## Implementasi Metode Nearest Feature Midpoint(Nfm) Pada Pengenalan Wajah

## Efan Lisander Zebua
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Nearest feature Line adalah garis virtual yang menghubungkan dua pro-totype dalam sebuah kelas (satu orang) sedangkan  fea-ture  midpoint  adalah  titik  tengah  antara  dua  prototype  dalam  sebuah  kelas  yang  sama.  Dengan demikian, per-bendaharaan wajah akan diperbanyak dengan mela-kukan ekstrapolasi atau interpolasi feature point pada tiap feature line yang ada dalam feature space. Untuk melakukan klasifikasi berbasis feature line ini, sebagai representasi awal dari citra akan digunakan  metode pembentukan eigenface. Secara umum dengan membentuk eigenface  space,  dimensi-dimensi  yang  ku-rang  signifikan  dalam  citra  wajah  akan  direduksi  sehingga  hanya menyisakan  dimensi  yang  penting  saja.  Pembentukan  eigenface  space  tidak  lepas  dari  penggunaan  Principal Component Analysis (PCA) seba-gai alat pereduksi dimensi.
Kata Kunci : Pengenalan wajah, eigenface, principal component analysis, nearest feature midpoint

## Abstract
The Nearest feature line is a virtual line that connects two prototypes in a class (one person) while the midpoint feature is the midpoint between two prototypes in the same  class. Thus, face treasury  will be  multiplied by  conducting  extrapolation  or feature point interpolation on each feature line in the feature space. To perform this feature line based classification, as an initial representation of the image, the eigenface formation method will be used. In general, by forming an eigenface space, the dimensions that are significantly significant in the face image will be reduced so that only the important dimensions are left. The eigenface space formation cannot be separated from the use of Principal Component Analysis (PCA) as a dimensional reducing device.

## Keywords: Face recognition, eigenface, principal component analysis, nearest feature midpoint

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  yang  dilakukan  melalui  komputer  tidak  semudah  pengenalan  wajah  yang  dilakukan  oleh manusia. Manusia mudah mengenali wajah seseorang tanpa harus berpikir, asalkan masih dalam batas yang masih dapat dilihat, seperti dalam keadaan menunduk, menoleh, Maupun memakai camata, sementara computer selain lambat  dalam  melakukan  pengenalan,  juga  dipengaruhi  dari  factor  luar,  seperti  cahaya,posisi  wajah,  maupun aksesories yang digunakan.
Ada  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  pengenalan  wajah  melalui komputer,  seperti  Kohenen,  Nearest  Feauture  Midpoint,  Canonical  Corellation  Analysis,  Eigenface,dan  lain sebagainya. Setiap algoritma memiliki cara mengenali wajah yang berbeda-beda, yaitu pengenalan berdasarkan system feature-based, yaitu dengan mengekstrasi cirri dari komponen citra wajah seperti mata, hidung, mulut, dan lain-lain,  sedangkan  sistem  image-based  yaitu  menggunakan  informasi  mentah  dari  pixel  citra  yang  kemudian diekstrasi kedalam metode tertentu.
Algoritma  Nearest  Feature  Midpoint  (NFM)  dipilih  penulis  sebagai  metode  pengenalan  wajah  yang digunakan  dalam  penulisan  skripsi  ini.  Nearest  Feature  Midpoint  (NFM)  adalah  salah  satu  metode  dalam pengenalan wajah yang dinyatakan sebagai metode perbaikan dari metode Nearest Feature Line (NFL) dengan menggunakan metode ini bisa dibangun sebuah aplikasi pengenalan wajah yang relative lebih baik dibandingkan dengan metode NFL. (Zhou. Journal of Information Technology, Vol. 11, No. 1).
Berdasarkan  penjelasan  diatas  penulis  melakukan  penelitian  pengenalan  wajah  melalui  computer  dengan menggunakan  pendekatan  metode  Nearest  feature  Midpoint  dan  Nearest  Feature  Line,  dimana  NFM  dan  NFL bertujuan  untuk  melakukan  ekstrapolasi  atau  interpolasi  feature  point  pada  feature  line.  NFL  bertujuan  untuk menghubungkan dua prototype dalam sebuah kelas sedangkan NFM bertujuan untuk mencari titik tengah antara dua  prototype  dalam  kelas  yang  sama.  Kedua  metode  ini  akan  dibantu  dengan  Metode  Principal  Component Analysis  (PCA)  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  dalam  sebuah  himpunan,  dengan  menggunakan Metode  PCA  ini  dapat  membantu  mengecilkan  ukuran  data  dengan  cara  mengurangi  dimensi  dari  data  tanpa menghilangkan informasi penting.

## 2. TEORITIS
Prinsip dasar dari pengenalan wajah adalah dengan mengutip informasi unik wajah tersebut kemudian di-encode dan dibandingkan dengan hasil decode yang sebelumnya dilakukan. Dalam metode eigenface,decoding dilakukan dengan  menghitung  eigenvector  kemudian  direpresentasikan  dalam  sebuah  matriks  yang  berukuran  besar. Eigenvector  juga  dinyatakan  sebagai  karakteristik  wajah  oleh  karena  itu  metode  ini  disebut  dengan  eigenface. Setiap wajah direpresentasikan dalam kombinasi  linear eigenface. Kirbi dan Sirovich (1987), mengembangkan suatu teknik yang menunjukkan wajah menggunakan analisis komponen, teknik tersebut menghitung koordinat sistem wajah yang disebut dengan eigenpicture.
Gambar 2. Citra Pelatihan
Sumber :    Putra, Sistem  Biometrika (Konsep Dasar, Teknik  Analisis Citra dan Tahapan Membangun  Apkijasi Sistem Biometrika), 2009.
Gambar 3. Citra Mean
Sumber :    Putra, Sistem  Biometrika (Konsep Dasar, Teknik  Analisis Citra dan Tahapan Membangun  Apkijasi Sistem Biometrika), 2009.
Dalam perhitungan eigenvector citra diubah menjadi bentuk mean seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Citra hasil proses eigenface sendiri ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Citra hasil proses eigenface
Sumber :    Putra, Sistem  Biometrika (Konsep Dasar, Teknik  Analisis Citra dan Tahapan Membangun  Apkijasi Sistem Biometrika), 2009.

## 2.2 Algoritma Nearest Feature Midpoint (NFM)
NFM  adalah  metode  klasifikasi  yang  merupakan  perbaikan  dari  NFL.NFM  mengasumsikan  setidaknya  akan terdapat  dua prototype berbeda  pada  sebuah  kelas.  Didalam  NFM  sebuah  sub  ruang  fitur  dibentuk untuk ti-ap kelas yang terdiri dari titik tengah fitur ( feature mid - point ) antara tiap dua prototype pada kelas yang sama, x1 dan x2 , dan dinotasikan sebagai mx1x2 . Prototype pada kelas  yang sama akan digeneralisasi oleh titik  tengah  fitur untuk  merepresentasikan  variasi  dari  kelas  sehing-ga  kemampuan  pengklasifikasi  melakukan  generalisasi  juga
akan meningkat. Jarak NFM adalah jarak eucli-dean terkecil antara objek yang diuji dengan semua titik tengah yang mungkin dibangun.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pengenalan wajah terdiri dari beberapa komponen yang digambarkan dalam suatu model seperti pada Gambar 5. berikut ini :
Gambar 5. Analisa Komponen Pengenalan Wajah Keterangan:
1. Komponen Webcam, adalah perangkat keras masukan yang digunakan dalam sistem pengenalan wajah yang berfungsi:
a.   Untuk melengkapi data foto, dimana foto ini akan disimpan ke dalam file untuk dicocokkan dengan citra wajah yang di-capture.
b.   Untuk meng-capture citra wajah.
2. Komputer Sebagai alat bantu Webcam untuk Pengambilan citra Capture Wajah.
3. Komponen  Citra Capture Wajah,  adalah  berfungsi  untuk  melakukan  mekanisme  pengambilan  citra  wajah dengan media webcam, baik untuk disimpan sebagai file citra wajah maupun untuk citra wajah yang digunakan sebagai input pengenaan wajah.
4. Subsistem Pengenalan Wajah, adalah berfungsi untuk proses pengenalan wajah yang mencocokkan citra wajah yang di-capture dengan citra wajah yang ada pada file.
5. File Wajah, adalah citra wajah yang digunakan untuk melengkapi data training disimpan dalam file tersendiri dan dapat direferensikan dengan menggunakan nama file yang ada.

## 3.1 Perhitungan NFM
Metode NFM pengenalan wajah dimulai dengan membuat matriks kolom dari wajah yang diinput ke dalam file. Rata-rata vector citra (mean) dari  matriks kolom dihitung dengan cara  membaginya dengan  jumlah banyaknya citra yang disimpan di dalam file.
Langkah pertama adalah dengan mengisi variabel S dengan seluruh citra wajah input: a. Setiap citra ditranformasikan ke dalam vektor dengan ukuran N.
b. Tentukan nilai tengah atau mean.
c. Kemudian tentukan selisih antara citra input dengan citra mean.
d. Selanjutnya vektor orthonomal M, yang menunjukkan distribusi data.
Seperti pada pembahasan sebelumnya telah dijelaskan langkah-langkah pengenalan wajah dengan metode NFM, representasikan  semuamatriks  training  menjadi  matriks  dengan  bentuk  n  ×  1  atau  matriks  linier  sepertiyang ditunjukkan berikut ini :
Berdasarkan ke empat matriks diatas, diperoleh matriks n x 1 dari matriks A, matriks B, matriks C, dan matriks D sebagai berikut :
Dari matriks diatas, jumlahkan seluruh barisnya sehingga diperolehmatriks berukuran 1 x (H x W). Setelah itu bagi matriks dengan jumlah citra (N) yang dalam contoh adalah dua untuk mendapatkan rataan flatvector ( mean ) sebagai berikut:
Dari ke empat matriks tersebut akan di peroleh matriks yang diperoleh dengan cara:
Jadi nilai mean = (333333333)  Nilai mean citra akan digunakan untuk menghitung nilai NFM citra wajah untuk training (pembelajaran).  Dengan memakai nilai mean citra di atas nilai untuk matriks yang sudah disusun tersebut dapat dihitung dengan mengurangi baris-baris pada matriks dengan nilai mean. Jika diperoleh nilai negatif, maka ganti nilainya dengan nol. Perhitungan nilai adalah sebagai berikut:
4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3  Matriks Citra Wajah 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3  Matriks Citra Wajah 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3  Matriks Citra Wajah 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3  Matriks Citra Wajah 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Matriks x-1 sampai matriks x-4 digabung untuk mendapatkan matriks untuk pembelajaran (training) dalam proses pengenalan.  Untuk  mengenali  citra  tes  (testface),  langkah  identifikasinya  adalah  hitung  nilai  matriks  testface dengan cara sebelumnya untuk penentuan nilai citranya.
Matrik yang berkoresponden  Selanjutnya matrik yang diperoleh testface dikurangi dengan matrik mean:
Jadi  nilai  NFM  dari  testface  adalah  111101111  Nilai  NFM  dari testface digunakan  untuk  identifikasi  dengan menentukan  jarak  terpendek  dengan  NFM  dari  nilai  training  dengan  cara  menentukan  nilai  absolut  dari pengurangan baris I pada matriks nilai training citra dengan nilai NFM dari testface dan jumlahkan dengan elemen penyusun vector yang dihasilkan dari pengurangan dan didapat jarak d indeks I dan cari nilai d yang paling kecil.
Berikut nilai matriks hasil training : 111111111 » Nilai matrik citra wajah 1 000000000 »  Nilai matrik citra wajah 2
333333333 » Nilai matrik citra wajah3 000000000 » Nilai matrik citra wajah 4
Perhitungan jarak antara Citra Wajah 1 dengan testface:
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 - 0 0 0 0 1 0 0 0 0 = 1
Perhitungan jarak antara Citra Wajah2 dengan testface: 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 - -1-1-1-10-1-1-1-1  nilai di absolut maka hasilnya adalah : 11 1 10 1 1 1 1 = 8
Perhitungan jarak antara Citra Wajah3 dengan testface: 333333333 1 1 1 1 0 1 1 1 1 - 2 2 2 2 3 2 2 2 2 = 18
Perhitungan jarak antara Citra Wajah 4 dengan testface: 0 0 0 00 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 - -1-1-1-1 0-1-1-1-1 nilai di absolut maka hasilnya adalah : 11 1 1 0 1 1 1 1 = 8
Dari perhitungan tersebut diperoleh: 1. Jarak citra-1 dengan testface = 1 2. Jarak citra-2 dengan testface = 8
3. Jarak citra-3 dengan testface = 18
4. Jarak citra-4 dengan testface = 8
Dari hasil perhitungan, diperoleh jarak citra wajah-1 memiliki nilai terkecil (1), wajah-2, wajah-3 dan wajah-4. Citra  yang paling  mirip dengan testface adalah citra wajah wajah-2, dan wajah-4. Karena ada dua  wajah  yang mirip, ambil citra yang kedua sebagai citra wajah yang paling mirip dengan citra testface seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Citra Wajah Yang Paling Mirip Dengan Citra Testface

## 5. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian dan analisa program, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengenalan  wajah  dilakukan  dengan  bantuan  kamare  leptop  (webcam)  sehingga  dapat  mengenali  wajah pengguna.
2. Pengenalan wajah dikenali dengan bantuan aplikasi yang telah dirancang oleh pengguna.

## REFERENCES
[1] Zhou,  Zonglin,  Kwoh  Chee  Keong,  ''The  Nearest  Feature  Midpoint:  A  Novel  Approach  for  Pattern  Classification'',  Intl.  Journal  of Information Tech-nology, Vol. 11, No. 1.
[2] Li,Stan Z, Lu Juwei, ''Face Recognition Using the Nearest Feature Line Methode'', IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 10, No. 2, hal. 439 – 443, 1999.
[3] Turk, M, Pentland A., ''Eigenfaces for Recognition'', Journal of Cognitive Neuroscience, Vol. 3, No. 1, hal: 71–86, 1991.
[4] Li, Stan Z. dan Jain, Anil K. 2005. Handbook of Face Recognition. NewYork : Springer Science+Business Media, Inc.
[5] Putra,  Darma.  2009.  SistemBiometrika  (KonsepDasar,  TeknikAnalisisCitra  danTahapanMembangunApkijasiSistemBiometrika). ANDI :Yogyakarta.
[6] Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital Edisi Pertama. ANDI :Yogyakarta.