Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 9 No. 2 (2022) 231-236
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Implementasi Generative Adversarial Networks (GANs) Sistem Presensi Berbasis Deteksi Wajah (SIDEWA)
Implementation of Generative Adversarial Networks (GANs) in Face Detection-Based Attendance System (SIDEWA)
Tati Suprapti 1 , Dian Ade Kurnia 2 ,  Doni Anggara 3 ,  Rananda Deva Rian 4 , Aldi Setiawan 5 1,3,4,5 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
1 tatisuprapti112004@gmail.com, 2 dianade2014@gmail.com, 3 titanese.dot@gmail.com, 4 ranandapssr@gmail.com,
5 marionata56@gmail.com

## Abstract
This study aims to measure the success rate of the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm model on facial image objects  implemented  in  a  face  detection-based  attendance  system  at  the  BPS  Office  in  Cirebon  City.GAN  consists  of  two separate networks, between which are targeted at each other. The first set of tissues is a classifier that needs to betrained to know if it is real or false, and the second set of networks is a generator that generates a random sample similar to a real sample and uses it as a fake sample. GAN is a deep learning technique used to process unstructured data, one of which is facial images. Some of the stages in conducting this research include dataset preparation, data set processing, making generator models, makingcriminator models, combining generator and discriminator models, making a GAN training process and analyzing the capabilities of generators and discriminators. Based on the results of experiments that have been carried out on facial image samples through 1000 epochs with 10 iterations every 1 epoch , it takes 5 minutes of training time, by producing an average accuracy of 66.06%.  From the results of the training process carried out, the images obtained can be said to be successful because they are visible even though they are not yet very clearly visible
Keywords : generative adversarial networks, deep learning, epoch, face

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  model  algoritma  Generative  Adversarial  Networks  (GANs) terhadap objek gambar wajah yang diimplemntasikan pada sistem presensi berbasis deteksi wajah di Kantor BPS Kota Cirebon. GANs  terdiri  dari  dua  jaringan  terpisah,  di  antaranya  ditargetkan  satu  sama  lain.  Kumpulan  jaringan  pertama  adalah pengklasifikasi yang perlu dilatih untuk mengetahui apakah itu nyata atau salah, dan kumpulan jaringan kedua adalah generator yang  menghasilkan  sampel  acak  yang  mirip  dengan  sampel  nyata  dan  menggunakannya  sebagai  sampel  palsu.  GANs merupakan teknik deep learning yang digunakan untuk memproses data yang tidak terstruktur salah satunya gambar wajah. Tahapan dari teknik GANs ini terdiri dari penyiapan dataset, pemrosesan data set, membuat model generator, membuat model diskriminator,  menggabungkan  model  generator  dan  diskriminator  ,  membuat  proses  training  GANs  dan  menganalisis kemampuan  generator  dan  diskriminator.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  pada  sampel  gambar  wajah melalui 1000 epoch dengan 10 iterations setiap 1 epoch diperlukan waktu training selama 5 menit, dengan menghasilkan rata rata akurasi 72, %.  Dari hasil dari proses training yang dilakukan, gambar  yang diperoleh dapat dikatakan berhasil karena terlihat walaupun belum nampak dengan sangat jelas.
Kata Kunci : generative adversarial networks, deep learning, epoch, face

## 1. Pendahuluan
Situasi  Covid-19  memiliki  dampak  selain  secara langsung  kepada  kesehatan  manusia,  juga  mengubah berprilaku  hidup  sehat  dan  pola  bekerja  yang memerlukan prilaku menjaga jarak (social distancing).
Semaksimal  mungkin  menghindari  dengan  sentuhan benda  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung. Berdasar dari kondisi itulah Badan Pusat Statistik (BPS) Kota  Cirebon  melakukan  inovasi  dengan  membangun sistem presensi pegawai yang semula berbasis Finger-
print  menjadi  sistem  presensi  berbasis  deteksi  wajah (SIDEWA).  Perubahan  sistem  tersebut  selain  didasari dengan  tuntutan  protokol  kesehatan  dimasa  covid-19 yang  harus  melakukan  social  distance,  juga  didasari karena  sistem  sebelumnya mengalami kendala diantaranya  sulitnya  pimpinan  dalam  memantau kehadiran secara real-time, seringnya kesalahan dalam merekap  data  kehadiran  pegawai  dan  lain  sebagainya. Pengembangan SIDEWA menjawab terhadap tuntutan protokol  kesehatan  dimasa  pandemik  Covid-19  yaitu menjaga  jarak  (social-distance),  karena  pegawai  tidak perlu  menyentuh  benda  apapun  ,  hanya  dengan  cara menghadapkan  muka  ke  kamera  yang  telah  dipasang, selanjutnya dideteksi wajahnya oleh aplikasi, kemudian dicocokan dengan database wajah yang telah disimpan sebelumnya  dan  selanjutnya  di  rekam  sebagai  data kehadiran. SIDEWA telah berjalan kurang lebih 2 tahun sejak  tahun  2020  sampai  dengan  sekarang.  Namun demikian,  masih  terdapat  kendala  dari  sisi  tingkat akurasi yang masih belum optimal, performance mesin yang  kurang  maksimal.  Hal  ini  diakibatkan  karena keterbatasan mesin komputer yang belum mampu untuk melakukan proses algoritma yang lebih canggih.
Saat  ini  banyak  teknik  machine  learning  yang digunakan untuk menghasilkan performance yang lebih baik, sekalipun data yang diprosesnya adalah data yang tidak terstruktur [1]. Bahkan, teknik pembelajaran yang paling dalam atau disebut dengan teknik deep learning saat  ini  sudah  mulai  diaplikasi  diberbagai  sektor kehidupan, karena seiring dengan ukuran data dan jenis data yang berkembang  yang  disebut dengean big data [2] .
Teknik deep  learning yang  digunakan  untuk memproses big  data salah  satunya  adalah Generative Adversarial  Network  (GAN) .  GAN  merupakan  teknik machine learning yang ditemukan oleh Ian Goodfellow pada tahun 2014 [3]. GAN terdiri dari dua sistem, yaitu sistem  generatif  dan  sistem  diskriminatif.  Sistem generatif  menghasilkan  pesaing  atau  tandingan sedangka  sistem  diskriminatif  menilai  mereka  [4]. Tantangannya  adalah  sejauh  mana  informasi  tersebut menyebar. Secara teratur, sistem generatif mencari cara untuk menghasilkan informasi yang menarik berdasarkan  kode  objek,  sedangkan  diskriminatif mengenali  output  yang  dikirim  oleh  generator  dari informasi asli [5] .
Penelitian  lain  telah  membuktikan  bahwa  GAN digunakan  untuk  menghasilkan  kajian  tentang    model topeng  penghilang  wajah,  yang  terdiri  dari  generator dekode  yang  disandikan  dan  jaringan  tekstur,  untuk mensintesis  bagian  wajah  yang  hilang  [6]  [7]    GANs juga  berhasil  diimplementasikan  pada  penelitian  yang berfokus  pada  usia  berdasarkan  wajah,  dengan dibuktikan bahwa efektif dalam mempelajari transformasi  antara  kelompok  usia  dengan  bantuan
sample  berpasangan  yakni  melalui  perbedaan  dari setiap gambar wajah yang sama [6]
Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  pertama menentukan  tugas  yang  tepat  untuk  permasalahan  big data, kedua menerapkan model GANs terhadap sistem deteksi  wajah  pada  presensi  pegawai  dilingkungan Kantor  Statistik  Kota  Cirebon,  ketiga  mengevaluasi kinerja  model  GANs  melalui  pengukuran  tingkat akurasi generatif dan akurasi diskriminatif..

## 2. Metode Penelitian
2.1. Arsitektur Generative Adversarial Network (GAN)
GAN  terdiri  dari  dua  jaringan  terpisah,  di  antaranya ditargetkan satu sama lain. Kumpulan jaringan pertama adalah  pengklasifikasi  yang  perlu  kita  latih  untuk mengetahui apakah itu nyata atau salah, dan kumpulan jaringan  kedua  adalah  generator  yang  menghasilkan sampel  acak  yang  mirip  dengan  sampel  nyata  dan menggunakannya sebagai sampel palsu [5]
Gambar 1. Cara Kerja Generative Adversarial Network (GAN)
Pada  gambar  1  dijelaskan  perihal  D  sebagai pengklasifikasi gambar, untuk rangkaian gambar untuk membedakan  wajah  yang  berbeda  [8].  Tujuan Generator  G  adalah  untuk  menggambar  gambar  palsu yang sangat dekat untuk mengelabui D dengan memilih elemen  di  ruang  potensial  dari  data training untuk komposisi  dan  menambahkan  noise  acak  sebagai  data palsu. Selama training , D menerima data asli dan data palsu  yang  dihasilkan  G,  dan  tugasnya  adalah menentukan apakah gambar itu milik data asli atau data palsu.

## 2.2. Formulasi GAN
Setiap  model  Deep  learning  sebuah  fungsi  harus didefinisikan  untuk  memperoleh  suatu  hasil  [9].  Pada Generatif Adversarial Networks memilih suatu Fungsi Objective  yang  digunakan  bersamaan  dengan  model yang dibangun, dengan rumus persamaan 1 [10] :
Min
Max Ex~px[logD(x)] + G D Ez~pz[log(1-D(G(z)))] (1)
Fungsi  objektif  (1)  terdiri  dari  x  sebagai  real  data (Sampel  data)  dan  z  adalah  noise  vektor,  G  adalah Generator  dan  D  adalah  Diskriminator,  px  adalah distribusi  dari  x  (real  data)  dan  pz  adalah  masing- masing  dari  noise  vektor.  D(x)  merupakan  hasil  dari training Diskriminator,G(z) adalah hasil dari Generator dan  D(G(Z))  adalah  Hasil  dari  Discriminator  yang memberikan nilai/hasil dari G(z). Diskriminator dilatih untuk  memaksimalkan  pemberian  nilai  terhadap  hasil dari generator dengan memaksimalkan fungsi log D(x) + log(1 − D(G(z))). Kemudian Generator dilatih untuk dapat  menipu  Diskriminator  dengan  meminimalkan fungsi  log(1  −  D(G(z))).  Melalui  pelatihan  inilah Generator  akan  berusaha  semaksimal  mungkin  untuk menghasilkan  gambar  tidak  semirip  mungkin  dengan dataset(real  data),  dan  Diskriminator  juga  akan berusaha  untuk  mengidentifikasi  hasil  dari  Generator untuk mengetahui gambar tersebut asli atau palsu.
2.3. Model Jaringan Generator
Model  jaringan  generator  terdiri  dari  input  generator dimana  ada  sebuah  array  yang  dibangkitkan  secara random  yang  disebut  dengan seed  . Disini  akan ditetapkan  untuk  ukuran  input  seed  adalah  [1x100]. Dari masukan seed  tersebut,  Generator  akan mengubahnya menjadi sebuah gambar berukuran [32 x 32]  menggunakan  Convolutional  Neural  Network. Secara  detil  ,  model  jaringan  genator  ini  dapat digambarkan seperti gambar 2:
Gambar 2. Arsitektur Generator
2.4. Model Jaringan Diskriminator
Dikriminator  merupakan  CNN  yang  menerima  input image  berukuran  [28,28]  dan  menghasillkan  angka biner  yang  menyatakan  apakah  input  gambar merupakan  gambar  dari  dataset  asli  (kelas  1)  atau merupakan  gambar  baru/gambar  palsu  (kelas  0)  [9]. Sebagai  ilustrasi  ,  model  jaringan  diskriminator  dapat digambarkan pada gambar 3:
Gambar 3. Arsitektur Diskriminator

## 2.5. Proses Pelatihan GAN
Pada  proses  pelatihan  (training)  ini  dilakukan  secara berurutan  ,  untuk  setiap  epoch  pelatihan  akan melakukan tiga tahapan yaitu membangkitkan dari citra palsu  menggunakan  generator  sejumlah  dataset  citra asli [10], melatih discriminator untuk bisa membedakan dataset citra asli dari dataset citra palsu, menggunakan discriminator  yang  sudah  dilatih  untuk  melatih Generator agar bisa membangkitkan dataset citra palsu yang  dinilai  asli  oleh  discriminator.  Tahapan  tersebut dapat digambarkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Tahapan Proses Pelatihan (Training) GAN
Metode yang digunakan adalah Cross Industri Standar Process  Data  Mining  (CRISP-DM)  dengan  tahapan antara lain Business Understanding, Data
Undersranding, Data Preparation, Modelling,
Evaluation dan Deployment [7] . Tahapan tersebut dapat ilustrasikan pada gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Proses CRISP-DM
Sumber : Pete Chapman et. Al (2000)
Penjelasan dari masing-masing tahapan gambar 5 dapat dijabarkan  : Busines  Undestanding, pada  tahapan  ini harus dilakukan tentang menentukan tujuan diimplementasikannya GANs dalam rangka penyempurnaan  Sistem  Presensi  Berbasis  Deteksi Wajah  khususnya  dilingkungan  Kantor  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kota Cirebon, sehingga dapat diperoleh rekaman  informasi  yang  diketahui  dari  sebuah  Kantor BPS  tersebut. Data  Understanding, pada  tahapan  ini
dilakukan  aktivitas  pengumpulan  data  pegawai  yang ada  dilingkungan  Kantor  BPS  Kota  Cirebon  dengan memahami  atribut  yang  akan  dijadikan  masukan  ke dalam  sistem,      setelah  itu  data  dideskripsikan  dan dieksplorasi sehingga dapat peroleh data yang valid dan data yang berkualitas. Data Preparation , pada tahapan ini  dilakukan  deskripsi  dataset  dari  atribut  pegawai yang  ada  dilingkungan  kantor  tersebut,  berdasarkan foto  wajah  yang  diambil  dari  kamera  sehingga diharapkan dataset tersebut telah siap untuk digunakan pada pembuatan  model. Dataset tersebut harus  melalu tahapan seleksi data, pembersihan data, konstruksi data dan integritas data serta format data. Modeling , tahapan ini memilih teknik GANs yang tepat dari sekian teknik deeplearning  lainnya  selanjutnya  mendesain  model GANs  dan  mengujinya  untuk  dapat  digunakan seoptimal  mungkin. Evaluation, dilakukan  aktivitas mengevaluasi  hasil  model  GANs,  mereview  proses model GANs. Deployment, yaitu aktivitas membangun aplikasi GANs untuk implementasi SIDEWA [11]
2.6. Dataset
Dataset  diambil  dari  bagian  umum  yang  menangani kepegawaian  berupa  file  foto  pegawai  di  Kantor  BPS Kota  Cirebon.  Petugas  harus  mengembil  foto  wajah melalui kamera yang telah disediakan. Setiap pegawai di  capture  sebanyak  3  pose,  yakni  pose  tegak menghadap kamera, pose miring ke kiri dan pose miring ke kanan dengan kecukupan pencahayaan. Sebagai data sampel akan diambil 6 orang data foto pegawai dengan masing-masing pegawai 3 pose tersebut, sehingga total sampelnya sebanyak 18  foto.

## Gambar 6. Contoh Sampel Citra Wajah 3 pose

## 2.7. Image Pre-Processing
Tahapan pada image pre-processing bertujuan sebagai bentuk  pengolahan  atau  pemrosesan  sinyal  dengan input  erupa  gambar  (image)  dan  ditransformasikan menjadi gambar lain [12] dengan menggunakan teknik- tertentu.  Beberapa  teknik  pengolahan  citra  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Cropping, Resizing, Normalization, Filtering seperti gambar 7.
Cropping
Resizing Normalization
Filtering
Face Image Pre-processing Image

## Gambar 7 Tahapan Pemrosesan Gambar (Citra)
Teknik cropping adalah  proses  penghapusan  bagian sudut  dari  gambar  untuk  memotong  /mengambil  / mengeluarkan  sebagian  isi  gambar  guna  memperoleh hasil yang diinginkan [13]. Hasil dari teknik ini seperti tampil pada gambar 8 citra wajah.

## Gambar 8 Teknik Cropping
Teknik resizing merupakan  proses  mengubah  ukuran besar gambar dalam satuan piksel [14]. Ukuran piksel yang  ditentukan  untuk  seluruh  citra    yaitu  dengan dimensi 32 x 32 , bit depth 24 dengan hasil gambar 9.
Gambar 9 Citra berimensi 32 x 32 dengan bit depth 24 RGB
Teknik normalization merupakan  proses  distribusi intensitas  pada  gambar  yang  dipengaruhi  oleh pencahayaan  yang  tidak  sama.  Teknik filtering merupakan proses untuk  menghilangkan derau (noise) pada gambar [15] . Teknik filtering disini menggunakan teknik pengubahan dari RGB ke Black & White, dengan hasil pada gambar 10.

## Gambar 10 Teknik Filtering Citra RGB ke Gray
Sebagai  tools  untuk  melakukan  teknik  diatas, digunakan tools ilove image yang dapat diakses secara online melalui alamat url https://www.iloveimg.com/

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan, beberapa hasil telah diperoleh diantaranya hasil teknik pre-processing  seperti  croping,  resizing,  normalisasi dan  filtering.  Selain  teknik  pre-processing  juga diperoleh  hasil  pemodelan  generator,  pemodelan diskriminator  serta  pemodelan  gabungan  antara generator dan diskriminator.
Hasil  dari  model  diskriminator    meliputi  layer  flatten, dense,  leaky_re_lu  dan  dense  1,  seperti  yang digambarkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Model Diskriminator
Hasil  dari  model  generator  meliputi  dense_2, leaky_re_lu_1, dense_3 dan reshape seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Model Generator
Sedangkan  hasil  model  gabungan  antara  model generator  dan  diskriminator  dapat  ditampilkan  seperti tabel 3.
Tabel 3 : Hasil Model Gabungan (Generator dan Diskriminator)
Model generator dan model diskriminator telah berhasil dibuat  dan  digabungkan  sehingga  telah  menjadi  satu kolom  atau  vektor  tunggal  yang  disebut  dengan. Selanjutnya  dihasilkan  fungsi  aktivasi  yang  berfungsi untuk  menampung  berbagai  jenis  jaringan  syaraf  untu memudahkan proses training dan menghasilkan kinerja model lebih baik.
Setelah dibuat model generator dan model diskriminator dan model gabungan antara generator dan diskriminator, selanjutnya akan diukur tingkat generator  loss  dan  diskriminator  loss serta  tingkat akurasinya    terhadap  salah  satu  sample  citra  melalui proses training yang ditetapkan dengan nilai parameter epoch 1000, batch size 128 dan interval 100. Dari hasil proses training dapat diperoleh tabel 4.
Tabel 4. Akurasi Diskriminator dan Generator dengan 1000 epoch
Literasi Epoch D Loss Accuracy G Loss 1 100 0.996641 50.78 1.92073 2 200 1.077202 56.25 1.924441
Literasi Epoch D Loss Accuracy G Loss 3 300 1.516468 43.36 2.371171 4 400 0.466807 78.52 2.622881 5 500 0.828703 58.98 2.219804 6 600 0.407905 79.69 2.864509 7 700 0.669072 73.44 2.802930 8 800 0.657398 76.17 2.93177 9 900 0.546918 74.22 3.047591 10 1000 0.691887 72.27 3.147644
Dari  tabel  4  diatas  dapat  divisualisasikan  ke  dalam bentuk  Grafik  Generator  dan  Diskriminator  Loss selama  proses  training  sebagaimana  tampilan  gambar 11.

## Gambar 11. Hasil Training sebanyak 1000 epoch

## Gambar 12. Training Generator Loss dan Diskriminator Loss
Dengan  training  1000  epoch  diperoleh  hasil  seperti yang terdapat pada gambar diatas, hal ini masih kurang memuaskan  jika  dilihat,  karena  hasil  setiap  gambar tergolong  sama.  Namun  jika  dilihat  dari  visualisasi grafik  diskriminator  dan  generator  loss  seperti  dilihat pada  gambar  tersebut  sebenarnya  sudah  baik  karena generator  berhasil  menghasilkan  gambar  yang  sangat berbeda dengan datasetnya sehingga diskriminator sulit untuk  mengenali  gambar  yang  diihasilkan  generator, tetapi untuk gambar yang dihasilkan generator terlihat kurang baik atau kurang jelas. Waktu yang dibutuhkan untuk melatih model dengan 1000 epoch adalah sekitar 5 menit.

## 4.   Kesimpulan
Implementasi  algoritma  deeplearning  dengan  teknik Generative  Adversarial  Networks  (GANs)  telah berhasil  dilakukan  untuk  dapat  dimanfaatkan  pada aplikasi  SDEWA  dengan  tingkat  akurasi  pengenalan wajah sebesar 72.27%. Penelitian ini belum dikatakan maksimal  karena  masih  terlihat  gambar  yang  belum nampak  dengan  sangat  jelas.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh rendahnya  resolusi  atau  pixel  dari  gambar  yang dihasilkan disebabkan dimensi gambar yang didefinisikan diawal  hanya 32 pixel.  Oleh karena itu , penetapan nilai 1000 epoch dengan 10 iterations setiap 1  epoch  sudah  cukup  baik  untuk  melatih  model  yang saat  ini  digunakan.  Untuk  meningkatkan  pelatihan model  ini  dimasa  yang  akan  datang,  peningkatan ukuran  konvolusi  dan  dekonvolusi  dari  512  x  512 menjadi  1024  x  1024  akan  sangat  berguna  untuk menghasilkan gambar yang lebih baik.
Masa  yang  akan  datang,  model  ini  tidak  hanya diimplementasikan  pada  sistem  presensi  bidang kepegawaian saja, tentu saja dapat digunakan dibidang pendidikan seperti presensi siswa, dibidang hukum dan kriminalitas dan bidang lainnya yang relevan.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  Dirjen  Pendidikan  Tinggi Kemendikbud  Ristek  yang  telah  membiayai  terhadap publikasi melalui Program Kompetisi Hibah Penelitian Dosen Pemula tahun anggaran 2022.

## Daftar Rujukan
[1] S. Guan and M. Loew, “Evaluation of Generative Adversarial Network Performance Based on Direct Analysis of Generated Images,” Proc.  -  Appl.  Imag.  Pattern  Recognit.  Work. ,  vol. 2019-Octob, 2019, doi: 10.1109/AIPR47015.2019.9174595.
[2] R.  Mawan,  “Klasifikasi  motif  batik  menggunakan convolutional  neural  network,” J.  Open  Access  Yayasan Lentera  Dua  Indones. ,  vol.  1,  pp.  45–50,  2020,  doi: 10.36802/jnanaloka.
[3] T. Mukhiddin, W. Lee, S. Lee, and T. Rashid, “Research issues on generative adversarial networks and applications,” Proc. -
2020 IEEE Int. Conf. Big Data Smart Comput. BigComp 2020 , pp. 487–488, 2020, doi: 10.1109/BigComp48618.2020.00-19.
[4] S.  E.  Awan,  M.  Bennamoun,  F.  Sohel,  F.  Sanfilippo,  and  G. Dwivedi,  “Imputation  of  missing  data  with  class  imbalance using  conditional  generative  adversarial  networks,” Neurocomputing ,  vol.  453,  pp.  164–171,  2021,  doi: 10.1016/j.neucom.2021.04.010.
[5] C. Min, Y. Li, L. Fang, and P. Chen, “Conditional Generative Adversarial  Network  on  Semi-supervised  Learning  Task,” 2019 IEEE 5th Int. Conf. Comput. Commun. ICCC 2019 , pp. 1448–1452, 2019, doi: 10.1109/ICCC47050.2019.9064268.
[6] Z. J. Yu and S. C. Yang, “Research on the application of jigsaw generative  adversarial  network  to  face  generation,” Proc.  - 2020 Int. Symp. Comput. Consum. Control. IS3C 2020 , pp. 26– 29, 2020, doi: 10.1109/IS3C50286.2020.00014.
[7] Prabhat,  Nishant,  and  D.  K.  Vishwakarma,  “Comparative Analysis  of  Deep  Convolutional  Generative  Adversarial Network  and  Conditional  Generative  Adversarial  Network using  Hand  Written  Digits,” Proc.  Int.  Conf.  Intell.  Comput. Control Syst. ICICCS 2020 , no. Iciccs, pp. 1072–1075, 2020, doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9121178.
[8] M. Toshpulatov, W. Lee, and S. Lee, “Generative adversarial networks  and  their  application  to  3D  face  generation:  A survey,” Image Vis. Comput. , vol. 108, p. 104119, 2021, doi: 10.1016/j.imavis.2021.104119.
[9] S.  A.  Israel et  al. ,  “Generative  adversarial  networks  for classification,” Proc.  -  Appl.  Imag.  Pattern  Recognit.  Work. ,
vol. 2017-Octob, pp. 23–26, 2018, doi: 10.1109/AIPR.2017.8457952.
[10]  K. X. Chen, Z. X. Zhao, and S. Yamane, “Enhanced Conditions Based Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” 2021 IEEE 10th Glob. Conf. Consum. Electron. GCCE 2021 , pp. 663–665, 2021, doi: 10.1109/GCCE53005.2021.9621858.
[11]  V. B. Raj and K. Hareesh, “Review on Generative Adversarial Networks,” Proc.  2020  IEEE  Int.  Conf.  Commun.  Signal Process. ICCSP 2020 , pp. 479–482, 2020, doi: 10.1109/ICCSP48568.2020.9182058.
[12]  K.  Park,  M.  Chae,  and  J.  H.  Cho,  “Image  pre-processing method  of  machine  learning  for  edge  detection  with  image signal processor enhancement,” Micromachines , vol. 12, no. 1, pp. 1–13, 2021, doi: 10.3390/mi12010073.
[13]  N.  Petrellis,  “A  Review  of  Image  Processing  Techniques Common in Human and Plant Disease Diagnosis,” Symmetry (Basel). ,  vol.  10,  no.  7,  p.  270,  Jul.  2018,  doi: 10.3390/sym10070270.
[14]  X. Yan, L. Wen, L. Gao, and M. Perez-Cisneros, “A Fast and Effective  Image  Preprocessing  Method  for  Hot  Round  Steel Surface,” Math.  Probl.  Eng. ,  vol.  2019,  2019,  doi: 10.1155/2019/9457826.
[15]  K.  He,  J.  Sun,  and  X.  Tang,  “Guided  image  filtering,” IEEE Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell. ,  vol.  35,  no.  6,  pp.  1397– 1409, 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2012.213.