelitian  ini.  Pada  diagram  blok  deteksi wajah pada  Gambar 1 memperlihatkan bahwa setelah gambar utuh  satu  wajah  masuk  ke  dalam  sistem  pendeteksi,  maka sistem  akan  menjalankan  tahap  pra-proses  dengan  variasi
parameter  pra-proses.  Tahap  pra-proses  yang  dilalui  pada penelitian  ini  adalah  ekualisasi  histogram  (HE)  dan  Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Hasil dari tahap  ini  adalah  gambar  utuh  wajah  yang  telah  melalui algoritma pra-proses yang diinginkan. Selanjutnya, fitur wajah (mata,  hidung,  dan  mulut)  akan  terdeteksi  menggunakan Algoritma  Viola-Jones  [15].  Output  dari  sistem  pendeteksi merupakan  tampilan  hasil  fitur  yang  berhasil  terdeteksi  oleh sistem.
Gambar 1. Blok Diagram Deteksi Fitur Wajah
Gambar 2. Contoh gambar wajah manusia dataset EYB [13] [14]

## A. Histogram Equalization (HE)
Histogram equalization (HE) adalah teknik yang digunakan dalam  pemrosesan  gambar  untuk  meningkatkan  kontras gambar. Hal ini bertujuan untuk mendistribusikan kembali nilai intensitas  suatu  citra,  sehingga  histogram  yang  dihasilkan menjadi  lebih  merata  di  seluruh  rentang  dinamis.  Langkah pertama  dalam  melakukan  teknik  ini  adalah  menghitung histogram  dari  gambar  input,  yang  mewakili  distribusi frekuensi  intensitas  piksel.  Histogram  digunakan  menghitung jumlah  piksel  pada  setiap  tingkat  intensitas.  Kemudian,  akan dihitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) dari histogram. CDF mewakili probabilitas setiap intensitas piksel yang terjadi pada gambar.  Selanjutnya  akan  dinormalisasikan  CDF  untuk memetakan nilai intensitas dari gambar input ke rentang baru. CDF  yang  dinormalisasi  akan  memetakan  nilai  intensitas  asli dari setiap piksel dalam gambar input ke nilai yang disamakan yang sesuai. Pemetaan ini mendistribusikan kembali intensitas, secara  efektif  meningkatkan  kontras.  Nilai  intensitas  yang disamakan  yang  diperoleh  di  langkah  sebelumnya  dapat digunakan  untuk  memperlihatkan  gambar  yang  sudah  diatur kontrasnya.
HE  akan  meregangkan  histogram  gambar  untuk  menutupi seluruh  rentang  dinamis,  yang  menghasilkan  peningkatan
kontras.  Ini  bisa  sangat  efektif  untuk  gambar  yang  memiliki kontras  rendah  atau  di  mana  nilai  intensitas  terkonsentrasi dalam kisaran sempit.  Dengan mendistribusikan kembali nilai intensitas, pemerataan histogram dapat meningkatkan visibilitas detail gambar dan meningkatkan tampilan visual.
HE  merupakan  operasi  yang  dilakukan  secara  global  dan tidak mempertimbangkan karakteristik  atau variasi lokal pada citra. Hal ini dapat mengakibatkan efek yang tidak diinginkan, seperti amplifikasi kebisingan yang berlebihan atau hilangnya detail  lokal.  Untuk  mengatasi  keterbatasan  ini,  variasi  adaptif pemerataan  histogram,  seperti  Contrast  Limited  Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), telah dikembangkan untuk meningkatkan kontras tetapi juga mempertimbangkan karakteristik citra lokal.

## B. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) [16]
CLAHE adalah teknik pemrosesan gambar yang digunakan untuk meningkatkan kontras gambar, khususnya di area dengan variasi  tingkat  intensitas  yang  signifikan.  CLAHE  merupakan peningkatan dari metode ekualisasi histogram tradisional karena menyesuaikan  dengan  konten  gambar  lokal,  mencegah penguatan derau yang berlebihan dan menjaga kualitas gambar secara keseluruhan. Meskipun kedua metode tersebut bertujuan untuk meningkatkan kontras gambar, keduanya berbeda dalam cara  menangani  peningkatan  kontras  lokal  dan  menghindari amplifikasi derau yang berlebihan.
HE  beroperasi  secara  global  pada  seluruh  gambar, mendistribusikan  kembali  nilai  intensitas  untuk  mencapai histogram  yang  lebih  seragam.  Metode  ini  meregangkan histogram untuk mencakup seluruh rentang dinamis, yang dapat meningkatkan  kontras.  Namun,  HE  tidak  mempertimbangkan karakteristik  lokal  dari  gambar,  dan  akibatnya,  dapat memperkuat  noise  dan  menghasilkan  artefak.  Di  sisi  lain, CLAHE mengatasi keterbatasan pemerataan histogram dengan membagi  gambar  menjadi  tiles  atau  wilayah  yang  lebih  kecil. Lalu  menerapkan  HE  secara  lokal  di  dalam  setiap  tiles, menyesuaikan dengan karakteristik spesifik wilayah itu. Dengan membatasi  amplifikasi  kontras  dalam  setiap  petak,  CLAHE mencegah  peningkatan  yang  berlebihan  dan  menjaga  kualitas gambar. Ini dapat meningkatkan kontras  area terang dan gelap tanpa mengorbankan detail gambar secara keseluruhan.
Sifat  adaptif  CLAHE  membuatnya  sangat  berguna  untuk gambar dengan iluminasi yang tidak seragam atau area dengan kontras  yang  bervariasi,  seperti  gambar  medis  atau pemandangan alam. Ini dapat secara efektif meningkatkan detail lokal sambil mempertahankan kualitas visual secara keseluruhan.  Sementara  HE  beroperasi  secara  global  pada seluruh  gambar,  CLAHE  beradaptasi  secara  lokal  untuk meningkatkan kontras. Kemampuan CLAHE untuk membatasi amplifikasi  kontras  dan  mempertimbangkan  variasi  lokal menjadikannya  teknik  yang  lebih  canggih  dan  kuat dibandingkan HE.
Gambar input awalanya akan dibagi menjadi wilayah yang lebih  kecil  dan  tidak  tumpang  tindih.  Setiap  petak  mewakili wilayah  lokal  dari  gambar.  Pada  penelitian  ini  akan  dikaji pembagian tiles [8,8] dan [30,30]. Pemilihan tiles ini dilakukan untuk  melihat  efek  tiles  yang  kecil  dengan  yang  besar  dalam hasil  deteksi  fitur  wajah.  Kemudian,  persamaan  histogram
diterapkan secara individual ke setiap tiles yang telah didapatkan pada  tahap  pembagian  tiles  sebelumnya.  Persamaan  ekualisasi histogram  mendistribusikan  kembali  nilai  intensitas  gambar untuk  meningkatkan  kontras  dengan  menyebarkan  nilai  piksel ke seluruh rentang yang lebih dinamis. Perhitungan Cumulative Distribution  Function  (CDF)  untuk  setiap  tiles  berdasarkan ekualisasi histogram dilakukan dan untuk mencegah amplifikasi kebisingan  dan  pembentukan  artefak,  mekanisme  pembatasan kontras  diterapkan.  Ini  membatasi  amplifikasi  kontras  dalam setiap tiles. Faktor pembatas menentukan perbedaan maksimum yang  diijinkan  antara  nilai  intensitas  tetangga.  Dilakukan pengulangan  step  ekualisasi  histogram,  perhitungan  CDF,  dan pembatasan kontras untuk setiap tiles yang telah dibagi pada step pertama.  Untuk  memastikan  kelancaran  transisi  antara  tiles tetangga,  teknik  interpolasi  diterapkan.  Ini  membantu  untuk menyatukan  tiles  yang  disamakan,  mengurangi  batas  yang terlihat.
Dengan  menerapkan  CLAHE,  kontras  pada  gambar  dapat ditingkatkan sambil menjaga detail dan mengurangi amplifikasi derau.  Teknik  ini  sangat  berguna  untuk  gambar  dengan iluminasi  yang  tidak  seragam  atau  variasi  kontras  lokal  yang signifikan,  seperti  gambar  medis,  gambar  satelit,  dan  gambar mikroskop. CLAHE telah digunakan pada aplikasi di berbagai bidang,  termasuk  pemrosesan  citra,  visi  komputer,  dan pencitraan medis.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada  eksperimen  pertama,  sistem  deteksi  fitur  wajah  akan mendeteksi  bagian  wajah  yang  dianggap  sebagai  area  mata. Untuk dapat mencari fitur geometri pada wajah, terlebih dahulu perlu  dilakukan  identifikasi  bagian-bagian  wajah  seperti  mata, alis,  hidung,  mulut,  dsb.  Metode  Viola-Jones  [15]  dapat membantu sistem pengenalan dalam mendeteksi bagian-bagian wajah ini.
Hasil  deteksi  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  berikut  untuk responden wanita dan Gambar 4 untuk responden pria. Terlihat bahwa ketika mendeteksi kedua mata, baik responden pria dan wanita  berhasil  mendeteksi  area  mata  dengan  metode  Viola Jones ini. Tetapi ketika deteksi mata kiri atau mata kanan saja, baik  responden  Wanita  dan  pria,  metode  Viola-Jones  masih tidak akurat dalam mendeteksi mata kiri atau kanan. Begitu pula error terjadi ketika mendeteksi mulut dan hidung.
Gambar 3. Hasil Deteksi Fitur Wajah untuk responden wanita.
Gambar 4. Hasil Deteksi Fitur Wajah untuk responden pria
Pada  percobaan  selanjutnya,  dilakukan  terlebih  dahulu metode pra-proses menggunakan Histogram Equalization (HE) dan  Adaptive  Equalization  dengan  metode  CLAHE.  Adapun metode CLAHE akan meningkatkan kontras dari gambar wajah dengan melakukan ekualisasi histogram secara adaptive. Hasil peningkatan  kontras  terlihat  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6 berikut  dimana  gambar  kiri  adalah  gambar  original  sebelum pra-proses  dan  gambar  kanan  adalah  hasil  setelah  diterapkan metode.  Gambar  7  memperlihatkan  hasil  histogram  baik  dari gambar asli, hasil HE dan hasil CLAHE. Terlihat bahwa hasil histogram  setelah  proses  HE  memperlihatkan  histogram  yang lebih  terdistribusi  secara  merata  akan  tetapi  berbeda  dengan HE,  hasil  proses  CLAHE  memperlihatkan  bahwa  walau  hasil tidak  rata  seperti  pada  HE,  beberapa  nilai  histogram  pada gambar  asli  yang  tidak  ada  atau  kecil,  contohnya  pada  nilai keabuan 200 ke atas, pada hasil CLAHE berhasil diperbaiki.
Gambar 5. Hasil Penerapan HE: (kiri) gambar asli (kanan) gambar setelah HE
Gambar 6. Hasil Penerapan CLAHE: (kiri) gambar asli (kanan) gambar setelah CLAHE
(a) (b)
(c)
Gambar 7. (a) histogram citra asli, (b) histogram citra setelah HE, dan (c) histogram citra setelah CLAHE
Setelah dilakukan ekualisasi dengan HE dan CLAHE maka percobaan deteksi bagian fitur wajah  akan dilakukan kembali. Terlihat  pada  Gambar  8  hasil  pra-proses  dengan  HE  bahwa walaupun berangkat dari gambar asli masih terdapat error pada pendeteksian  fitur  wajah,  akan  tetapi  hasil  proses  dengan  HE
R. Lionnie et al., Studi Efek Ekualisasi Histogram dan CLAHE dalam Mendeteksi Fitur Wajah Manusia
terlihat dapat mendeteksi hidung dengan benar. Pada  Gambar 9, terlihat penerapan CLAHE telah memperbaiki hasil deteksi metode  Viola-Jones  yang  dapat  secara  akurat  mendeteksi bagian  mulut  dan  hidung,  akan  tetapi  masih  terdapat  error dalam mendeteksi bagian mata kiri saja atau mata kanan saja.
Percobaan  selanjutnya  dilakukan  dengan  memperbanyak area pembagian fitur wajah pada metode CLAHE, sebelumnya dilakukan  pembagian  ukuran  tiles  sebesar  [8,8]  yang  dapat dilihat pada Gambar 9. Pada Gambar 10, metode  Viola-Jones berhasil mendeteksi lebih baik walau belum 100% akurat mata kiri  saja  dan  kanan  saja  dengan  memperbesar  ukuran  tiles menjadi sebesar [30,30].
Gambar 8. Hasil Deteksi Fitur Wajah setelah menggunakan metode pra-proses HE
Gambar 9. Hasil Deteksi Fitur Wajah setelah menggunakan metode pra-proses CLAHE
Gambar 10. Hasil Deteksi Fitur Wajah setelah menggunakan metode pra-proses CLAHE dengan ukuran tiles [30,30]

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dibandingkan  metode  pra-proses dengan Histogram Equalization dan Contrast Limited Adaptive Histogram  Equalization  (CLAHE)  sebagai  tahap  awal  dalam mendeteksi fitur di wajah seperti mata (kiri dan kanan), hidung dan mulut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil CLAHE memperlihatkan  histogram  yang  tidak  serata  HE  akan  tetapi lebih berhasil mendeteksi bagian fitur wajah, terutama pada fitur hidung dan mulut. CLAHE sebagai metode ekualisasi histogram yang secara lokal pada destinasi tiles dengan ukuran yang dapat disesuaikan  terlihat  dapat  memperbaiki  hasil  pendeteksi  fitur pada wajah. DIharapkan dengan deteksi fitur wajah yang lebih akurat  akan  mendukung  sistem  pengenalan  wajah  yang  lebih stabil dan minim error.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  dengan  memperbanyak  variasi  parameter  pada  metode CLAHE,  seperti  variasi  nilai  tiles  dan  batas  cropping,  dan menggabungkannya dengan metode pra-proses lainya sehingga lebih baik dalam mendeteksi fitur wajah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didukung  dan  didanai  oleh  skema  penelitian internal LPPM Universitas Mercu Buana Jakarta tahun 2023.
D AFTAR P USTAKA
[1] W. Ouarda, H. Trichili, A. M. Alimi and B. Solaiman, "Face recognition based on geometric  features using  Support  Vector  Machines," 2014 6th International  Conference  of  Soft  Computing  and  Pattern  Recognition (SoCPaR), 2014, pp. 89-95, doi: 10.1109/SOCPAR.2014.7007987.
[2] S.  Guennouni,  A.  Mansouri,  and  A.  Ahaitouf,  Biometric  Systems  and Their Applications. Visual Impairment and Blindness - What We Know and What We Have to Know,” 2019 https://doi.org/10.5772/INTECHOPEN.84845.
[3] G. Palestra, et al. "Improved performance in facial expression recognition using 32 geometric features." International Conference on Image Analysis and Processing. Springer, Cham, 2015.
[4] A.  Aryal,  and  B.  Becerik-Gerber,  “Skin  Temperature  Extraction  Using Facial  Landmark  Detection  and  Thermal  Imaging  for  Comfort Assessment,” Proceedings  of  the 6th ACM International  Conference on Systems  for  Energy-Efficient  Buildings,  Cities,  and  Transportation. https://doi.org/10.1145/3360322.3360848 .
[5] P. Terhorst, J. Kolf, M. Huber, F. Kirchbuchner, N. Damer, A. Morales, J. Fierrez, and A. Kuijper, “A Comprehensive Study on Face Recognition Biases  Beyond  Demographics.”  IEEE  Transactions  on  Technology  and Society, 3, 16-30. 2021. https://doi.org/10.1109/tts.2021.3111823 .
[6] P. Karczmarek, W. Pedrycz, A. Kiersztyn, A. P. Rutka, “A study in facial features  saliency  in  face  recognition:  an  analytic  hierarchy  process approach,” Soft Comput. 2017, 21, 7503–7517.
[7] M. Chaudhari, M. Deshmukh, G. Ramrakhiani, and R. Parvatikar, “Face Detection  Using  Viola  Jones  Algorithm  and  Neural  Networks.”  2018
Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA), 1-6. 2018. https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2018.8697768 .
[8] P. Tome, J. Fierrez, R. Vera-Rodriguez, J. Ortega-Garcia, “Combination of Face Regions in Forensic Scenarios,” J. Forensic Sci. 60, 1046–1051. 2015.
[9] Y. Omer,  R.  Sapir, Y. Hatuka,  and G. Yovel,  “What  Is  a Face?  Critical Features  for  Face  Detection,”  Perception,  48,  437  -  446.  2019. https://doi.org/10.1177/0301006619838734.
[10] H.  Shah,  A.  Dinesh,  and  T.  Sharmila,  “Analysis  of  Facial  Landmark Features to determine the best subset for finding Face Orientation,” 2019 International Conference on Computational Intelligence in Data Science (ICCIDS), 1-4. https://doi.org/10.1109/ICCIDS.2019.8862093 .
R. Lionnie et al., Studi Efek Ekualisasi Histogram dan CLAHE dalam Mendeteksi Fitur Wajah Manusia
[11] V. M, S. Rajkumar, M. V. . Kalyan Reddy, and V. . Janesh, “Detection of Post  COVID-Pneumonia  Using  Histogram  Equalization,  CLAHE  Deep Learning Techniques”, ia, vol. 26, no. 72, pp. 137–145, Sep. 2023.
[12] F.M.  Hana,  I.D.  Maulida,  “Analysis  of  contrast  limited  adaptive histogram  equalization  (CLAHE)  parameters  on  finger  knuckle  print identification,” InJournal of Physics: Conference Series 2021 Feb 1 (Vol. 1764, No. 1, p. 012049). IOP Publishing.
[13] A.S. Georghiades,  P.  N.  Belhumeur  and D.  J.  Kriegman, "From  few  to many:  illumination  cone  models  for  face  recognition  under  variable lighting and pose," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,  vol.  23,  no.  6,  pp.  643-660,  June  2001,  doi: 10.1109/34.927464.
[14] K. C. Lee, J. Ho, and D.J. Kriegman, “Acquiring linear subspaces for face recognition  under  variable  lighting,”  IEEE  Transactions  on  pattern analysis and machine intelligence, 27(5), 684-698. 2005.
[15] P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of  simple  features,"  Proceedings  of  the  2001  IEEE  Computer  Society Conference on  Computer Vision  and Pattern  Recognition.  CVPR 2001, Kauai, HI, USA, 2001, pp. I-I, doi: 10.1109/CVPR.2001.990517.
[16] K.  Zuiderveld,  “Contrast  limited  adaptive  histogram  equalization”. Graphics gems, 474-485. 1994.