Abstrak—Dalam  masa  pandemi  kasus  penularan  virus CORONA masih tetap bertambah dari hari ke hari. Salah satu gejala  yang  umum  dialami  oleh  pasien  COVID-19  adalah demam.  Hal  yang  umum  dilakukan  untuk  mengukur  suhu  di masa  pandemi  adalah  menggunakan  termometer  non  kontak. Deep  Learning  bisa  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  dan membantu  mendeteksi  suhu  maksimal  wajah  dari  gambar termal.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi pendeteksi  suhu  pada  citra  termal  menggunakan  pendekatan Deep  Learning.  Dalam  Penelitian  ini  dilatih  sebuah  model deteksi SSD-MobileNet untuk mendeteksi area wajah dari citra termal. Setelah terdeteksi, data suhu diekstrak dari area wajah tersebut.  Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini  digunakan  dataset citra termal Tuft Face Database, IRDatabase, dan citra termal yang  diambil  menggunakan  Flir  One.  Dari  hasil  uji  coba didapatkan hasil mean average precision deteksi wajah sebesar 0,95  dengan  threshold  dari  evaluasi  model  untuk  IoU  0,75 sebesar 0,95 dan mean absolute error deteksi suhu sebesar 1,51.
Kata  Kunci—Deteksi  Suhu,  Deep  Learning,  SSD-Mobilenet, Citra Termal.

## I. PENDAHULUAN
ALAM masa pandemi kasus penularan virus CORONA masih  tetap  bertambah  dari  hari  ke  hari.  Diperlukan usaha yang maksimal agar penyebaran virus CORONA bisa ditekan.  Orang  yang  sehat  harus  dipisahkan  dengan  orang yang  sakit  dan  orang  yang  mengalami  gejala.  Hal  tersebut perlu  dilakukan  agar  virus  tidak  semakin  menyebar.  Salah satu  gejala  yang  umum  dialami  oleh  pasien  COVID-19 adalah  demam  [1].  Hal  yang  umum  dilakukan  untuk mengukur  suhu  di  masa  pandemi  adalah  menggunakan termometer non kontak. Deep Learning bisa digunakan untuk mendeteksi  wajah  dan  suhu  maksimal  wajah  dari  gambar termal.  Dari  data  yang  didapatkan  akan  digunakan  untuk menentukan apakah subjek terdeteksi demam atau tidak.
Deep  Learning merupakan  sebuah  bentuk  pembelajaran mesin  yang  memungkinkan  sebuah  sistem  komputer  untuk mengumpulkan  berbagai  pengetahuan  tanpa  perlu  adanya operator  manusia  untuk  menentukan  secara  rinci  semua pengetahuan  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  tersebut.  Hirarki konsep memungkinkan komputer untuk mempelajari konsep- konsep  yang  rumit  dengan  membangun  konsep-konsep tersebut  dari  konsep  yang  lebih  sederhana.  Jika  konsep- konsep  yang  dibangun  digambarkan  dalam  bentuk  grafik, gambaran grafiknya dalam dan terdiri dari banyak lapisan [2].
Penelitian ini adalah bagian dari ANDROID-MTID yang merupakan  aplikasi  Android  yang  menggabungkan  sistem deteksi  masker,  sistem  deteksi  suhu  dan  sistem  pengenalan wajah bermasker maupun tak bermasker. Sistem deteksi suhu akan  diimplementasikan  dengan  memanfaatkan  data  yang didapatkan  dari  kamera  termal. Deep  Learning akan digunakan untuk mendeteksi wajah dari data. Setelah wajah terdeteksi maka sistem akan mengekstrak suhu wajah subjek.
Jika nilai suhu wajah subjek melebihi batas maka sistem akan memberikan peringatan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Hardware Tools
Kamera termal adalah sebuah perangkat non-kontak yang mendeteksi energi termal (panas) dan mengubahnya menjadi gambar visual. Resolusi yang dihasilkan oleh kamera termal lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  kamera  RGB  karena detektor  termal  perlu  mendeteksi  energi  yang  memiliki panjang  gelombang  yang  jauh  lebih  besar  dari  cahaya tampak, sehingga setiap elemen sensor harus jauh lebih besar. Panas yang dideteksi oleh kamera termal bisa diukur dengan sangat  tepat  sehingga  memungkinkan  untuk  diaplikasikan untuk  berbagai  macam  hal  seperti  operasi  militer,  mobil otonom, dan penelitian ilmiah.  Foto dari kamera termal yang digunakan bisa dilihat pada Gambar 1.

## B. Software Tools

## 1) Google Colab
Google Colab adalah sebuah produk dari Google Research yang menyediakan layanan Jupyter Notebook yang dihosting sehingga  tidak  perlu  melakukan  instalasi  software  secara lokal.  Colab  memungkinkan  pengguna  untuk  menulis  dan mengeksekusi  kode  python  arbitrer  melalui  browser,  dan sangat  cocok  untuk  pembelajaran  mesin,  analisis  data,  dan pendidikan. Google memberikan akses gratis ke sumber daya komputasi  termasuk  GPU  dan  TPU  tetapi  dengan  batasan tertentu.

## 2) Tensorflow
Tensorflow adalah platform open source end-to-end untuk machine  learning .  Platform  ini  memiliki  ekosistem  alat, pustaka, dan sumber daya komunitas yang komprehensif dan fleksibel yang memungkinkan peneliti untuk mendorong ML mutakhir dan pengembang bisa dengan mudah membangun

## Deteksi Suhu Melalui Citra Termal Wajah Menggunakan Deep Learning
Dion Devara Aryasatya, Nanik Suciati, dan Ary Mazharuddin Shiddiqi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
D
Gambar 1. Kamera termal.
dan  menerapkan  aplikasi  yang  didukung  oleh  ML.  Untuk pengerjaan  penelitian  ini  digunakan  Object  Detection  API dan  Detection  Model  Zoo.  Object  Detection  API  sebuah framework  open  source  yang  dibangun  di  atas  TensorFlow yang  memudahkan  pembuatan,  pelatihan,  dan  penerapan model  deteksi  objek.  Detection  Model  Zoo  merupakan database model deteksi objek yang telah dilatih sebelumnya menggunakan dataset seperti  COCO,  Kitti,  Open  Images, AVA v2.1, iNaturalist, dan Snapshot Serengeti. Model-model ini dapat digunakan untuk inferensi out-of-the-box atau untuk melakukan pelatihan ulang menggunakan dataset yang lain.

## 3) LabelImg
LabelImg  adalah  alat  anotasi  gambar  grafis  yang  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  Qt  untuk antarmuka  grafisnya.  Anotasi  disimpan  sebagai file XML dalam  format  PASCAL  VOC,  format  yang  digunakan  oleh ImageNet.  Selain  itu,  LabelImg  juga  mendukung  format YOLO dan CreateML.
4) Flir Image Extractor
Flir Image  Extractor adalah  sebuah library Python  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengekstrak  citra  asli  dan nilai  sensor  termal  yang  dikonversi  ke  suhu  dari  kamera
termal  buatan  Flir.  Jenis kamera  yang didukung  adalah  Flir One, Xenmuse XTR, dan AX8.

## III. PERANCANGAN

## A. Perancangan Arsitektur Sistem
Dalam  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  yang  bisa mendeteksi  suhu  wajah  pada  manusia.  Desain  sistem  ini memakai desain sistem yang dimodifikasi dari referensi [3]. Input  yang  digunakan  sistem  berupa  citra  termal  yang diperoleh  dari  pengambilan  gambar  menggunakan  kamera termal  Flir  One.  Deteksi  wajah  pada  citra  input  dilakukan menggunakan  model  SSD-Mobilenet.  Jika  wajah  berhasil terdeteksi akan didapatkan koordinat bounding box wajah. Setelah wajah terdeteksi, data suhu maksimal wajah akan diekstrak.  Dari  data  suhu  yang  berhasil  di  ekstrak  bisa ditentukan  apakah  seseorang  mengalami  demam  atau  tidak oleh  sistem  menggunakan  Flir  Image  Extractor.  Jika  suhu badan lebih dari atau sama dengan 38º Celcius maka sistem akan  memberikan  peringatan  [4].  Setelah  itu  sistem  akan menampilkan suhu wajah yang berhasil diekstrak. Alur kerja sistem dapat dilihat pada Gambar 2.

## 1) Single Shot Multibox Detector (SSD)
SSD  adalah  sebuah  metode  deteksi  objek  pada  gambar menggunakan  satu  deep  neural  network.  SSD  memisahkan ruang  keluaran  dari  bounding  box  menjadi  satu  set  box default melalui rasio aspek dan skala yang berbeda per lokasi peta fitur. Pada waktu prediksi, network menghasilkan skor untuk keberadaan setiap kategori objek di setiap box default dan  menghasilkan  penyesuaian  pada  box  agar  lebih  cocok
Gambar 2. Alur kerja sistem.
Gambar 3. Arsitektur SSD.
Gambar 4 . Tuft face dataset TD_IR_A.
T abel 1 . Arsitektur mobilenet Tipe Stride Bentuk Kernel Ukuran Input Conv 2 3 × 3 × 3 × 32 224 × 224 × 3 Conv dw 1 3 × 3 × 32 112  ×  112  × 32 Conv 1 1 × 1 × 32 × 64 112  ×  112  × 32 Conv dw 2 3 × 3 × 64 112  ×  112  × 64 Conv 1 1 × 1 × 64 × 128 56 × 56 × 64 Conv dw 1 3 × 3 × 128 56 × 56 × 128 Conv 1 1 × 1 × 128 × 128 56 × 56 × 128 Conv dw 2 3 × 3 × 128 56 × 56 × 128 Conv 1 1 × 1 × 128 × 256 56 × 56 × 128 Conv dw 1 3 × 3 × 256 28 × 28 × 256 Conv 1 1 × 1 × 256 × 256 28 × 28 × 256 Conv dw 2 3 × 3 × 256 28 × 28 × 256 Conv 1 1 × 1 × 256 × 512 14 × 14 × 256 Conv dw 1 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 512 14 × 14 × 512 Conv dw 1 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 512 14 × 14 × 512 Conv dw 1 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 512 14 × 14 × 512 Conv dw 1 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 512 14 × 14 × 512 Conv dw 1 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 512 14 × 14 × 512 Conv dw 2 3 × 3 × 512 14 × 14 × 512 Conv 1 1 × 1 × 512 × 1024 7 × 7 × 512 Conv dw 2 3 × 3 × 1024 7 × 7 × 1024 Conv 1 1 × 1 × 1024 × 1024 7 × 7 × 1024 Avg Pool 1 Pool 7 × 7 7 × 7 × 1024 Fully Connected 1 1024 × 1000 1 × 1 × 1024 Softmax 1 Classifier 1 × 1 × 1000
dengan  bentuk  objek.  Selain  itu,  network  menggabungkan prediksi  dari  beberapa  peta  fitur  dengan  resolusi  berbeda untuk menangani objek dengan berbagai ukuran secara alami. SSD  mudah  untuk  dilatih  dan  langsung  diintegrasikan  ke dalam  sistem  yang  memerlukan  komponen  deteksi. Gambaran arsitektur SSD bisa dilihat pada Gambar 3.

## 2) MobileNet
Arsitektur MobileNet adalah sebuah model yang didesain untuk  aplikasi  perangkat  bergerak  dan  embedded  vision. MobileNet  didasarkan  pada  arsitektur  ramping  yang menggunakan  depthwise  separable  convolutions  untuk membangun deep neural network yang ringan. Diperkenalkan  dua  hyperparameter  global  sederhana  yang secara  efisien  menukar  antara  latensi  dan  akurasi. Hyperparameter  ini  memungkinkan  pembuat  model  untuk memilih model yang berukuran tepat sesuai dengan batasan masalah. MobileNet bisa digunakan untuk berbagai aplikasi dan kasus penggunaan seperti deteksi objek, klasifikasi fine grain,  atribut  wajah,  dan  geo-lokalisasi  skala  besar  [5]. Definisi arsitektur MobileNet bisa dilihat pada Tabel 1.
B. Preprocessing
Dataset yang  digunakan  untuk  melatih  model  deteksi adalah Tuft Face Dataset TD_IR_A. Sample dari dataset bisa dilihat pada Gambar 4.
Citra  termal  yang  digunakan  memiliki  resolusi  80x60. Citra termal diambil dengan menggunakan kamera FLIR Vue Pro mengitari subjek dari 9 posisi berbeda. Total citra adalah 998  gambar.  Citra  yang  disediakan  oleh dataset ini  belum dilakukan  anotasi. Dataset dibagi  menjadi  menjadi training set dan testing  set . Training set  berjumlah  890,  sedangkan testing  set berjumlah  108  gambar  [6].  Sebagai  gambaran umum  Preprocessing  Dataset  digunakan  diagram  alir. Diagram alir data dapat dilihat melalui Gambar 5. Langkah- langkah preprocessing adalah sebagai berikut:

## 1) Anotasi Dataset
Sebelum  bisa  digunakan  sebagai  input,  perlu  dilakukan anotasi  atau  pelabelan  pada  dataset  agar  mesin  bisa memahami pola pada citra dengan mudah.

## 2) Augmentasi Data Training
Deep  Learning membutuhkan  data  yang  lebih  banyak dibandingkan  dengan  tipe Machine  Learning yang  lain. Dengan  augmentasi  data,  data  baru  secara  artifisial  bisa dibuat  dari  data  pelatihan  yang  sudah  ada.  Akan diimplementasikan horizontal flip , image scaling , dan image rotation pada  set training .  Setelah  augmentasi training  set berjumlah 1780 citra dan testing set berjumlah 108 citra.
3) Pembuatan Label Map
TensorFlow  membutuhkan  sebuah file label  untuk memetakan  setiap  label  yang  digunakan  ke  nilai  integer. Label  map ini  digunakan  dalam  proses  pelatihan  model maupun deteksi.

## 4) Pembuatan File Record Tensorflow
Citra  beranotasi  yang  sudah  dibuat  dikonversi  menjadi format  file  Tensorflow  Records  (TFRecord).  TFRecord
Gambar 5. Diagram alir preprocessing.
Gambar 6. Diagram alir pengukuran suhu.
Tabel 2.
Hasil evaluasi model Model Augmentasi num_ steps decay_ steps mAP Total Loss IoU 0,50 IoU 0,75 1 tidak 77396 800720 0,99 0,86 6,02 2 tidak 50000 5000 0,98 0,77 6,20 3 ya 20000 5000 1,00 0,95 3,82 Tabel 3. Hasil uji coba pengukuran suhu Citra Subjek Ground Truth Suhu Terdeteksi MAE 1 1 36,50 36,10 1,74 2 1 36,80 34,18 3 1 36,70 35,55 4 1 36,60 36,50 5 1 36,70 34,01 6 2 36,80 35,97 0,99 7 2 36,80 37,60 8 2 36,80 37,70 9 2 36,90 37,54 10 2 36,60 37,40 11 3 36,30 36,45 1,25 12 3 35,80 37,07 13 3 35,70 37,01 14 3 35,80 37,01 15 3 35,90 36,94 16 4 35,60 34,62 2,06 17 4 36,40 34,90 18 4 35,90 37,94 19 4 35,70 37,95 20 4 36,20 37,67 MAE Rata-rata 1,51
merupakan  sebuah  format  file  untuk  menumpan  data  yang disediakan oleh Tensorflow.

## C. Pembuatan Model Deteksi ROI
Pada penelitian ini, digunakan deteksi pada bagian wajah agar  proses  deteksi  suhu  bisa  dilakukan  lebih  cepat  dan mudah  tanpa  adanya  kontak  langsung.  Model  deteksi  ROI wajah  dibuat  dengan  melatih  model  SSD-Mobilenet  pra- terlatih dari Model Zoo. Digunakan model ssd_mobilenet_v1_coco  yang  dilatih  menggunakan dataset COCO. Dataset COCO terdiri dari 330.000 gambar dengan 80 kategori objek dan 91 kategori " stuff ". Model tersebut akan dilatih  ulang  agar  bisa  mendeteksi  wajah  pada  citra  termal menggunakan TensorFlow Object Detection API. Digunakan file protobuf untuk  mengkonfigurasi  proses  pelatihan  dan evaluasi. Skema untuk pipeline pelatihan dapat ditemukan di object_detection/protos/pipeline.proto pada repository github Tensorflow.

## D. Perancangan Pengukuran suhu
Pengukuran  suhu  akan  diimplementasikan  dengan memanfaatkan Flir Image Extractor dan koordinat bounding box yang  didapatkan  dari output model  deteksi,  akan dilakukan  ekstraksi  suhu  maksimum  dari  area  wajah  yang terdeteksi.
Dari citra termal, didapatkan data energi inframerah yang dideteksi  oleh  kamera  termal.  Data  inframerah  tersebut tersimpan  dalam  format  biner  pada  resolusi  2 16 bit  dengan 65536  kemungkinan  nilai,  mulai  dari  0.  Data  tersebut dikalibrasi memanfaatkan sebuah algoritma yang mengintergrasikan hukum Plank, hukum Stephan Boltzmann, serapan  atmosfir,  serapan  kamera  termal,  emisivitas  dan perhitungan  jarak  sehingga  menghasilkan  data  suhu.  Hasil kalibrasi berupa array berisi data suhu tiap piksel pada citra termal.  Dari  array  suhu  tersebut,  diambil  data  suhu  pada wajah  saja  dan  dipilih  nilai  suhu  maksimum.  Diagram  alir pengukuran suhu bisa dilihat pada Gambar 6.
Gambar 7.Visualisasi deteksi model.
Gambar 8. Nilai confidence score model tensorflow.
Gambar 9 . Nilai execution time model tensorflow.
Gambar 10. Nilai confidence score model tflite.
Gambar 11. Nilai execution time model tflite.
Gambar 12. Hasil visualisasi inferensi tflite.
Gambar 13. Hasil visualisasi inferensi tensorflow.
IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Dalam  uji  coba  perancangan  sistem  ini  akan  dibagi menjadi 3 uji coba , yaitu :

## A. Mengevaluasi Model
Uji  coba  ini  dijalankan  dengan  tujuan  untuk  menguji performa  dari  3  model  yang  dilatih.  Model  pertama  dilatih dengan  konfigurasi default dengan  perubahan num_steps . Pada  model  kedua  diterapkan  perubahan  pada decay_step dengan num_steps .  Model  ketiga  diterapkan  perubahan decay_step dan num_steps serta  augmentasi  pada  data training . Output dari  evaluasi  berupa  nilai  mAP  dan total loss .  Hasil  evaluasi  model  bisa  dilihat  pada  Tabel  2  dan visualisasi deteksi model bisa dilihat pada Gambar 6.
Salah  satu  contoh  visualisasi  deteksi  model  bisa  dilihat pada  Gambar  7.  Dari  visualisasi  tersebut  didapatkan perbandingan  antara bounding  box hasil  deteksi  model  di sebelah kiri dan ground truth di sebelah kanan.
B. Uji Coba Model Inferensi TFlite
Uji  coba  ini  dijalankan  dengan  tujuan  untuk  menguji performa  dari  model  Tensorflow  yang  dilatih  sebelum  dan sesudah dikonversi menjadi model TFLite. Tujuan dilakukan konversi model adalah untuk membuat model menjadi lebih ringan. Untuk uji coba ini digunakan 109 gambar citra termal
dari dataset IRDatabase  [7].  Hasil  uji  coba  bisa  dilihat  di Gambar 8, Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11.
Didapatkan  nilai  nilai  rata-rata Confidence  Score deteksi model Tensorflow adalah 0,9999535 dengan total Execution time sebanyak  123,203  detik,  sedangkan  nilai  rata-rata Confidence  Score deteksi  model  TFlite  adalah  0,9999505 dengan  total Execution  time sebanyak  39,95  detik.  Bisa disimpulkan bahwa hasil model TFlite lebih ringan dan tidak memiliki  penurunan  yang  signifikan  terhadap  performa deteksi. Contoh visualisasi hasil bisa dilihat pada Gambar 12 dan  Gambar  13.  Dari  hasil  visualisasi  tersebut  berhasil didapatkan bounding box pada wajah dengan kedua model.

## C. Memasukan Uji Coba Pengukuran Suhu
Uji  coba  ini  dijalankan  dengan  tujuan  untuk  menguji akurasi hasil ekstraksi suhu dari citra termal. Dalam uji coba ini dilakukan 5 kali pengambilan citra termal dan pengukuran suhu untuk setiap 4 subjek, sehingga didapatkan total 20 citra. Ground  Truth suhu  badan  subjek  didapatkan  menggunakan termometer. Sampel citra dari empat subjek bisa dilihat pada Gambar  14.  Untuk  mengevaluasi  hasil  uji  coba  digunakan Mean Absolute Error (MAE). Hasil deteksi bisa dilihat pada Tabel 3. Dari hasil uji coba pengukuran suhu 20 citra termal, didapatkan  4  set  pengukuran  suhu  yang  terdiri  atas ground truth dan suhu terdeteksi. Dari hasil pengukuran bisa dihitung nilai MAE tiap set pengukuran dan rata-rata MAE. Didapat rata-rata nilai MAE sebesar 1,51 derajat celcius.
Gambar 14. Sampel citra dari empat subjek.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang di dapatkan berdasarkan Hasil Uji coba yang  telah  didapat  adalah  sebagai  berikut:  (1) Dataset Tuft Face Database dan  IRDatabase  didapatkan  dari repository dataset Online  yang  disediakan  oleh  lembaga  pendidikan. Hak akses repository diperoleh setelah persetujuan perjanjian lisensi.  (2)  Area  wajah  pada  dari  citra  termal  berhasil dideteksi menggunakan model deteksi objek SSD-Mobilenet terlatih  dengan  nilai mean  average  precision (mAP)  lebih dari  90%  dan  kecepatan  eksekusi  model  inferensi  sebesar 39,95 detik untuk 109 citra. (3) Library Flir Image Extractor berhasil digunakan untuk mendeteksi suhu wajah dari data- data yang dikumpulkan dengan rata-rata nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1,51 derajat celcius. (4) Sistem deteksi suhu bisa dibangun dengan mengintegrasikan model deteksi objek  SSD-MobileNet  terlatih  dan  Flir Image  Extractor sebagai  ekstraktor  suhu  dari  citra  termal.  (5)  Kinerja  dari sistem  deteksi  suhu  berhasil  diukur  dari  hasil  evaluasi performa model dan perhitungan nilai Mean Absolute Error (MAE) dari data suhu yang terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO, “Coronavirus  disease  (COVID-19),” World Health Organization , 2020. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus- disease-covid-19.
[2]  I.  Goodfellow,  Y.  Bengio,  and  A.  Courville, Deep  Learning ,  1st  ed. Cambridge: MIT Press, 2016.
[3]  J.-W.  Lin,  M.-H.  Lu,  and  Y.-H.  Lin,  “A  Thermal  Camera  Based Continuous  Body  Temperature  Measurement  System,” Proc. IEEE/CVF Int. Conf. Comput. Vis. Work. , 2019.
[4]  CDC,  “Definitions  of  Symptoms  for  Reportable  Illnesses,” U.S. Department of Health & Human Services , 2017. https://www.cdc.gov/quarantine/air/reporting-deaths- illness/definitions-symptoms-reportable-illnesses.html.
[5]  A.  G.  Howard et  al. ,  “Mobilenets:  Efficient  convolutional  neural networks  for  mobile  vision  applications,” arXiv Prepr. arXiv1704.04861 , pp. 1–9, 2017.
[6]  K.  Panetta et  al. ,  “A  comprehensive  database  for  benchmarking imaging systems,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 42, no. 3, pp. 509–520, 2018.
[7]  M. Kopaczka, R. Kolk, and D. Merhof, “A Fully Annotated Thermal Face  Database  and  Its  Application  for  Thermal  Facial  Expression Recognition,” IEEE Int. Instrum. Meas. Technol. Conf. , pp. 1–6, 2018.