## Deteksi Area Wajah Manusia Pada Citra Berwarna Berbasis Segmentasi Warna YCbCr dan Operasi Morfologi Citra
Moh. La Andi Rais Imran Yatim 1 , Jayanti Yusmah Sari 2 , Ika Purwanti Ningrum 2
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo Jl. H.E.A Mokodompit, Anduonohu, Kendari, Sulawesi Tenggara
1 raisandy09@gmail.com , 2 jayanti@uho.ac.id , 3 ika.purwanti.n@uho.ac.id
Diterima 28 Januari 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract— Face  detection  is  one  of  the  most  important preprocessing  steps  in  facial  recognition  systems  used  in biometric identification. Face detection is used to determine the location, size and number of faces in an image or video in various positions and backgrounds. One method used in face detection systems is segmentation based on skin color. In  this  study  YCbCr  skin  color  segmentation  method  and morphological operations were used. Based on the results of  experiments  conducted  on  38  images,  the  system obtained an accuracy of 63.15%
Index  Terms— Sistem  biometrika,  deteksi  wajah, segmentasi warna, YCbCr, operasi morfologi.

## I. P ENDAHULUAN
Biometrik  adalah  sebuah  studi  tentang  metode otomatis  untuk  mengenali  manusia  berdasarkan  satu atau  lebih  bagian  tubuh  manusia  yang  memiliki keunikan.  Salah  satu  bagian  tubuh  manusia  yang dijadikan  sebagai  tanda  pengenal  dalam  sistem biometrika  adalah  wajah.  Dalam  sistem  pengenalan wajah  secara  otomatis  terdapat  tahapan  yang  sangat penting yaitu deteksi area wajah. Hasil deteksi wajah yang  baik  akan  menghasilkan  hasil  pengenalan  dan identifikasi dengan akurasi yang tinggi.
Tujuan  dari  deteksi  area  wajah  adalah  untuk menentukan  apakah  dalam  sebuah  citra  yang dimasukkan  ke  dalam  sebuah  sistem  terdapat  wajah atau tidak serta menentukan jumlah dan ukuran wajah dalam sebuah citra maupun video. Deteksi wajah juga merupakan  tahap  awal  dalam  sistem  pengenalan  dan identifikasi  yang  biasanya  diterapkan  dalam  sistem pemantau, sistem penanganan hukum-kriminal mandiri,  interaksi  manusia  dan  komputer  dan sebagainya.
Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk menentukan area wajah diantaranya dengan menggunakan template  base , neural  network ,  dan color base [1].  Beberapa metode yang telah diterapkan dengan  menambahkan  pengetahuan  geometri  wajah memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Namun dari sejumlah metode tersebut hanya efektif diterapkan
pada citra dengan area wajah tunggal dan background yang tidak terlalu kompleks[2]. Selain itu, pencocokan dengan  menggunakan  metode fuzzy yang  diterapkan pada  warna  kulit  dan  distribusi  warna  rambut[5] berhasil  mendeteksi  keberadaan  sejumlah  wajah dengan background yang  kompleks.  Hanya  saja metode ini memiliki kelemahan dimana apabila bentuk wajah  tidak  eliptik  dan  warna  rambut  selain  hitam maka  terjadi  kegagalan  pada  sistem.  Penelitian selanjutnya  menggunakan  transformasi wavelet yang digabung  dengan  kuantifikasi  warna  kulit.  Hasil  dari kombinasi  metode  tersebut  memiliki  tingkat  akurasi yang  cukup  baik  dibandingkan  dengan  metode sebelumnya akan tetapi memerlukan waktu komputasi yang cukup lama[3].
Metode  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  pernah diterapkan  pada  penelitian  sebelumnya,  namun  pada penelitian tersebut memiliki kekurangan karena hanya dapat mendeteksi satu area wajah saja. Sehingga pada penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  dengan  menerapkan metode yang sama namun dengan jumlah wajah lebih dari satu. Penelitian mengenai sistem pendeteksi area wajah  masih  terus  dilakukan.  Akan  tetapi,  masih banyak mendapatkan kendala yang dapat mempengaruhi  keberhasilan  dalam  penelitian  seperti, segmentasi objek dengan latar belakang ( background ) yang  membuat  citra  latih  tidak  terinterpretasikan secara maksimal.
Ruang warna YCbCr terbagi atas 2 komponen yaitu komponen luminance yang  merepresentasikan  warna RGB.  Komponen  lainnya  adalah  Cb  dan  Cr  yang merepresentasikan
chrominance yang
merepresentasikan corak warna dan saturasi. Komponen  ini  juga  mengindikasikan  banyaknya komponen  warna  biru  dan  merah  pada  citra.  Dalam penelitian  ini,  segmentasi  warna  YCbCr  digunakan untuk memisahkan komponen luminance dan chromatic . Sehingga nantinya yang akan dipakai untuk proses  mendeteksi  area  wajah  adalah  komponen kromatik.  Untuk  mendapatkan  area  kulit  dibangun suatu  klasifikasi  piksel  yang  menunjukkan  area  kulit

## ISSN 2085-4552
dan bukan kulit dari potongan sejumlah citra. Adapun akuisisi citra adalah menggunkan gawai Asus Zenfone Maxpro M1 dengan spesifikasi kamera 13 MP.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Konversi RGB – YCbCr
Untuk  melakukan  konversi  citra  RGB  menjadi sebuah  citra  YCbCR,  metode  yang  sering  digunakan adalah:
( 𝑌 𝐶𝑏 𝐶𝑟 ) = ( 0.299       0.587      0.114 −0.168   − 0.331     0.5 0.5       − 0.418    − 0.081 ) ( 𝑅 𝐺 𝐵 ) (1)
Dimana: Y = nilai kecerahan citra Cb = nilai komponen warna merah citra Cr = nilai komponen warna biru pada citra

## B. Thresholding
Secara umum proses thresholding bertujuan untuk mengkonversi citra grayscale pada tahapan sebelumnya menjadi citra biner, yang secara matematis dapat ditulis:
𝑔(𝑥, 𝑦) = { 1 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 (2)
Dengan g(x,y) adalah citra biner dari citra graysclae f(x,y), dan T menyatakan nilai threshold [5]

## C. Morfologi
Morfologi  merupakan  teknik  pengolahan  citra berdasarkan  bentuk  segmen  citra  yang  bertujuan untuk  mengubah  bentuk  objek  pada  citra  asli.  Inti operasi  morfologi  melibatkan  dua  larik  piksel.  Larik pertama  berupa  citra  yang  akan  dikenai  operasi morfologi,  sedangkan  larik kedua dinamakan sebagai kernel atau structuring element (elemen penstruktur)[6].  Jenis-jenis  operasi  morfologi  di antaranya  adalah  dilasi,  erosi, closing ,  dan opening . Pada penelitian ini digunakan operasi morfologi dilasi, erosi, dan opening . Secara berurutan, persamaan yang digunakan  untuk  masing-masing  operasi  yang digunakan yaitu:
𝐴⨁𝐵 (3) 𝐴 ⊖ 𝐵 (4) 𝐴 ∘ 𝐵 = (𝐴 ⊖ 𝐵) ⊕ (3) III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Aplikasi yang digunakan untuk membangun sistem deteksi area wajah manusia ini adalah Matlab R2015b dengan  metode  segmentasi  warna  YCbCr.  Pada penelitian  ini  digunakan  citra  manusia  yang  diambil dari  arah  depan  dan  arah  atas  sebagai  data  masukan. Selanjutnya,  citra  masukan  tersebut  akan  melalui tahapan preprocessing (praproses)  serta  proses segmentasi.  Adapun  keluaran  dari  sistem  yang  telah
dibangun  ini  adalah  berupa  hasil  deteksi  area  wajah manusia. Berikut ini gambaran umum sistem yang telah dibangun dalam bentuk diagram alir:
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem

## A. Akuisisi Citra
Citra  hasil  akuisisi  memiliki  format  *jpg.  Setiap citra yang diakuisisi memiliki tingkat kecerahan, latar belakang,  dan  sudut  yang  berbeda-beda.  Jumlah keseluruhan citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 38 buah citra.

## B. Preprocessing
Dalam  tahap preprocessing terdapat  beberapa langkah yang dilakukan untuk memudahkan pemrosesan citra pada tahap selanjutnya. Pada tahapan ini dilakukan konversi citra RGB ke YCbCr.

## C. Ekstraksi Fitur
Feature Extraction atau ekstraksi fitur merupakan suatu pengambilan ciri ( feature) dari suatu bentuk yang nantinya  nilai  yang  didapatkan  akan  dianalisis  untuk proses selanjutnya. Ekstraksi fitur ( Feature Extraction ) bertujuan untuk mencari daerah fitur yang signifikan  pada  gambar  tergantung  pada  karakteristik intrinsik  dan  aplikasinya.  Wilayah  tersebut  dapat didefinisikan dalam lingkungan global atau lokal dan dibedakan oleh bentuk, tekstur, ukuran, intensitas, sifat statistik, dan sebagainya.
Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  ekstraksi  fitur yang dilakukan untuk kemudahan dalam
Mulai Selesai Input citra Preprocessing Ekstraksi fitur Deteksi jumlah wajah
mengklasifikasi  citra  wajah  pada  tahap  selanjutnya. Tahapan proses pada ekstraksi fitur dalam penelitin ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Gambaran Proses Ekstraksi Fitur

## IV. P EMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitan  ini  adalah citra  manusia  yang  diakuisisi  dengan  latar  belakang, pencahayaan  dan  posisi  kamera  yang  berbeda-beda. Adapun  jumlah  citra  uji  yang  digunakan  dalam penelitian ini berjumlah 38 buah citra.

## A. Hasil Preprocessing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  konversi  citra  dari ruang warna RGB ke YCbCr. Untuk memperoleh area kulit dengan bukan area kulit, dibutuhkan model warna kulit  yang  disesuaikan  dengan  warna  kulit  manusia yang  bervariasi  dengan  tingkat  kecerahan  yang berbeda-beda. Sehingga konversi dari RGB ke YCbCr digunakan  untuk  mengurangi  efek  pencahayaan tersebut  dengan  cara  mengubah  citra  RGB  menjadi citra  yang  memiliki  ruang  warna  kromatik  (YCbCr). Hasil  yang  diperoleh  dari  tahapan preprocessing ditampilkan pada gambar berikut :
Citra asli Citra YCbCr
Gambar 3. Tahapan preprocessing
B. Hasil Ekstraksi Fitur
Dataset  yang  telah  di  proses  pada  tahap preprocessing selanjutnya memasuki tahap segmentasi. Pada  tahapan  ini  dilakukan  operasi  menggunakan teknik  morfologi.  Tahapan  ini  brtujuan  untuk memisahkan  antara  objek  wajah  dan  bukan  wajah. Sehingga  nantinya  objek  yang  tersisa  hanyalah  area wajah  saja.  Terdapat  3  teknik  morfologi  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Teknik  erosi, opening, dan dilasi.
Teknik  erosi  bertujuan  untuk  memperkecil  atau mengikis  tepi  objek.  Atau  dengan menjadikan  titik objek  (1) yang  bertetangga  dengan titik  latar  (0) menjadi titik latar (0). Berikut ini ilustrasi teknik erosi:
Gambar 4. Operasi morfologi – erosi
Teknik selanjutnya yang diterapkan pada penelitian ini adalah teknik opening. Teknik ini adalah kombinasi erosi  dan  dilasi  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan objek-objek  kecil  dan  kurus  serta  membuat  tepi  citra menjadi  lebih smooth (halus)  untuk  citra  yang berukuran besar. Berikut ini ilustrasi teknik opening :
Gambar 5. Operasi morfologi – opening
Teknik  terakhir  yang  digunakan  pada  tahapan segmentasi  adalah  dilasi.  Proses  ini  bertujuan  untuk memperbesar  segmen  objek  (citra  biner)  dengan menambah  lapisan  di  sekeliling  objek.  Atau  dengan menjadikan titik  latar  (0) yang  bertetangga  dengan
Mulai Selesai Input citra Konversi YCbCr ke grayscale Thresholding Morfologi Masking image

## ISSN 2085-4552
titik  objek  (1) menjadi titik  objek  (1). Berikut  ini ilustrasi teknik dilasi:
Gambar 6. Operasi morfologi – dilasi
Adapun  hasil  penerapan  operasi  morfologi  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Citra hasil thresholding Citra hasil morfologi

## Gambar 7. Citra hasil proses morfologi

## C. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara  menguji setiap  citra  hasil  akuisis  kedalam  sistem.  Berikut  ini gambaran  umum  hasil  pengujian  sistem  terhadap  38 buah citra uji:
Citra YCbCr Area kulit terdeteksi Citra hasil thresholding Citra hasil morfologi
Hasil masking image
Gambar 8. Hasil pengujian sistem
Dari pengujian 38 buah citra dengan latar belakang, intensitas cahaya, pose dan posisi kamera yang berbeda didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil deteksi wajah No Nama citra jumlah objek wajah pada citra Jumlah Wajah Terdeteks i Tidak terdeteks i Non wajah terdeteks i 1 citra_1 3 3 0 0
2 citra_2 4 4 0 0 3 citra_3 5 5 0 0 4 citra_4 2 2
0 0 5 citra_5 3 3 0 0
6 citra_6 2 2 0 0
7 citra_7 2 2 0 0
8 citra_8 2 2 0 2
9 citra_9 5 5 0 1
10 citra_1 0 5 5 0 1 11 citra_1 1 2 2 0 1 12 citra_1 2 2 2 0 1
13 citra_1 3 3 2 1 1
14 citra_1 4 4 3 1 1
15 citra_1 5 4 3 1 2 16 citra_1 6 2 1 1 1
17 citra_1 7 2 1 1 1 18 citra_1 8 2 1 1 1 19 citra_1 9 1 1 0 2 20 citra_2 0 1 1 0 1 21 citra_2 1 1 0 1 1 22 citra_2 2 1 0 1 1 23 citra_2 3 6 4 1 1
24 citra_2 4 1 1 0 0 25 citra_2 5 1 1
0 0 26 citra_2 6 2 1 1 1 27 citra_2 7 3 2 1 1 28 citra_2 8 3 2 1 1 29 citra_2 9 1 1 0 0 30 citra_3 0
1 1 0 0 31 citra_3 1
4 2 1 1 32 citra_3 2 4 3 0 1 c
Citra hasil grayscale
No Nama citra jumlah objek wajah pada citra
Jumlah Wajah
Terdeteks i Tidak terdeteks i Non wajah terdeteks i 33 citra_3 3 6 5 1
1
34 citra_3 4 4 4 0 0 35 citra_3 5 4 4 0 0 36 citra_3 6 2 2 0 0 37 citra_3 7 2 2 0
0
38 citra_3 8 2
2 0 0
Dari hasil uji sistem terhadap 38 citra dengan posisi kamera, background ,  pencahayaan  dan  posisi  wajah berbeda  diperoleh  akurasi  sebesar  63.15%.  Nilai akurasi yang rendah disebabkan oleh adanya citra yang memiliki tingkat kecerahan tinggi sehingga mempengaruhi  akurasi  sistem . Selain  itu,  faktor  lain yang mempengaruhi nilai akurasi adalah adanya citra yang  didalamnya  terdapat  objek  yang  memiliki kemiripan  warna  dengan  nilai  warna  kulit  yang terdeteksi sebagai kulit, sehingga mempengaruhi hasil akurasi
Hal  ini  menunjukkan  perlu  adanya  penelitian lanjutan dengan menggunakan metode tambahan yang dapat  meminimalisir  terjadinya  penurunan  nilai akurasi sistem.

## V. S IMPULAN
Berdasarkan  analisis  hasill  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  38  buah  citra  maka  ditarik kesimpulan bahwa sistem sudah dapat mendeteksi area wajah manusia. Adapun hasil akurasi yang didapatkan dalam sistem ini adalah sebesar 63.15%. Variasi posisi kamera, background ,  pencahayaan  dan  posisi  wajah sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  deteksi.  Selain  itu
faktor  lain  yang  mempengaruhi  nilai  akurasi  adalah nilai thresholding yang digunakan pada tahap ekstraksi fitur.
Adapun  saran  untuk  pengembangan  sistem  lebih lanjut  sebaiknya  menggunakan  metode  yang  tidak dipengaruhi  oleh  variasi  posisi  kamera, background , pencahayaan dan posisi wajah. Selain itu penggunaan kamera  yang  dengan  spesifikasi  yang  baik  sehingga menghasilkan citra berkualitas tinggi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  seluruh civitas  akademika  jurusan  Teknik  Informatika Universitas Halu Oleo utamanya para dosen dan rekan mahasiswa yang telah banyak membantu dalam proses pelaksanaan penelitian ini sehingga dapat terselesaikan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   K. Zhang, Z. Zhang, Z. Li and Y. Qiao, "Joint Face Detection and  Alignment  Using  Multitask  Cascaded  Convolutional Networks," IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, vol. 23, no. 10, 2016.
[2]   D. Y. Liliana, M. A. Rahman and Solimun, "Deteksi Wajah Manusia  pada  Citra  Menggunakan  Dekomposisi  Fourier," NATURAL-A  –  Journal  of  Scientific  Modeling  & Computation, vol. 1, p. 14, 2013.
[3]   H.  Rowley,  S.  Baluja  and  T.  Kanade,  "Neural  Network- Based  Face  Detection," IEEE  Trans.  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence, vol. 20, pp. 236-274, 1998.
[4]   A.  Pamungkas,  23  Agustus  2014.  [Online].  Available: https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citra- digital/operasi-morfologi-citra/.  [Accessed  4  November 2018].
[5]   M.  S.  Bartlett,  J.  R.  Movellan  and  T.  J.  Sejnowski,  "Face Recognition  by  Independent  Component  Analysis," IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, vol. 13, no. 6, 2002.
[6]   J.  Dwiprasetyo  and  M.  Hariadi,  "Pengenalan  Wajah  dan Compute Vision," in Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan , Semarang, 2012.