## Deteksi Wajah  Manusia Pada Image Sequence Menggunakan Background Subtraction Dan  Haar Cascade Classifier
Herdianto 1* , Mursyidah 2
1 Sistem Komputer Universitas Pembangunan Panca Budi
1* Herdianto0108047703@gmail.com
2 Jurusan Tekniknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
2 mursyidah@pnl.ac.id
Abstrak— Desa  Klambir  Lima  Kebun   dan  Kampung    merupakan    desa  yang  ada di  Kecamatan  Hamparan  Perak  Kabupaten  Deli  Serdang Sumatera Utara. Mata pencaharian penduduknya 60% menggantungkan pada sektor pertanian  dengan bercocok tanam sayur mayur. Tetapi ironisnya hasil pertanian yang dijadikan sebagai sumber pendapatan   tidak bisa diharapkan karena adanya pencurian hasil pertaniannya pada saat  pemilik  lahan  (petani)  tidak  berada  di  lahan  pertaniannya.  Atas  dasar  permasalahan  tersebut  di  atas  maka  penulis  mencoba  membantu mengatasi  salah  satu  permasalahan  petani  Desa  Klambir  Lima  Kebun    dan  Kampung  dari  tindakan  pencurian  di  lahan  pertanian  dengan melakukan penelitian  deteksi  wajah  manusia.  Oleh karena  itu  tujuan  dari penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  manakah  dari dua metode yang digunakan yaitu background subtraction dan haar cascade classifier yang paling baik dalam mendeteksi wajah manusia. Adapun tahapan agar  metode  haar  cascade  classifier  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  yaitu  haar  like  feature,  integral  image,  adaboost  learning algoritma dan cascade classifier. Dari hasil pengujian diketahui metode background subtraction  lebih  cocok bila digunakan untuk mendeteksi objek    manusia    bila  nilai  –  nilai  pixel  antara  background      dengan  foreground  yang  digunakan  memiliki  perbedaan    yang  signifikan. Sedangkan    metode  haar  cascade  classifier  lebih  baik  bila  dibandingkan  background    subtraction  jika  digunakan  untuk  mendeteksi    wajah dengan tingkat akurasi hingga 91,6%.
Kata kunci — pencurian, background subtraction, haar like filter, cascade classifier, deteksi wajah.
Abstract— Klambir Lima Kebun and Kampung is a village in Hamparan Perak District, Deli Serdang Regency, North Sumatra. 60% of the population depend on the agricultural sector by growing vegetables. But ironically, agricultural products that are used as a  source of income cannot be expected because of the theft of agricultural products when the land owner (farmer) is not on his farm. On the basis of the problems mentioned above, the author tries to help overcome one of the problems of farmers in Klambir Lima Kebun and Kampung from the theft of agricultural  land  by  detecting  human  faces.  Therefore,  the  purpose  of  this  study  was  to  determine  which  of  the  two  methods  used,  namely background  subtraction  and  haar  cascade  classifier,  were  the  best  at  detecting  human  faces.  The  stages  so  that  the  haar  cascade  classifier method can be used to detect faces are haar like features, integral images, adaboost learning algorithms, and cascade classifiers. From the test results,  it  is  known  that  the  background  reduction  method  is  more  suitable  for  detecting  human  objects  if  the  pixel  values  between  the foreground used have significant differences. While the cascade classifier method is better than background subtraction if it is used to detect faces with an accuracy rate of up to 91.6%.
Keywords — theft, background subtraction, haar like filter, cascade classifier, face detection.

## I. P ENDAHULUAN
Desa  Klambir    Kampung    merupakan    salah  satu  desa- yang  ada  di  Kecamatan  Hamparan  Perak  Kabupaten  Deli Serdang  Sumatera  Utara.  Dengan  mata  pencaharian penduduknya  60  %    sebagai  petani  sayur  mayur,  beternak lembu,  20  %  sebagai  karyawan    swasta,  berdagang  dan sisanya  ada  yang  menjadi  buruh  harian  dan  PNS.  Dimana lahan  pertanian  yang  dijadikan  untuk  bercocok  tanam  sayur mayur di Desa Klambir  Kampung   ada yang berjarak hingga 1  km    dari  rumahnya.  Sedangkan  untuk    peternakan  lembu pada umumnya hanya berjarak sekitar ± 15 m  dari rumahnya. Kondisi jarak lahan pertanian yang jauh dari rumah sehingga berpotensi  terjadinya  pencurian  hasil  pertanian  dan  kejadian ini sudah terjadi beberapa kali di desa ini.
Untuk  menghindari  terjadinya  pencurian  hasil  pertanian upaya  yang  saat  ini  dilakukan  petani  di  desa  Klambir  Lima Kampung hanya melakukan pengawasan mandiri dari jam 8. 00 –  17. 00 .  Di  luar  jam  tersebut  tidak  ada  pengawasan  yang dilakukan oleh pemilik hanya mengharapkan para petani lain yang  sedang  melintas  karena  lahan  pertaniannya  berdekatan. Untuk  membantu  para  petani  di  desa  Klambir    Kampung pada khususnya dan Indonesia  umumnya terkait  pencegahan pencurian  beberapa  upaya  penelitian  telah  dilakukan  antara lain  oleh  [1].  Pada  penelitian  ini  [1]  mengajukan  rancangan detektor  gerak  menggunakan  sensor  infra  merah  yang dilengkapi  dengan  SMS  berbasis  mikrokontroler  AT89S52.
Hasil  penelitian  ini  menyatakan    bahwasannya    system  yang dirancang  dapat  mendeteksi  objek  bergerak  dengan  baik begitu  juga  pesan  yang  dikirim.  Selanjutnya    ada  juga penelitian yang dilakukan oleh [2] yang menggunakan sensor okupansi  untuk  mendeteksi  jumlah  objek  pada  suatu  area. Dari pengujian yang telah dilakukan system ini menunjukkan tingkat  keberhasilan  mencapai  100%  dengan  jarak  area pengawasan  2  meter.  Lalu  ada  juga  penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  [3],[4]  dimana  [3]  menggunakan  sensor  PIR untuk  mendeteksi  keberadaan  manusia.    Sedangkan  [4] menggunakan  metode  background  subtraction    untuk mendeteksi objek bergerak pada video.
Dari  empat  penelitian    yang  telah  dilakukan  menurut penulis  masih  ada  kekurangan  yaitu  dalam  mengambil keputusan    untuk  menentukan    objek  manusia  yang  mencuri tidak    berdasarkan    wajah.    Oleh  karena  itu dalam  penelitian ini    akan  dicoba  metode  haar  like  feature  cascade  classifier untuk deteksi wajah  manusia.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  maka  tahapan penelitian yang dilakukan penulis seperti Gambar 1 di bawah ini.
MENGUMPULKAN  KAJIAN PUSTAKA MENGAMBIL   DATA  IMAGE  DAN VIDEO DALAM  TIGA  KEADAAN MENGANALISIS  DATA IMAGE  DAN VIDEO YANG TELAH DIPEROLEH MERANCANG PROGRAM BACKGROUND   SUBTRACTION UNTUK MENDETEKSI OBJEK DAN WAJAH MERANCANG PROGRAM  HAAR CASCADE CLASSIFIER UNTUK MENDETEKSI WAJAH MENGUJI  BACKGROUND SUBTRACTION  DAN HAAR CASCADE CLASSIFIER  UNTUK MENDETEKSI WAJAH SELESAI START
Gambar  1. Tahapan penelitian yang dilakukan
Keterangan :
a. Mengumpulkan Kajian Pustaka
Ditahap  ini  penulis  mengumpulkan  literature  terkait perkembangan  penelitian  metode  deteksi  manusia    dan metode  haar  cascade  classifier    dan      background subtraction   dalam mendeteksi wajah serta objek bergerak yang  diperoleh  dari  jurnal  nasional    dan  internasional bereputasi, proseding dan book teks.
b. Mengambil Data Image  dan Video
Pada  tahap  ini  penulis  mengambil  data  image  (foto manusia  dengan  background  sama  tetapi  foreground berbeda  –beda)  dan  video  yang  berisi  objek  manusia berjalan pada tiga keadaan dengan intensitas  cahaya yang berbeda  yaitu  pagi,  sore    dan  malam  hari        dengan background  sama tetapi foreground  berbeda.
c. Menganalisis  Data Image  dan Video Yang Diperoleh Data  image  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  ditetapkan ukuran  matriknya  dan  untuk    data  rekaman    video  yang telah  diperoleh juga diperiksa perbedaan tingkat intensitas cahayanya pada saat pagi , sore dan malam hari.
d. Merancang  Program  Background  Subtraction  Untuk Mendeteksi Objek.
Setelah    langkah  c  selesai  selanjutnya    penulis merancang  program  berisi  tahapan  metode  background subtraction  agar  dapat  mendeteksi  objek  manusia ditandai  dengan  masuknya  area  objek  manusia  pada bounding  box  baik  itu  pada  data  image  maupun  objek bergerak dalam frame video.
e. Merancang  Program  Metode Haar Cascade Classifier. Ditahap  ini  penulis  melanjutkan  merancang  program
berisi  tahapan  metode  haar  cascade  classifier  untuk mendeteksi wajah manusia dalam berbagai keadaan dari data image  dan frame video.
f. Menguji  Metode  Background  Subtraction    dan  Haar Cascade Classifier  Dalam Mendeteksi Wajah
Selanjutnya  pada  tahap  akhir  dilakukan  pengujian terhadap    dua    metode    yang  dicoba  yaitu  background subtraction    dan  haar  cascade  classifier    dalam mendeteksi  wajah  manusia    dalam  setiap  frame  dalam video. Dari  pengujian ini    akan diketahui  manakah dari kedua    metode    yang  digunakan  yang  memiliki    tingkat akurasi  yang  paling  tinggi  dalam  mendeteksi  wajah manusia.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Image  sequence  merupakan  sekumpulan  citra  dalam jumlah  tertentu  yang  ditampilkan    secara  berurutan    dalam  1 detik  atau  dikenal  dengan nama video.
A. Citra Digital
Citra  digital  terbentuk  dari  kumpulan  titik  yang  disebut sebagai  piksel  yang  memiliki  koordinat  posisi  baris  dan kolom  seperti  ditunjukkan Gambar 1.
0
N-1 M-1 0 x y Posisi sebuah piksel Gambar  2. Koordinat citra berukuran M x N
(M baris dan N kolom) [5]
Dengan    koordinat  citra  mengikuti  asas    layar  TV  standar maka  sebuah  piksel  memiliki  koordinat  berupa  (x,  y)  dalam hal ini.
• dimana x menyatakan posisi kolom
• dimana y menyatakan posisi baris
• piksel pada sudut kiri-atas memiliki koordinat (0, 0) dan  piksel  sudut  kanan-bawah  memiliki  koordinat (N-1, M-1).
maka citra pada MATLAB dinyatakan dengan f(y, x) contoh, citra dengan    ukuran  12x12  seperti  Gambar  2.(a)  dengan  susunan datanya  seperti  Gambar  2.(b).  Adapun  Gambar  3.    contoh penotasian f(y,x) maka berdasarkan gambar tersebut maka:
• f(2,1) bernilai 6
• f(4,7) bernilai 237
Oleh  karena  itu  citra  skala  keabuan  untuk  nilai  6  atau  237 menyatakan nilai intensitasnya.
(a) Citra berukuran 12 x 12 6    6     6      6       6      6     6    89  237  237   237   237 6    6   89  237  237  237      6      6    89  237   237   237 6    6   89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6    6   89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6    6   89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6    6   89  237  237  237      6      6     89   237  237  237 6    6     6      6      6       6      6    89  237  237  237   237 6    6     6      6      6      6     89  237  237  237  237   237 6    6   89  237  237      6      6     89  237  237  237   237 6    6   89  237  237  237      6       6     89  237  237  237 6    6   89  237  237  237  237      6        6    89  237  237 6    6   89  237  237  237  237  237       6       6   89    237
(b) Data penyusun citra 12 x 12
Gambar  3. Citra dan nilai penyusun piksel [5]
f(4,7) = 237 6      6      6      6       6      6     6    89  237  237   237   237
6      6    89  237  237  237      6      6    89  237   237   237 6      6    89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6      6    89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6      6    89  237  237  237  237      6      6     89   237  237 6      6    89  237  237  237      6      6     89   237  237  237 6      6      6      6      6       6      6    89  237  237  237   237 6      6      6      6      6      6     89  237  237  237  237   237 6      6    89  237  237      6      6     89  237  237  237   237 6      6    89  237  237  237      6       6     89  237  237  237 6      6    89  237  237  237  237       6       6    89  237  237
6      6    89  237  237  237  237  237        6      6   89    237
1     2     3     4       5     6    7     8     9     10    11    12
1 2 3
4
5 6 7 8 9 10 11 12 f(2,1) = 6
Gambar  4. Notasi piksel pada citra [5]

## B. Image Sequence
Image sequence (video) merupakan potongan – potongan citra yang  disusun  secara    berurutan    untuk    ditampilkan  pada media  tampilan dalam  satuan  FPS  (Frames  Per  Second) . Maka semakin tinggi   FPS  dari sebuah video  maka semakin halus  gambar  yang  dihasilkan.  Sebagai    contoh    sebuah kamera  digital    memiliki  video  60  FPS  ini  berarti  ada  60 gambar yang disusun secara berurutan dalam 1  detik.

## Gambar  5.  Bentuk frame video
C. Background  Subtraction
Background  subtraction  merupakan  salah  satu  metode    yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  bergerak  pada  área yang  tertentu.  Konsep  kerja    dari  metode  ini    dalam mendeteksi  objek  bergerak dengan    cara  mengurangkan  nilai pixel  background  dari  suatu  image    dengan    foreground. Contoh untuk background seperti Gambar 5.

## Gambar  6. Background gambar
Warna  background  yang  digunakan  berwarna  hitam  untuk mempermudah  membedakan  antara  background      dan foreground.

## Gambar  7. Foreground objek manusia
Untuk  warna  objek  foreground    digunakan  berwarna  putih untuk  mempermudah  membedakan  antara  background      dan foreground.
Maka langkah – langkah  yang  dilakukan untuk  mendeteksi objek dengan background  subtraction adalah sebagai berikut :
Gambar  8. Tahapan proses  deteksi objek dengan subtraction [6]
Gambar  9. Citra hasil pengurangan foreground dengan background
Gambar  10. Citra hasil morfologi foreground dengan background
Operasi morfologi digunakan untuk menutup area dengan luas tertentu pada foreground yang masih terdapat pixel berwarna hitam digantikan dengan pixel putih.
Mengubah Citra RGB Menjadi Grayscale Pada Foreground dan Background Melakukan Subtraction (pengurangan) antara  citra Grayscale Foreground dan Background Mengubah Citra Hasil Subtraction (pengurangan)
Menjadi Citra Biner
Melakukan Operasi Morfologi  dari Citra Biner
Melakukan Proses Bounding Box
Area  objek  manusia    dapat  dideteksi    background subtraction  dengan  ditandai  bounding  box  berwarna    kuning pada  area foreground.

## B. Haar Cascade Classifier
Untuk  dapat  mendeteksi  wajah  menggunakan  haar  like feature  cascade  classifier  maka  ada  4  tahapan  yang  mesti lakukan yaitu [7]:
• Haar like feature
• Integral image
• AdaBoost learning algoritma
• Cascade classifier
Haar like  feature : Haar  like  feature  filter  berfungsi  untuk mengidentifikasi  apakah  pada  suatu  citra  terdapat  ciri  wajah atau  tidak.  Caranya  dengan  mendesain  sebuah  kotak  persegi dimulai    dari    ukuran    24  x  24  pixel  (Gambar  12)  hingga dievaluasi  menjadi  12  ukuran  lebih  besar  dengan  skala  1,25. Di  dalam  kotak  persegi  tersebut  nantinya  terdapat  filter seperti ditunjukkan pada Gambar 12  berikut.
Gambar  12. Bentuk kotak persegi 24 * 24
Gambar  13. Bentuk – bentuk haar like feature filter [7], [8]
Selanjutnya    kotak  persegi  yang  berukuran    24  *  24  akan bergerak  dari  kiri  ke  kanan  citra  terus  bergerak  ke  bawah hingga akhir citra. Lalu untuk mendapatkan nilai feature  dari proses  haar  like  filter  caranya    dengan    menjumlahkan  nilai intensitas  pixel  yang  ada  pada  daerah  putih    dan  hitam. Selanjutnya  dilakukan  pengurangan  nilai  intensitas  pada kolom putih dengan hitam.
(1) F = Nilai feature L p
= nilai intensitas pixel pada daerah putih L h = nilai intensitas pixel pada daerah hitam
Integral  Image: Untuk  mempercepat  proses  perhitungan dalam  mendapatkan  nilai  feature  pada  proses  haar  like feature    dilakukan    dengan  cara  integral  image.  Adapun ilustrasi dari integral image adalah sebagai berikut :

## TABEL  I

## CONTOH NILAI PIXEL IMAGE
2 4 1 2 7 9 3 10 12 4 8 19 10 29 7 9 15 18

## Tabel  II

## NILAI PIXEL HASIL INTEGRAL IMAGE
2 6 7 9 16 25 5 13 25 29 37 56 15 39 46 55 70 88
Selanjutnya    untuk  menghitung  nilai    feature  dari  haar  like filter dari kotak  persegi 24 * 24 dalam image dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut :

## A                     B
1 2 C D 3 4

## Gambar  14. Menghitung integral image
Contoh  menghitung  nilai  feature  pada  daerah  D    dapat diperoleh  dari = [( jumlah intensitas dari daerah A+B+C+D) –  (jumlah  intensitas  dari  daerah  A+B)  –  (jumlah  intensitas dari  daerah  A+C)  +  (jumlah  intensitas  dari  daerah  A)].  Dan cara ini  untuk menghitung nilai feature  hanya membutuhkan tiga  operasi  aritmatika  yaitu  dua  operasi  pengurangan    dan satu  penjumlahan.  Dan  cara  ini  berlaku    juga   untuk    ukuran selain kotak  persegi  ukuran 24 * 24.
AdaBoost learning algoritma: adaBoost learning algoritma berfungsi untuk  mempercepat proses klasifikasi  dari deteksi wajah.
Gambar  15. Ilustrasi sebaran  data hasil ekstrak feature
- - - +
-             + +
- +
Data  hasil dari ekstrak feature seluruh image pada gambar 13  diklasifikasi  dalam  dua  kelas  yaitu  +      dan  -.  Dimana sebaran dari kelas +  dan - tersebut  tidak merata berdasarkan kelasnya  sehingga  perlu  dilakukan  pengelompokkan  untuk memudahkan    dalam  mengambil  keputusan    apakah  feature pada  daerah  tertentu    pada  image  diklasifikasikan    sebagai wajah  atau  tidak.  Maka  langkah  awal  yang  dilakukan AdaBoost learning algoritma ini adalah sebagai  berikut : • Training weak classifikasi
• Cari nilai error paling kecil
• Beri bobot α t dari  hasil classifikasi
• Beri  bobot data training
Training  weak    classifikasi  digunakan  untuk  mencari klasifikasi yang paling baik sebagai referensinya adalah hasil training  dengan  error yang paling kecil.
(2) Dimana ⋲ t = error  bobot
w i = nilai bobot
x i = kotak persegi 24 * 24 f = jumlah feature p = polaritas
𝜃 = nilai threshold y i
= 0,1 untuk kelas negatif dan positif Lalu  cari    nilai  error  terkecil  dengan  h t (x)  =  h(x,  f t ,  p t , θ t ) dimana  f t ,  p t dan    θ t nilai  minimum  dari ⋲ t .  Selanjutnya untuk update  bobot dilakukan   dengan  cara
(3)
Dimana w t = nilai bobot
e i = 0 jika x i benar  dan 1 jika salah
β t =
Dan sebagai klasifikasi akhir  yang baik  dinyatakan dengan
(4)
Dimana α t = (5)
Integral  Image  : cascade  classifier  digunakan  untuk menolak  daerah  kotak  persegi  24  *  24    dalam  image  yang bukan  wajah  untuk  tidak  diproses  pada  tahap  selanjutnya sehingga  proses  deteksi  wajah  dapat  lebih  cepat.  Pada  tahap ini ada sebanyak 38 cascade yang digunakan. Ada pun proses tahapan cascade classifier seperti Gambar 16.
Pada  cascade 1, 2, 3, 4, 5 masing-masing menggunakan 2,  10,  25,  25,  50  feature.  Dimana  cascade  1  dapat    menolak hingga 50%  feature non wajah   dan  dapat menebak  dengan benar 100%  wajah. Untuk cascade 2 dapat  menolak hingga 80%  feature non wajah   dan  dapat menebak  dengan  benar 100%  wajah

## Gambar  16. Proses cascade  classifier
.
Gambar  17. Hasil pengujian deteksi wajah dengan haar cascade classifier
Gambar  17  menunjukkan    metode  haar  cascade classifier  dapat  mendeteksi    dengan    baik    wajah.  Dimana dari  enam  wajah    dalam  satu  image  lima    dapat    dideteksi dengan  benar  oleh  haar  cascade  classifier  satu    tidak terdeteksi    dengan    benar  disebabkan  menggunakan    kaca mata.

## a                                                           b
Dari  Gambar  18  diketahui  metode  haar  cascade  classifier dapat  mendeteksi  wajah  dengan  baik  pada  saat  pagi  dan malam hari.
TABEL  III

## HASIL PENGUJIAN DETEKSI  WAJAH  DNGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER
No         Jumlah  Pengujian                 Keterangan
1                   3                                       terdeteksi 2                   3                                       terdeteksi
3                   3                                       terdeteksi
4                   3                                       terdeteksi
5                   3                                       terdeteksi
6                   3                                       terdeteksi
7                   3                                       tidak terdeteksi 8                   3                                       terdeteksi
9                   3                                       terdeteksi
10                 3                                       terdeteksi
11                 3                                       terdeteksi
12                 3                                       terdeteksi

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  metode  haar cascade  classifier  memiliki    tingkat  akurasi  hingga  91,6  % dalam mendeteksi wajah. Sedangkan background subtraction  lebih  cocok  bila    digunakan  untuk  mendeteksi objek manusia.

## R EFERENSI
[1] S.  Sumariyah  and  A.  Widiyatmoko,  “Rancang Bangun  Detektor  Gerak  Menggunakan  Infra  Merah Dengan  Memanfaatkan  Layanan  Sms  Pada  Telepon Seluler Berbasis Mikrokontroler At89S52,” Berk. Fis. , vol. 12, no. 1, pp. 15–20, 2009.
[2] E.  T.  Indarto,  E.  Leksono,  and  E.  M.  Budi, “Perancangan  Sistem  Pendeteksi  Kehadiran  Manusia Menggunakan  Sensor  Kinect,” J.  Otomasi  Kontrol dan  Instrumentasi ,  vol.  7,  no.  1,  p.  27,  2015,  doi: 10.5614/joki.2015.7.1.4.
[3] C.  Laksana et  al. ,  “Sistem  Keamanan  Ksatrian Dengan Sensor Pir,” in SNATIF , 2017, pp. 259–266.
[4] N.  N.  Putri,  “Aplikasi  Pendeteksi  Objek  bergerak pada  Image  Sequence  Dengan  Metode  Backround Substraction,” J. Teknol. Rekayasa Vol. , vol. 21, no. 3, pp. 162–172, 2016.
[5] A. Kadir and A. Susanto, Pengolahan Citra Teori dan Aplikasi . Yogyakarta, 2012.
[6] H.  Herdianto,  “Perbandingan  Metode  Template Matching  dengan  Background  Substraction  untuk Mendeteksi  Objek  Manusia,” Ilm.  CORE  ITcore  IT , vol. 7, no. 2, pp. 28–33, 2019.
[7] P. Viola and M. Jones, “Rapid Object Detection using a  Boosted  Cascade  of  Simple  Features,”  in CONFERENCE  ON  COMPUTER  VISION  AND PATTERN RECOGNITION , 2001, pp. 1–9.
[8] P.  Viola  and  M.  Jones,  “Robust  Real-Time  Face Detection  Intro  to  Face  Detection,” Int.  J.  Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, pp. 137–154, 2004.