## SISTEM IDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA BERDASARKAN GENDER DAN USIA
Bayu Tri Wibowo 1
Karmilasari 2
1,2 Teknik Informatika Universitas Gunadarma,
1 bayu.tigundar@gmail.com
2 karmila@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Teknologi  pengolahan  citra  sangat  bermanfaat  untuk  keperluan  identifikasi  wajah  di antaranya  security,  kesehatan  dan  lainnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang bangun  sistem  identifikasi  wajah  berdasarkan  gender  dan  usia  pada  citra  wajah  statis, mendapatkan  komponen  wajah  (mata,  hidung  dan  mulut)  dari  wajah  yang  telah terdeteksi,  mengidentifikasi  gender  dan  usia  dari  wajah  yang  telah  terdeteksi.  Secara umum langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah akuisisi citra, preprocessing, pendeteksian wajah, selanjutnya adalah proses identifikasi gender yang dilakukan secara paralel  dengan  identifikasi  usia  dan  proses  terakhir  yaitu  menggabungkan  hasil identifikasi gender dan usia. Dalam penelitian ini digunakan dataset citra FG-NET. Pada tahap  preprocessingdilakukan  konversi  citra  RGB  menjadi  citra  grayscale,  untuk mendeteksi  dan  ekstraksi  wajah  menggunakan  metode  Viola-Jones,  pada  proses klasifikasi  diperoleh  dari  ekstraksi  fitur  wajah  pada  citra.  Untuk  fitur  wajah  yang diekstraksi  hanya  menggunakan  fitur  geometri  meliputi  jarak  antar  komponen  penting wajah dan fitur kerutan pada bagian dahi, luar mata kanan, luar mata kiri dan daerah pipi.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  sistem  identifikasi  wajahini  telah mengidentifikasi  wajah  berdasarkan  gender  dengan  baik.Sedangkan    berdasarkan  usia, sistem ini belum 100 % berhasil.
Kata kunci :fitur geometri, fitur kerutan, gender,identifikasi wajah, usia

## HUMAN FACE IDENTIFICATION SYSTEM BASE ON GENDER AND AGE

## Abstract
Image  processing  technology  is  very  useful  for  face  identification  purposes  such  as security,  health  and  others.  The  purpose  of  this  study  is  to  design  face  identification system base on gender and age on static facial image, gaining facial components (eyes, nose  and  mouth)  from  the  detected  face,  identifying  the  gender  and  the  age  of  detected faces.  In  general,  the  research  steps  are  the  image  acquisition,  preprocessing,  face detection,  the  gender  identification  process  that  is  conduct  parallel  with  age identification, and for the last process is by combining the gender and age identification result.  This  research  use  FG-NET  data  set  image.  On  the  step  of  preprocessing,  it  do image  conversion  from  RGB  into  grayscale  image,  to  detect  and  extract  faces  using Viola-Jones method, on the process classification is obtained from the facial extraction features in the image. For facial features that are extracted only using geometry features including the distance between important facial components and the wrinkle features on the forehead, outer parts of right and left eyes, cheeks area. Based on the trial the facial identification system has identified faces base on gender appropriately. Meanwhile, base on age, the system is not 100% successful.
Keywords: geometryfeature, wrinkles feature, gender, face identification, age

## PENDAHULUAN
Teknologi  pengolahan  citra  teruta- ma dalam hal sistem pengenalan manusia dari waktu ke waktu berkembang dengan semakin  cepat  dan  banyak  dimanfaatkan dalam  kehidupan  sehari-hari.Seiring  per- kembangan  ini,  banyak  sekali  sistem pengenalan  manusia  yang  dilakukan dengan  memanfaatkan  teknologi  pengo- lahan  citra.  Salah  satu  contohnya  adalah pemanfaatan  anggota  tubuh  secara  unik untuk  membedakan  antara  satu  orang dengan  orang  lain,  yang  biasa  disebut biometrik. Biometrik adalah suatu metode untuk  mengenali  manusia  berdasarkan pada  satu  atau  lebih  ciri-ciri  fisik  atau tingkah laku unik.
Biometrik merupakan sistem pengenalan individu yang terdiri dari dua macam  yaitu  secara  modern  dan  tradi- sional.Sistem  pengenalan  individu  secara modern  yaitu  berdasarkan  ciri  fisik  dan perilaku  individu  dan  secara  secara  tra- disional yaitu berdasarkan ciri knowledge base (pengisian password /PIN) dan token base (menggunakan  kartu  magnetik  atau kartu pintar/ smartcard ). Kelemahan menggunakan knowledge base (pengisian password /PIN)  yaitu  mudah  lupa  dan dapat  ditebak  oleh  orang,  sedangkan kelemahan  menggunakan token  base (menggunakan  kartu  magnetik  atau  kartu pintar/ smart  card )  yaitu  mudah  hilang, dicuri  dan  digandakan  sehingga  dapat dipalsukan oleh orang lain [5].
Penggunaan  sistem  biometrik  seba- gai  salah  satu  sistem  identifikasi  dan verifikasi  sebenarnya  bukanlah  suatu  hal yang  baru.Sistem  biometrik  menggu- nakan  ciri-ciri  fisiologis  seseorang  dan tingkah  laku  seseorang/perilaku  untuk mengenali  atau  membuktikan  identitas seseorang.Ciri-ciri  fisiologis  seseorang menggunakan  ciri-ciri  fisik  misalnya wajah  ( face  recognition ),  sidik  jari
( fingerprint ),  iris  mata  ( iris  recognition ), dan  geometri  tangan  ( hand  geometry ).
Sedangkan  yang  menggunakan  perilaku
atau tingkah laku misalnya tulisan tangan, suara  ( voice  recognition )  dan  tanda tangan ( signature ) [5].
Salah  satu  penggunaan  sistem  bio- metrik  sebagai  salah  satu  sistem identifikasi  telah  berkembang  dengan pesat,  salah  satu  yang  digunakan  adalah wajah  ( face  recognition ).  Metode  terda- hulu  untuk  pengenalan  wajah  meng- gunakan  metode eigenfaces .  Dalam teknik pengolahan citra untuk pengenalan wajah  melalui  beberapa  tahapan  penting yaitu  pendeteksian  wajah,  ekstraksi  ciri dan yang terakhir adalah pengenalan.
Pada  sistem  pengenalan  wajah tahap  awal  yang  paling  penting  adalah deteksi wajah. Deteksi wajah adalah salah satu tahap praproses yang sangat penting di  dalam  sistem  pengenalan  wajah  yang digunakan untuk sistem biometrik. Detek- si    wajah  juga  dapat  digunakan  untuk pencarian  dan  pengindeksan  citra  atau video  yang  di  dalamnya  terdapat  wajah manusia  dalam  berbagai  ukuran,  posisi, dan  latar  belakang.  Adapun  peneliti deteksi  wajah  diantaranya  yaitu  Kari Karhunen  dan  Michel  Loève  dengan metoda  Principal  Component  Analysis (PCA) [karhunen loeve, l963]. Paul Viola dan  Michael  Jones  [6]  dengan  metode machine learning yang disebut AdaBoost. AdaBoost menggabungkan banyak classifier  lemah  untuk  membuat  sebuah classifier kuat.

## METODE PENELITIAN
Aplikasi identifikasi wajah manusia berdasarkan  gender  dan  usia  mempunyai 2  program  utama,  yaitu  deteksi  wajah yang  merupakan  program  untuk  men- deteksi  bagian  wajah  dari  sebuah  foto dengan  menggunakan  metode Viola- Jones .  Program  yang  kedua  adalah program  identifikasi  wajah  dari  foto wajah  yang  telah  terdeteksi.  Identifikasi gender  dilakukan  dengan  menerapkan metode  yang  terdapat  pada  jurnal penelitian  Automatic  Face  detection  and
Clasification by Gender (Chandan Ghosh -9949107  dan  P.  Kranthi  Kiran  – 9949108).  Identifikasi  usia  dilakukan dengan menerapkan metode yang terdapat pada  jurnalKlasifikasi  kelompok  Usia Berdasarkan  Ciri  Wajah  Pada  Sistem Pengenalan Wajah[2].
Tahap awal penelitian yaitu akuisisi citra dimana pada tahap ini memasukkan citra  statis  yang  nantinya  akan  dideteksi wajah  dari  citra  tersebut  kemudian ketahap preprocessing dimana pada tahap ini  mengkonversi  citra  menjadi  citra biner,  kemudian  citra  tersebut  diekstrasi fitur  wajahnya  untuk  dapat  mengetahui gender  dan  usia  dari  wajah  yang  telah dimasukkan.
Pada  tahapakuisisi  citra  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset yang di ambil dari FG-NET Aging Database.  Dalam  dataset  ini  terdapat berbagi  jenis  wajah  manusia  pria  dan wanita  yaitu  bayi,  dewasa,  dan  dewasa tua.Dimensi  citra  pada  dataset  FG-NET
bervariatif  dimulai  dari  yang  terkecil yaitu  berdimensi  321  x  398  dan  yang terbesar berdimensi 489 x 575 dan format citra  pada  dataset  ini  yaitu  berekstensi .JPG.Tahapan preprocessing merupakan tahapan awal dalam mengolah data input sebelum memasuki proses tahapan utama, tujuan  pada  tahap  ini  yaitu  melakukan konversi  citra  RGB  menjadi  level  kea- buan.  Pada  tahapan  pendeteksian  wajah menerapkan metode yang di usulkan oleh Viola-Jones  dalam  mendeteksi  wajah manusia.  Pada  ekstrasi  fitur  wajah  yaitu mengambil  komponen  wajah  (mata, hidung,  mulut)  juga  menggunakan  meto- de  Viola-Jones.  Tahapan  identifikasi gender  yaitu  penentuan  nilai  dari klasifikasi  gender  adalah  diperoleh  dari perhitungan  jarak  antara  kedua  titik  sisi wajah  (lebar  wajah)  pembagian  lebar wajah dan antara titik pusat mata, dimana menghasilkan F1. Gambar 2 berikut ada- lah potongan program untuk mengklasifi- kasikan gender.
Gambar 1. Kerangka Umum Penelitian

## Gambar 2. Potongan Program Klasifikasi Gender
Dari  potongan  program  pada Gambar  2  bahwa  asw  merupakan  hasil jarak  antara  kedua  tepi  wajah  (lebar wajah)  dan  am  merupakan  hasil  jarak antara  titik  tengah  mata.  jika  jarak  dari lebar  wajah  dibagi  dengan  jarak  antara titik  tengah  mata,  menghasilkan  kurang dari  4.31  maka  dikatakan  wanita,  jika menghasilkan  lebih  dari  4.33  maka dikatakan  pria,  dan  jika  tidak  memenuhi syarat  keduanya  maka  dikatakan  tidak terdefinisi.
Tahapan  selanjutnya  adalah  tahap identifikasi  usia  digunakan  rasio  fitur geometri.  Untuk  menghitung  rasio  fitur geometri  pada  bayi  dan  dewasa  dapat dirumuskan sebagai berikut :
Dimana  D em merupakan  jarak  an- tara mata dan mulut, dan D ee merupakan jarak  antara  kedua  mata.  Bayi  memiliki wajah  yang  hampir  menyerupai  sebuah lingkaran, hal ini akan menyebabkan nilai R em pada  citra  bayi  akan  bernilai  kecil, sedangkan  pada  orang  dewasa  akan bernilai besar.
Untuk  mengetahui  apakah  suatu citra adalah bayi atau dewasa, rasio jarak antara  mata,  hidung  dan  mulut  dapat ditentukan sebagai berikut :
Dimana  D en menyatakan  jarak  antara mata  dengan  hidung  dan  D nm merupakan jarak  antara  hidung  dengan  mulut.  Pada bayi,  nilai  R enm akan  mendekati  1  (satu)
sedangkan  pada  orang  dewasa  nilai  R enm akan lebih besar (>1).
Untuk  melakukan  klasifikasi  usia pada  rentang  usia  anak-anak  sampai  tua, dapat  dilakukan  dengan  melakukan ekstraksi  fitur  kerutan  pada  dahi,  luar mata  kanan,  luar  mata  kiri  dan  pipi dengan menggunakan metode Sobel.
Proses  untuk  menghitung  densitas atau kepadatan kerutan dilakukan dengan rumus sebagai berikut  :
Wa  pada  persamaan  diatas  menyatakan jumlah seluruh pixel kerutan pada  daerah A,  sedangkan  P A menyatakan  jumlah seluruh pixel yang ada di daerah A. nilai dari  D I,A berada  pada  range  0  dan  1.
Semakin banyak jumlah kerutan (semakin tinggi  densitas  kerutan)  maka  nilai  D I,A akan semakin mendekati 1.
Selain  densitas,  fitur-fitur  kerutan tersebut  juga  akan  diekstraksi  untuk mengetahui kedalaman kerutannya, dima- na  semakin  lanjut  usia  seseorang,  maka semakin  dalam  kerutan  yang  ada  diwa- jahnya.  Untuk  menghitung  kedalaman kerutan,  dapat  dilakukan  dengan  rumus sebagai berikut:
𝑀(𝑓(𝑥, 𝑦)) menyatakan  magnitude dari  deteksi  tepi  sobel  pada  kerutan  di koordinat (x, y) pada daerah W A dan alfa merupakan  konstanta  yang  bernilai  255. Semakin  dalam  kerutan,  maka  nilai  dari D 2,A akan semakin besar.
Tabel 1. Hasil klasifikasi gender Klasifikasi Gender Sampel Jumlah berhasil Koreksi Pria 31 31 100% wanita 16 16 100% Tabel 2. Hasil Klasifikasi Usia Kelompok Usia Sampel Jumlah Berhasil Koreksi Bayi 9 9 100% Anak-anak 5 2 40% Remaja 7 6 85% Dewasa 16 12 75% Dewasa Tua 8 5 62.5%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari klasifikasi gender dipero- leh  dari  perhitungan  jarak  antara  kedua titik  sisi  wajah  (lebar  wajah)  pembagian lebar  wajah  dan  antara  titik  pusat  mata. Pada Tabel 1 adalah hasil dari klasifikasi gender yang telah dilakukan.
Hasil  dari  klasifikasi  usia  awalnya dilakukan  dengan  fitur  geometri,  apabila fitur  geometri  menunjukkan  ciri  bayi, maka  citra  tersebut  langsung  diklasifika- sikan  sebagi  usia  bayi,  tetapi  jika  tidak mendekati  citra  bayi,  maka  citra  tersebut akan  diekstraksi  fitur  kerutannya  baik dari  segi  densitas  maupun  dari  segi kedalamannya,  dan  fitur  kerutan  inilah yang  akan  menjadi  ciri  utama  dalam klasifikasi  kelompok  usia  bayi,  anak- anak,  remaja,  dewasa  dan  dewasa  tua. Tabel 2 adalah hasil klasifikasi usia yang dilakukan.

## SIMPULAN DAN SARAN
Sistem  identifikasi  wajah  berdasar- kan  gender  dan  usia  ini  dibuat  untuk menghasilkan  suatu  terobosan  baru  yang nantinya sistem ini dapat diterapkan pada kamera digital atau mobile phone . Berda- sarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan sistem  identifikasi  wajah  ini  telah  meng- identifikasi  wajah  berdasarkan  gender dengan  baik.  Sedangkan    berdasarkan usia, sistem ini belum 100% berhasil.
Berdasarkan  hasil  beberapa  area yang  seharusnya  tidak  terdeteksi  sebagai komponen  atau  fitur  wajah,  untuk  pe- ngembangan  selanjutnya  penulis  menya- rankan  perlu  memperbaiki  parameter sebagai area tidak terdeteksi pada deteksi fitur  haar  agar  klasifikasi  usia  dapat diperbaiki.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aniarti  Murni.  1992.  Pengantar Pengolahan  Citra.  Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
[2]    Dewi  Agushinta,  Karmilasari,  dan Suranto Eko. 2008. Klasifikasi kelompok Usia  Berdasarkan  Ciri  Wajah  Pada Sistem  Pengenalan  Wajah.  Depok: Universitas Gunadarma.
[3]  Farida.  2008.  Pengklasifikasian Gender  dengan  Menentukan  Titik-Titik
Penting  Pada  Sistem  Pengenalan  Wajah menggunakan  Matlab  6.5.Depok  : Universitas Gunadarma [4]  Horng,  Wen-Bing,  Lee,  Cheng-Ping, dan Chen, Chun-Wen. 2001. Classification  of  Age  Groups  Based  on Facial  features.  Department  of  Computer
Science  and  Information  Engineering Tamkang University [5]  Karmilasari.,  Permata,  T.P.  2009.
Segmentasi  Iris  Mata  Menggunakan Metode  Deteksi  Tepi  dan  Operasi Morfologi. Depok : Universitas Gunadarma
[6]  Viola,  P,  Jones,  M.  J,  2001.  Rapid Object  Detection  Using  A  Boosted Cascade  of  SimpleFeatures,  Hawaii  :
IEEE  Conference  on  Computer  Vision and Pattern Recognition. [7] Yi-Qing Wang. 2014. An Analysis of the Viola-Jones Face Detection Algorithm. [8]  http://www.ipol.im/pub/art/2014/104/,
akses terakhir tanggal 02 Juni 2015.