JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 133-139 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1113

## Deteksi Wajah Secara Real Time Menggunakan Metode Camshift
Rita Susanti, Nurul Fadillah
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra Email : 1 susantirita490@gmail.com, 2 nurulfadillah@unsam.ac.id

## Abstrak
Penelitian pengenalan  wajah, saat ini sudah  menjadi topik  penelitian  yang  ditekuni  oleh banyak peneliti baik  dalam negeri maupun  luar  negeri  karena  banyak  manfaat  dan  guna  dari  hasil  penelitian.    Beberapa    manfaat  dari  penelitian  pengenalan wajah  antara  lain  untuk  system  keamanan  dan  robotika.    Peneliti  pengenalan  wajah  sudah  mulai  berkembang  beberapa dekade  terakhir  dan  sudah  banyak  diaplikasikan  terutama  untuk  sistem  keamanan.  Banyak  metode  yang  bisa  digunakan dalam  pengenalan  wajah,  salah  satunya  adalah  pengenalan  wajah  secara  real  time  dengan  menggunakan  metode  Camshift, Berdasarkan  hasil uji coba terhadap pose  wajah  yang berbeda-beda   dimana tiap-tiap posisi  citra  wajah  diambil samplenya sebagai  data  pelatihan  dengan  berbagai  posisi  pose  dan  memiliki  hasil  yang  berbeda,    Dalam  percobaan  ini,  terdiri  dari beberapa  pengujian  yaitu  pengujian  terhadap  deteksi  dan  penjajakan  wajah  serta  pengujian  pengenalan  wajah  dilakukan dalam empat jenis pengujian yaitu pengujian pengenalan wajah pada jarak 30 cm, pengujian pengenalan wajah pada jarak 50 cm, pengujian pada jarak 100 cm dan pengujian menggunakan aksesories.
Kata Kunci : citra, deteksi wajah,  metode camshift, real time

## Abstract
Face  recognition  research  has  now  become  a  research  topic  that  is  occupied  by  many  researchers  both  domestically  and abroad because of the many benefits and uses of the research results. Some of the benefits of research introduce faces include security systems and robotics. Researchers introduced faces that have begun to  develop the  last few and have been applied mainly to security systems. Many methods can be used in face recognition, one of which is face recognition in real time using the  Camshift  method,  Based  on  the  results  of  trials  on  poses  Having  different  results,  In  this  experiment,  it  consisted  of several tests namely testing of face detection and assessment and testing face is carried out in four types of testing, namel y face recognition testing at a distance of 30 cm, face recognition testing at a distance of 50 cm, testing at a distance of 100 cm and testing using accessories.
Keywords : image, face detection, camshift method, real time

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  pengenalan  wajah  sudah  mulai  berkembang  dengan  pesat  dalam  beberapa  dekade    terakhir  baik pengenalan wajah dengan menggunakan citra diam (scane foto) ataupun dengan menggunakan vidio(real time). Biometriks  secara  teoritis  dapat  lebih  efektif  untuk  mengindentifikasi  pribadi  seseorang  karena  biomatriks mengukur  karakteristik  masing-masing  pribadi  untuk  membedakan  setiap  orang.  Tidak  seperti  dengan  metoda indentifikasi konvensional, misalnya kartu indentitas, seperti password untuk login ke system komputer dan lain- lain. Ketika digunakan untuk indentifikasi pribadi, teknologi biometriks mengukur dan menganalisa karakteristik tingkah  laku dan  fisiologis  manusia. Mengindentifikasi karakteristik  fisiologis seseorang  yang didasarkan pada pengukuran langsung bagian dari body–fingertips, hand geometry, facial geometry,  eye retinas serta irises  dan face recognation.
Citra  bergerak  (video)  Penelitian  tentang  pengenalan  wajah  manusia  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu yang  berkembang  saat  ini,  pemanfaatan  aplikasi  pengenalan  wajah  dapat  digunakan  pada  bidang  keamanan (security system) seperti pengawasan lokasi (surveillance), ijin akses masuk ruangan, dan kamus digital, absensi serta sistem cerdas. Pengenalan wajah merupakan identifikasi personal yang didasarkan dari geometrik atau fitur statistik  yang  di  dapat  dari  citra  wajah  manusia.  Dalam  proses  pengenalan  wajah  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor variabilitas,  yaitu variabilitas extra-personal faktor ini timbul karena proses pengenalan wajah dilakukan pada wajah  yang  berbeda karena  faktor ras dan genetika, sedang  variabilitas  intra-personal  adalah  variasi  yang muncul  pada  wajah  yang  sama  dimana  hal  ini  disebabkan  oleh  perubahan-perubahan  internal  (deformations) seperti  posisi  wajah,  keberadaan  komponen  struktural,  ekspresi  wajah,  oklusi,  orientasi  citra,dan  kondisi pencitraan.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pembuatan  sistem  akan  dirancang  secara  real  time  dengan  metode  camshift.  Pembahasan  akan  dimulai  dari perancangan  sistem  menggunakan  diagram  alir  hingga  metode  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem. Pengambilan  data  citra  wajah  diambil  dengan  menggunkan  youcame  yang  terdapat  pada  laptop.  Objek  yang diambil merupakan wajah manusia. Berikut merupakan alur tahapan perancangna sistem.
Identifikasi Masalah Perancangan Implimentasi Uji Coba Gambaran Umum Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak Analisis Kebutuhan Perangkat Keras Perancangan Sistem Analisis Pengumpulan data Camshift Pembuatan Sistem Gambar 1. Bagan Tahap Perancangan Sistem
Pada  Gambar  2.1  tahap  pertama  dari  pembuatan  sistem    adalah  identifikasi  masalah  yang  akan  membahas mengenai masalah pengenalan wajah yang bisa digunkan sebagai identitas pengenalan yang bsa mengenali nama pemilik  wajah.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  menganalisis  masalah  tersebut  sehingga  bisa  ditemukan  sebuah solusi  untuk  memecahkan  masalah.  Analisis  yang  dilakukan  akan  membahas  mengenai  analisis  kebutuhan perangkat  lunak  dan  analisis  kebutuhan  perangkat  keras.  Solusi  dari  masalah  akan  dirancang  menjadi  sebuah bentuk  aplikasi  dengan  menggunakan  diagram  alir    agar  alur  aplikasi  bisa  dijabarkan  dengan  jelas.  Ujicoba merupakan  tahapan    metode  penelitian  yang  diperlukan  untuk  menilai  apakah  hasil  dari  penelitian  ini  sesuai dengan tujuan dan dapat  memenuhi ekspektasi pembuat aplikasi dan pengguna, ujicoba akan dilakukan dengan menjalankan  sistem  dan    melihat  seberapa  besar  tingkat  keberhasilan  pengenalan  wajah  yang  sedang  dideteksi menggunakan youcame laptop.

## 2.2 Deteksi Wajah
Pendeteksian  wajah  (face  detection)  juga  merupakan  salah  satu  tahap  awal  yang  sangat  penting  sebelum dilakukan  proses  pengenalan  wajah  (face  recognition).  Deteksi  wajah  dapat  dipandang  sebagai  masalah klasifikasi  pola  dimana  inputnya  adalah  suatu  citra  dan  outputnya  adalah  label  kelas  dari  citra tersebut.  Dalam hal ini terdapat dua label kelas, yaitu wajah dan non-wajah .
Secara dasar ada empat pendekatan berbeda dalam permasalahan deteksi wajah , yaitu:
1. Metode  berbasis  pengetahuan:  Aturan  didapatkan  berdasarkan  pengetahuan  manusia  mengenai  fitur terdefinisi  dari  wajah  sesorang  manusia.  Mayoritas  dari  aturan-aturan  ini  membahas  tentang  hubungan antar fitur.
2. Metode  invarian  fitur:  algoritma  dirancang  untuk  mencari  fitur  struktural  dari  wajah  yang  invariant terhadap masalah umum mengenai pose, halangan, ekspresi, kondisi citra, dan pengrotasian.
3. Metode pencocokan template: dengan suatu set  sampleyang diberikan, sebuah set pola wajah standar yang serupa dapat dihasilkan. Hubungan antara citra  sample dan set pola yang telah didefinisikan dapat dihitung dan digunakan untuk menarik kesimpulan.
4. Metode  berbasis  penampilan:  mirip  dengan  metode  pencocokan    template.  Tujuannya  adalah  untuk mendapatkan keakuratan yang lebih tinggi dengan variasi yang lebih besar pada data latih

## 2.3 Citra
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  obyek.  Citra  sebagai  keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital  yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpan, Sedangkan citra digital pada umumnya berbentuk empat persegi panjang dengan dimensi ukurannya dinyatakan
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 133-139 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1113
sebagai lebar x tinggi y. Citra digital memiliki koordinat spasial, dengan tingkat kecerahan atau intensitas cahaya (skala keabu-abuan)  yang  memiliki  numeric  yang diskrit dipresentasikan dalam  bentuk fungsi  matematis  f(x,y) yang menyatakan intensitas cahaya pada titik (x,y) itu sendiri[2].

## 2.4 Preprocessing
Preprocessing  adalah  tahap  sebelum  tahap  inti  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  analisis  berikutnya,  dalam penelitian ini beberapa preprocessing yang dilakukan adalah grayscale dan resize.

## 2.5 Camshift
Deteksi  dan  penjajakan  (tracking)  wajah  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Camshift  yang  merupakan singkatan  dari  Continously  Adaptive  Mean  Shift  dan  hasil  pengembangan  dari  algoritma  Mean  Shift  yang dilakukan  secara  terus  menerus  untuk  melakukan  adaptasi  atau  penyesuaian  terhadap  distribusi  probabilitas warna yang selalu berubah tiap pergantian frame  dari video
langkah-langkah kerja metode Camshift adalah sebagai berikut:
1. Tentukan ukuran awal search window
2. Tentukan lokasi awal dari search window
3. Tentukan daerah kalkulasi (calculation region) pada bagian tengah search window dengan ukuran lebih besar dari search window
4. Frame  citra video dikonversi ke dalam sistem warna HSV (hue, saturation,value)
5. Lakukan algoritma mean shift seperti diatas (satu atau banyak iterasi) dengan input berupa ukuran dan lokasi search window serta citra distribusi probabilitas warna dan simpan zeroth moment
6. Set nilai x,y,z yang diperoleh dari langkah 5
7. Nilai  x dan  y dipakai untuk menentukan titik tengah search window,  sedangkan (2 X area 1/2) untuk menentukan ukuran search window
8. Ulangi langkah 3 untuk setiap pergantian frame  citra video.

## Perancangan Sistem
Cara kerja sistem pengenalan wajah secara real time yang dibangun, secara umum ditunjukkan pada diagram alir berikut ini :
Mulai Kamera aktif Pengambilan Gambar Menyimpan gambar wajah kedalam databases lakukan penapisanalgoritma mean shift Prose Camshift Preprocessing 1. Grayscae 2. Resize citra video dikonversi ke dalam sistem warna HSV Cocok dengan data di data bases Proses Pengenalan Wajah ya Menampilkan nama pemilik wajah Selesai tidak
Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem
Pada  gambar  2.2  flowchart  diatas,  setelah  sistem  dimulai  maka  kamera  akan  aktif  kemudian  dilakukan pengambilan  gambar  wajah  dan  memberikan  pengenalan  nama  pada  saat  proses  penyimpanan  kedalam  data
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 133-139 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1113
bases,  untuk    pengenlan  selanjutnya  akan  dilakukan  menggunakan  metode  camshift  dan  gambar    akan  diubah menjadi grayscale dan mengubah resolusi atau ukuran horizontal dan vertikal pada ctra yang ditangkap, setelah itu  akan  dilakukan  penepisan  menggunakan  algoritma  mean  shift,  citra  vidio  yang  dilakukan  secara  real  time akan  dikonversi  kedalam  bentuk  HSV  dan  wajah  akan  diidentifikasi,  jika    wajah  coco  dengan  data  di  dalam databases  yang  sudah  diinput  sebelumnya  maka  sistem  akan  mengenai  nama  pemilik  wajah  yang  sedang diidentifikasi,  jika  data  tidak  cocok  maka  sistem  akan  kembali  pada  kamera  on  untuk  melakukan  proses pengambilan gambar wajah terlebih dahulu.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  percobaan  ini,  terdiri  dari  beberapa  pengujian  yaitu  pengujian  terhadap  deteksi  dan  penjajakan  wajah serta  pengujian  pengenalan  wajah  dilakukan  dalam  empat  jenis  pengujian  yaitu  pengujian  pengenalan  wajah pada  jarak  30  cm,  pengujian  pengenalan  wajah  pada  jarak  50  cm,  pengujian  pada  jarak  100  cm  dan  pengujian menggunakan aksesories.

## 3.1 Pengujian Camshift
Hasil deteksi dan penjajakan sebagaimana ditunjukan oleh gambar 3 yang  merupakan hasil deteksi berdasarkan warna  yang  menyerupai  warna  kulit  manusia  yang  dituangkan  ke  dalam  algoritma  camshift.  Kemudian  yang dibatasi  oleh  garis  kuning  adalah  hasil  pengukuran  menggunakan  boundary  box.  Hasil  dari  deteksi  wajah  ini adalah sebagai dasar untuk melakukan penjajakan (tracking) wajah, dalam melakukan tracking wajah algoritma Camshift  didasarkan  pada    warna  kulit  wajah,  karena  warna  kulit  wajah  menyediakan  banyak  kontras  antara wajah dan latar belakang.
a. Berikut gambar hasil deteksi dan tracking wajah, dengan jarak posisi wajah dengan kamera 30 cm
Gambar 3. Deteksi Wajah Dalam Keadaan Lurus Menghadap Kamera
Dari hasil percobaan dapat dilihat bahwa wajah dapat terdeteksi jika menghadap lurus pada  arah kamera, seperti pada  percobaan  diatas  bahwa  wajah  dapat  dikenali  dengan  pemilik  nama  yaitu  “rita”  selain  itu    jumlah  wajah yang terdeteksi juga dapat terdeteksi yaitu satu wajah yang terdeteksi.
b. hasil deteksi dan tracking wajah dengan jarak posisi wajah dengan kamera 50 cm
Gambar 4. Deteksi Wajah Dalam Keadaan Lurus Menghadap Kamera
Dari hasil percobaan dapat kita lihat pada jarak 50 cm antara wajah  dengan camera masih dapat terdeteksi dan masih dapat dikenali, dengan pemilik  nama  “rita” dan  jumlah wajah  yang terdeteksi  juga  masih dapat terbaca yaitu camera menangkap 1 wajah yang terdeksi c. hasil deteksi dan tracking wajah dengan jarak posisi wajah dengan kamera 100 cm
Gambar 5.Deteksi Wajah Dalam Keadaan Lurus Menghadap Kamera
Gambar 6.  Deteksi Wajah Dalam Keadaan Lurus Menghadap Kamera
Dari  hasil  percobaan  dapat  kita  lihat  pada  jarak  100  cm  antara  wajah    dengan  camera  masih  dapat  terdeteksi namun  wajah tidak  dapat  dikenali  dalam  waktu  dekat, tetapi  masih  dapat  dikenalin  dengan  waktu yang  sedikit lama,  jumlah wajah yang terdeteksi juga masih dapat terbaca yaitu camera menangkap 1 wajah yang terdeksi.
d. Percobaan deteksi wajah  menggunakan aksesories(keadaan tertutup)
Gambar 7. Deteksi Wajah Dalam Keadaan Tertutup
Dari  hasil  percobaan  dapat  dilihat  bahwa  pengujian  deteksi  wajah  dalam  keadaan  bagian  wajah  tertutup  maka program  tidak  dapat  mendeteksi  apalagi  mengenali  wajah,  jumlah  wajah  pada  percobaan  wajah  tertutup  juga tidak dapat terbaca
e. hasil deteksi dan tracking wajah dengan keadaan wajah miring
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 133-139 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1113
Dari  hasil  percobaan  dapat  dilihat  bahwa  pengujian  deteksi  wajah  dalam  keadaan  bagian  wajah  miring  tidak dapat terdeteksi dan mengenali wajah, jumlah wajah pada percobaan wajah miring juga tidak dapat terbaca.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Pengujian pengenalan citra wajah
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ada  beberapa  ketentuan  yaitu  citra  wajah  adalah  citra  wajah  orang Indonesia  yang  memiliki  pose  berbeda  pada  setiap  percobaan  untuk  mendeteksi  wajah,  hasilnya  kemudian dibandingkan dengan masing-masing frame  dari data yang telah diambil.  Berdasarkan hasil uji coba maka dapat dilakukan  analisa  bahwa  semakin  jauh  jarak  antara  kamera  dengan  obyek  maka  semakin  kecil  hasil  akurasi pengenalannya,  ini  dikarenakan  semakin  jauh  obyek  dengan  titik  fokus  kamera  semakin  kecil  pixel  dari  citra sehingga  apabila  dilakukan  resizing  menjadi  200  x  200  pixel,  maka  citra  akan  menjadi  blur  atau  pecah  yang akibatnya akan berpengaruh terhadap penurunan hasil pengenalan.
Selain  memiliki  tingkat  pengenalan  yang  baik,  penelitian  pengenalan  wajah  secara  real  time  juga memiliki  beberapa  kelemahan  diantaranya  adalah  sensitif  terhadap  noise.  Dimana  dari  hasil  pengujian,  apabila pencahayaan  kurang  stabil  misalnya  terlalu  terang  ataupun  terlalu  gelap,  maka  akan  berpengaruh  terhadap tingkat  pengenalan,  begitu  juga  pergerakan  obyek,  apabila  pergerakan  obyek  terlalu  cepat,  maka  tidak  akan dikenali,  sehingga  dalam  penelitian  ini  obyek  bergerak  secara  lambat  atau  slow  motion  .  Kemudian  yang berikutnya  adalah  dari  jenis  kamera  atau  webcam,  apabila  kamera  atau  webcam  “ganta-ganti”  maka  akan berpengaruh terhadap tingkat pengenalan begitu juga terhadap waktu komputasi, karena setiap kamera / webcam memilliki kecepatan yang berbeda – beda. Berikut merupakan tabel hasil percobaan.
Tabel 1. Hasil Percobaan

## 4.2 Tampilan Menu Pada  Program
No Posisi Wajah Jarak Wajah Dengan youcame Wajah teridentifikasi ya tidak 1. Lurus menghadap kamera 30 cm
ya -
2. Lurus menghadap kamera
50 cm
ya
- 3. Lurus menghadap kamera 100 cm Membutuhkan  waktu
yang lama -
4. wajah dalam keadaan tertutup Dekat-jauh - tidak 5. wajah dalam keadaan miring Dekat -jauh - tidak
Gambar 10. Tampilan pengenalan wajah pada program

## 5. KESIMPULAAN
Dari hasil percobaan sistem yang telah dilakukan pada dapat ditarik bebrapa kesimpuan
1. Dalam melakukan pengenalan wajah terdiri dari beberapa tahapan yaitu preprocessing, filtering, ektraksi baru kemudian dilakukan pencocokan atau pengenalan citra wajah.
2. Dari  segi  waktu  komputasi  dalam  mendeteksi  dan  mengenali  wajah  memiliki    akurasi  pengenalan  dengan waktu komputasi yang tetap stabil.
3. Metode yang digunakan ini masih ada beberapa titik lemah yaitu metode camshaft akan mendeteksi dan men- tracking  objek  yang  memiliki  warna  apabila  objek  tersebut  mirip  atau  sama  dengan  warna  citra  wajah walaupun  itu  bukan  wajah  manusia  dan  apabila  ada  kumpulan  titik  atau  pixel  yang  memiliki  warna  mirip wajah juga akan dianggap wajah
4. Dan dari  hasil percobaan  bahwa semakin  jauh  jarak antara kamera dengan obyek  maka semakin kecil  hasil akurasi  pengenalannya,  ini  dikarenakan  semakin  jauh  obyek  dengan  titik  fokus  kamera  semakin  kecil  pixel dari  citra  sehingga  apabila  dilakukan  resizing  menjadi  200  x  200  pixel,  maka  citra  akan  menjadi  blur  atau pecah yang akibatnya akan berpengaruh terhadap penurunan hasil pengenalan.

## REFERENCES
[1]   Aparna Behara et al, Real  Time  Face Recognition  System  For Time  And Attendance  Applications,  Department of E and CE, NIT Warangal, INDIA 506004, IEEE. 2013
[2]   Bobby  Yuliandra  et  al,    People  Counting  using  Extended  CAMSHIFT  and  Haar-like  Features,      Fakultas  Informatika,  Telkom University. 2016
[3]   Derisma,  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Sistem  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Eigenface  pada  Perangkat  Mobile Berbasis Android, Vol.2, No. 2, November 2016, 127-136
[4]   Klaus Kollreider, Real-time Face Detection and Motion Analysis with Application in “Liveness” Assessment, IEEE. 2017
[5]   Kardas P.A.T.R et al, Rancang Bangun Aplikasi Augmented Reality Sebagai Media Promosi Model Tatanan Rambut Pada Barbershop Berbasis Android. Vol. 1 No 1 – April 2018 p-ISSN 2598-7305 (Print), e-ISSN 2598-9642 (Online)
[6]   N.Niranjani  et  al , The  Real  Time  Face  Detection  and  Recognition  System,  Information  and  Communication  Technology  Center, University College of Jaffna, University of Vocational Technology, Sri Lanka. 2017
[7]   Ramadha Gilang et al, Klasifikasi Identitas Wajah Untuk Otorisasi Menggunakan Deteksi Tepi dan LVQ. 2016
[8]    Sultoni et al,  Pengenalan  Wajah  Secara  Real  Time Menggunan Metode  Camshift, Lapalcian  of  Gaussian  Dan  Discrete  Cosine Transformtwo  Dimensional (LoGDCT2D), Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya , 2016
[9]   Sumolong B.B et al, Aplikasi Absensi Jemaat Berbasis Android, Vol 13, No 2 (2018) ISSN: 2301-8364