## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengenalan Ekspresi Wajah Pengemudi Berbasis
Fitur Eigenface dan Gray Level Co-Occurance Matrice
Sudirman S. Panna #1 , Aprianto Alhamad #2 , Kartika Chandra Pelangi #3
# Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ichsan Gorontalo Jl. Ahcmad Najamudin 17, Kota Gorontalo, Indonesia
1 sudirmanpanna@unisan.ac.id
2 apriyanto86@gmail.com
3 apelangie@gmail.com
Abstrak—  Umumnya  kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  oleh terjadinya  penurunan  konsentrasi  saat  berkendara  yang diakibatkan  oleh  rasa  kantuk  yang  dialami,  terdapat  20% kecelakaan disebabkan oleh penurunan konsentrasi. Teknologi  computer  vision  berupaya  mengembangkan teknologi  driving  assistance  dalam  menyelesaikan  persoalan kecelakaan lalu lintas. Penelitian sebelumnya terkait deteksi ekspresi  wajah  pengemudi  menyimpulkan  bahwa  metode eigenface  memiliki  waktu  komputasi  yang  cukup  baik  akan tetapi  hanya  mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar  80%, sehingganya dalam penelitian ini akan dilakukan pengabungan dua buah fitur ekstraksi (eigenface dan GLCM) serta algoritma ANN sebagai pengklasifikasi. Pada penelitian yang  kami  lakukan  menunjukkan  metode  yang  diusulkan dapat  memberikan  performa  dengan  nilai  akurasi  sebesar 83%,  recall  sebesar  86%,  precission  sebesar  81%  dan  F1- Score sebesar 83%.
Kata  kunci — FER,  Fatique  Detection,  Eigenface,  GLCM, ANN

## I. P ENDAHULUAN
Pada umumnya, kecelakaan lalu lintas disebabkan oleh pengemudi  yang  mengalami  penurunan  konsentrasi  saat berkendara,  salah  satu  faktor  penyebab  terjadinya penurunan  konsentrasi  tersebut  disebabkan  oleh  rasa ngantuk yang alami oleh seorang pengemudi[1], [2]. Data menunjukkan bahwa sekitar 20% kecelakaan yang terjadi disebabkan oleh penurunan konsentrasi pengemudi karena perasaaan mengantuk yang dialami saat berkendara[2].
Saat  ini  kemajuan  teknologi computer  vision berupaya untuk mengembangkan sebuah teknologi driving assistance dalam  menyelesaikan  sejumlah  persoalan  di sektor transportasi yang salah satunya adalah deteksi rasa kantuk  pada  pengemudi  [3].  Deteksi  rasa  kantuk  sendiri merupakan salah satu masalah yang berkaitan pengenalan ekspresi  wajah.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  persoalan pengenalan  ekspresi  wajah  pada  beberapa  penelitian terdahulu  banyak  dilakukan  sejumlah  penelitian  untuk
pengembangan  teknologi  di  bidang  HCI, surveillance system dan human entertainment [3], [4].
Sejumlah  penelitian  telah  dilakukan  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  persoalan  deteksi  ekspresi  wajah  pada seorang  pengemudi,  seperti  yang  dilakukan  oleh Irtija, Nafis,  et  al .  dalam  penelitian  tersebut  menggunakan pendekatan face  landmark untuk  mendeteksi  rasa  kantuk pada  wajah  pengemudi  [1],  dari  hasil  percobaan  yang dilakukan telah diperoleh hasil evaluasi kinerja dari metode yang  diusulkan  yakni  dengan  nilai  akurasi  yang  hanya berkisar  di  angka  80%.  Pada  penelitian  lainnya  yang dilakukan oleh Ahsan, MD Manjurul et al , pada penelitian tersebut  disimpulkan  bahwa  penggunaan  pendekatan eigenface mampu memberikan performa yang sangat baik dalam melakukan proses pengenalan ekspresi wajah hanya saja  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  cukup  besar dalam prosesnya [5].
Pada  penelitian  ini  akan  mengusulkan  pendekatan eigenface yang  kemudian  di  kombinasikan  dengan Gray- Level Co-occurance Matrice (GLCM) untuk memperoleh fitur statistik dari hasil ekstraksi fitur wajah yang dilakukan oleh  pendekatan eigenface ,  upaya  penggabungan  kedua tersebut merupakan solusi yang memadai untuk menutupi kekurangan  dari  kinerja  penggunaan  metode eigenface yang  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  besar  dalam melakukan  proses  pengenalan,  sebagaimana  penelitian yang dilakukan oleh Garg, Meenakshi, disampaikan bahwa pendekatan  GLCM  mampu  untuk  mereduksi  waktu komputasi  suatu  algoritma machine  learning karena pendekatan  GLCM  dapat  memberikan  output  hanya beberapa  fitur  saja  berupa  nilai-nilai  statistik  [6],  [7], sehingganya jumlah dimensi data menjadi jauh lebih kecil dibandingkan dengan penggunaan metode eigenface secara mandiri. Selainnya melakukan penggabungan dua metode fitur  esktraksi  sekaligus,  pada  penelitian  ini  juga  akan menggunakan  metode artificial  neural  network sebagai metode  pengklasifikasi  dalam  melakukan  pengenalan ekspresi  wajah  pengemudi,  penggunaan  metode artificial
neural  network ini didasari  dari  sejumlah penelitian  yang dilakukan sebelumnya yang menyatakan bahwa penggunaan algoritma ini mampu memberikan hasil yang baik  karena  dapat  bekerja  dengan  baik  pada  data  yang sifatnya non-linear [8], [9].
Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  sebuah  informasi  mengenai  kinerja  dari penggunaan  metode  yang  diusulkan,  dengan  harapan mampu  memberikan  masukan  dalam  pengembangan sebuah  teknologi driving  assistance guna  mengurangi resiko kecelakaan pada sektor transportasi yang disebabkan oleh penurunan konsentrasi pada pangemudi.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  yang  dilaksanakan  akan  dilakukan  dalam beberapa tahapan yang diawali dengan proses pengumpulan data, kemudian dilakukan proses pengolahan pra pengolahan data dan seterusnya hingga diperoleh hasil kinerja  atau  performa  dari  model  yang  dirancang  yakni penggunaan  pendekatan eigenface dan  GLCM  sebagai ekstraksi  fitur  dan  algoritma Artificial  Neural  Network (ANN)  sebagai  pengklasifikasi.  Secara  jelas  dapat digambarkan pada gambar dibawah ini.

## Gambar 1. Metode penelitian

## A. Hasil Pengumpulan Data
Sebagai  bahan  percobaan  pada  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan dataset publik  dengan  nama yawning detection dataset (YAWDD). Adapun bahan data gambar yang digunakan adalah sebagai berikut :

## Gambar 2. Yawning Detection Dataset [10]

## B. Pra Pengolahan Data
Pada  proses  pra  pengolahan  data  citra  yang  digunakan pada penelitian ini, kami melakukan dua buah proses untuk menyiapkan  data  citra  yang  ada  sebelum  dilakukan ekstraksi fitur, yakni :
1) Peningkatan  kualitas  citra :  Operasi  peningkatan kualitas  citra  ini  perlu  untuk  dilakukan  untuk  mengatasi permasalahan  yang  terdapat  pada  data  gambar  yang digunakan pada penelitian ini memiliki tingkat pencahayaan yang beragam sehingganya akan mempengaruhi  proses  segmentasi  citra  wajah  yang  akan dilakukan pada proses selanjutnya.
Adapun  proses  peningkatan  kualitas  citra  dilakukan dengan menggunakan cara oprasi perkalian secara spasial pada nilai-nilai pixel citra dengan kernel berukuran 3 x 3 yang  ada,  tentunya  dengan  komposisi  tersebut  akan menghasilkan  citra  yang  lebih  sesuai  dengan  kebutuhan sistem nantinya, karena pada data gambar yang digunakan pada penelitian ini masih banyak terdapat sejumlah noise, dengan  proses  peningkatam  kualitas  citra  tersebut  maka jumlah noise pada citra dapat di reduksi.
2) Segmentasi  citra  wajah :  Pada  proses  segmentasi citra wajah, pada penelitian ini kami menggunakan modul Dlib ,  dimana  modul Dlib menggunakan  pendekatan  atau metode HoG dan SVM untuk mendeteksi wajah pada suatu citra dengan memanfaatkan face landmark .

## C. Ekstraksi Fitur
1) Eigenface: Pada umumnya pendekatan eigenface digunakan  untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  wajah  dalam melakukan  proses  pengenalan  wajah  maupun  pengenalan ekspresi  wajah  dan  dapat  memberikan  hasil  kinerja  yang sangat  baik  [11].  pendekatan eigenface menggunakan sejumlah parameter dalam melakukan proses ekstraksi fitur wajah  diantaranya average  image  value (persamaan  1), covariance  matrices (persamaan  2), mean  image  value (persamaan 3), dan eigenvalue dan eigenvalue (persamaan 4) [12], seperti yang ditunjukkan pada persamaan berikut :
Ψ = 1 𝑀 ∑ Γ 𝑖 𝑀 𝑖=1 (1)
Dimana  Γ  adalah image  vector dan M adalah  jumlah data gambar yang ada.
𝐶 =   𝐴 𝑇 𝐴 (2)
Dimana A merupakan hasil proses persamaan ke 3
Φ 𝑖 =   Γ 𝑖 −  Ψ (3)
𝐴 𝑇 𝐴𝑋 𝑖 =   𝜆 𝑖 𝑋 𝑖 (4)
Dimana λ adalah eigenvalue dan X adalah eigen vector
2) Gray-Level  Co-Occurance  Matrice  (GLCM) : Ekstraksi  fitur  dengan  menggunakan  pendekatan  GLCM menjadi  bagian  dari  sejumlah  pendekatan  yang  ada  yang paling  umum  digunakan  dalam  melakukan  analisis  citra dari sudut pandang tekstur pada sebuah citra. Pendekatan GLCM  dalam  proses  ekstraksi  fitur  memanfaatkan  hasil kalkulasi  dari matrix  co-occurance yang  diperoleh  dari proses  perhitungan  jumlah  nilai-nilai  pixel  yang  saling berelasi dengan merujukan pada dua parameter yakni nilai angle pixel  citra  dan  jarak  ketetanggaan  antar  pixel  [13], [14], dalam metode GLCM dapat digunakan nilai angle 0, 45, 90 dan 135 derajat, sementara untuk jarak ketetanggaan antar  pixel  dapat  digunakan  nilai  1,  2,  3  dan  seterusnya. Setelah terbentuknya matriks GLCM maka sudah dapat di hitung  nilai-nilai  fitur  statistic  diantaranya contrast, homogeneity, correlation dan energy [15].
Berikut  ini  persamaan  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan nilai-nilai statistik pada metode GLCM.
ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ ∑ 1 1+ 𝑖−𝑗2 𝑗 𝑖 𝑔 𝑖𝑗 (5) 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑗 𝑔 𝑖𝑗 𝑖 (6)
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑ 𝑔 𝑖𝑗 2 𝑖 𝑖 (7)
𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖𝑗)𝑔𝑖𝑗− 𝜇𝑥𝜇𝑦 𝑗 𝑖 𝜎𝑥𝜎𝑦 (8)

## D. Proses Klasifikasi menggunakan Artificial Neural Network (ANN)
Algoritma  ANN  merupakan  salah  satu  algoritma pengklasifikasi  yang  cukup  banyak  digunakan  dalam proses  pengenalan  wajah  [9],  algoritma  ANN  bekerja secara non-linear yang terdiri atas input layer, hidden layer dan output layer [8]. Salah satu proses learning yang paling popular  digunakan  untuk  ANN  adalah backpropagation [16]. Sehingganya pada penelitian ini akan menggunakan pendekatan backpropagation dalam  penerapan  algoritma ANN  untuk  proses  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan arsitektur jaringan yang terdiri dari 4 unit input layer , kemudian terdapat 3 unit hidden layer yang masing- masing memiliki jumlah neuron sebanyak 512 neuron pada hidden layer 1, dan 1024 neuron untuk hidden layer 2 dan 3, serta terdapat 1 unit output layer Secara umum arsitektur dari algoritma ANN digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 3. Gambaran umum arsitektur ANN [8]

## E. Evaluasi Model
Proses  evaluasi  atau  pengujian  model  yang  digunakan pada penelitian ini akan menggunakan confussion matrix , evaluasi  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  capaian kinerja  dari  model  yang  dihasilkan  oleh  metode  yang digunakan  pada  peneltiian  ini.  Beberapa  parameter  ukur dari  kinerja  pada  model  yang  dihasilkan  adalah  nilai akurasi, recall, precision dan F1-Score . Adapun persamaan yang  digunakan  untuk  masing-masing  parameter  tersebut di tunjukkan pada persamaan 9 s/d 12.
(9) (10) (11) (12)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  sejumlah  percobaan  yang  dilakukan  pada penelitian  tersebut,  diperoleh  hasil  ekstraksi  fitur  wajah dengan  cara  melakukan  penggabungan  atau combine output hasil ekktraksi antara metode eigenface dan GLCM , sebagaimana  telah  diuraikan  sebelumnya  ekstraksi  fitur menggunakan eigenface bekerja  dengan  menggunakan pendekatan principle  component  analysis untuk  dapat menghasilkan  nilai eigen  value dan eigen  vector yang kemudian  menjadi  sebagai  nilai  hasil  fitur  ekstraksi, kemudian  dari  hasil  tersebut  diproses  kembali  dengan menggunakan  pendekatan  GLCM  dengan  menentukan parameter angle nya sebesar 0 derajat dan nilai ketetanggan pixel nya  adalah  sebesar  2  pixel  dengan  proses pembentukan  matriks  nya  menggunakan  pendekatan uniform , sebagaimana diuraikan sebelumnya,  penggunaan metode GLCM ini bertujuan untuk mereduksi jumlah fitur dari  hasil  proses  ekstraksi  fitur  dengan eigenface dengan hanya  menghasilkan  empat  unit  nilai  statistik  diantanya: contrast, ASM, Correlation serta energy . Tentunya dengan hanya  empat  unit  fitur  saja  dapat  diperoleh  waktu  proses komputasi  yang  lebih  kecil  pada  saat  proses  klasifikasi sehingga  lebih  releavan  ketika  diimplementasikan  secara real  time .  Berikut  ini  hasil  proses  ekstraksi  fitur menggunakan eigenface dan GLCM .
T ABEL I H ASIL EKSTRAKSI FITUR EIGENFACE DAN GLCM ID X1 X2 X3 X4 data 1 0.029 0.064 0.099 0.418 data 2 0.073 0.059 0.199 0.434 data 3 0.053 0.001 0.158 0.258 data 4 0.055 0.217 0.163 0.774 data 5 0.049 0.086 0.150 0.696 … … … … … data n 0.013 0.055 0.053 0.267
Dari  hasil  ekstraksi  fitur  yang  disajikan  diatas, menunjukkan bahwa seluruh data citra yang terdapat dalam dataset  dapat  didireduksi  dimensinya  menjadi  lebih  kecil yakni menjadi empat fitur nilai untuk setiap gambar, untuk proses  ekstraksi  fitur  akan  dilakukan  pada  setiap  data training dan testing .
Kemudian  untuk  proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini digunakan  algoritma Artificial  Neural  Network (ANN) dengan  proses  pembelajaran  yang  digunakan  pada algoritma tersebut adalah menggunakan Backpropogation yang  terdiri  atas  4 input  layer ,  512 neuron pada hidden layer 1,  1024 neuran pada hidden  layer 2,  1024 neuron pada hidden  layer 3  dan  1 output  layer .  Dalam  proses training data  untuk  menemukan  model  terbaik  dari algoritma  ANN  diperoleh  nilai  akurasi training dan validasi sebagaimana yang ditunjukkan pada grafik berikut.
Gambar 4. Grafik akurasi untuk data training dan validasi
Gambar 5. Grafik nilai loss untuk data training dan validasi
Pada grafik dalam gambar 5, menunjukkan bahwa data training yang  digunakan  mampu  menghasilkan  nilai akurasi sementara yang secara rata-rata berada pada angka 0.95  untuk  data training dan  0.90  untuk  data  validasi. Sementara  pada  grafik  dalam  gambar  6  menunjukkan bahwa  proses  pemodelan  yang  dilakukan  oleh  algoritma ANN  dengan  proses  learning  dengan  pendekatan backpropagtion dapat menghasilkan nilai loss yang secara rata-rata  berapa  pada  angka  0.1  untuk  proses  pada  data training dan 0.4 poin untuk saat proses data validasi. Setelah  diperoleh  model  terbaik  dari  algoritma  ANN, kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi  terhadap  sebanyak 30 data uji untuk proses evaluasi kinerja dari model yang telah  diperoleh  dari  hasil training yang  dilakukan.  Pada proses  klasifikasi  yang  dilakukan  diperoleh  data  berikut yang disajikan pada confussion matrix di bawah  ini.
T ABEL II M ATRIKS H ASIL P ROSES K LASIFIKASI Kelas Normal Mengantuk Normal 13 2 Mengantuk 3 12
Pada  tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  sebanyak  13  data berlabel “Normal” dapat diklasifikasikan dengan benar dan 12 data berlabel “Mengantuk” juga dapat diklasifikasikan dengan benar sehingga total data yang berhasil diklasifikasi dengan benar sebanyak 25 unit data. Sementara itu terdapat 5 data uji yang tidak dapat diklasifikasikan dengan benar.
Dari hasil proses klasifikasi yang dilakukan pada 30 data uji yang ada, maka dapat dilakukan proses evaluasi kinerja
dari model yang diperoleh. Hasil pengukuran kinerja model yang digunakan diuraikan pada tabel 3 dibawah ini.
T ABEL III H ASIL P ENGUKURAN K INERJA M ODEL No Pengukuran Nilai 1 Accuration 83 % 2 Recall 86 % 3 Precission 81 % 4 F1-Score 83 %
Dari  pengukuran kinerja  model  diatas  dapat  diketahui bahwa  model  yang  diperoleh  dari  proses training yang dilakukan  mampu  menunjukkan  kinerja  yang  cukup  baik dengan nilai akurasi, recall , Precission , dan F1-Score yang memadai  sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada  tabel  hasil pengukuran. Meskipun hasil pengkuran tersebut tergolong cukup  baik,  akan  tetap  nilai-nilai  pengukuran  tersebut mengalami sedikit penurunan saat diterapkan pada data uji ketika dibandingkan dengan pada saat proses training data yang  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  sampai  pada angka 94%, tentunya hal tersebut disebabkan oleh besarnya gap nilai  loss  antara  data training dan  data  validasi  yang diperoleh saat pelatihan model,

## IV. K ESIMPULAN
Dari eksperimen yang telah dilakukan pada penelitian ini, dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  yakni penggunaan eigenface dan  GLCM  sebagai  fitur  ekstraksi dapat  memberikan  jumlah  fitur  yang  lebih  sedikit  yang tentunya  memiliki  kontribusi  dalam  mereduksi  jumlah waktu  komputasi  dari  algoritma  ANN  yang  digunakan sebagai algoritma pengklasifikasi untuk menentukan kelas ekspresi  wajah  pengemudi.  Selain  itu,  dapat  juga disimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  secara keseluruhan  dapat  memberikan  model  dengan  performa yang cukup memadai berdasarkan hasil pengukuran kinerja model menggunkan confussion matrix , dengan memperoleh  nilai accuracy sebesar  83%,  nilai recall sebesar  86%,  nilai precission sebesar  81%  dan  nilai F1- Score sebesar  83%.  Sehingganya  berdasarkan  hasil pengukuran  tersebut bahwa metode  yang diusulkan  dapat menjadi rujukan dalam mengembangkan sebuah teknologi driving  assistance guna  mengatasi  persoalan  kecelakaan lalu  lintas  yang  diakibatkan  oleh  penurunan  konsentrasi pengemudi dalam berkendara.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  Direktorat Riset,  Teknologi  dan  Pengabdian  Pada  Masyarakat (DRTPM)  Pendidikan  Tinggi  yang  telah  membiayai penelitian ini.
R EFERENSI
[1] N. Irtija, M. Sami, and M. A. R. Ahad, “Fatigue detection using facial  landmarks,” Jt.  Conf.  ISASE-MAICS  2018  -  4th  Int.  Symp. Affect. Sci. Eng. 2018, 29th Mod. Artif. Intell. Cogn. Sci. Conf. , pp. 1–6, 2020.
[2] A. Bulygin and A. Kashevnik, “Image-Based Fatigue Detection of Vehicle  Driver:  State-of-the-Art  and  Reference  Model,”  in 2021 30th Conference of Open Innovations Association FRUCT , 2021, pp. 24–31.
[3] S. A. Khan, S. Hussain, S. Xiaoming, and S. Yang, “An Effective Framework  for  Driver  Fatigue  Recognition  Based  on  Intelligent Facial  Expressions  Analysis,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  67459– 67468, 2018.
[4] H. Xiao et al. , “On-Road Driver Emotion Recognition Using Facial Expression,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 2, 2022.
[5] M.  M.  Ahsan,  Y.  Li,  J.  Zhang,  M.  T.  Ahad,  and  K.  D.  Gupta, “Evaluating the Performance of Eigenface, Fisherface, and Local Binary  Pattern  Histogram-Based  Facial  Recognition  Methods under Various Weather Conditions,” Technologies , vol. 9, no. 2, p. 31, 2021.
[6] N. Yunari, E. M. Yuniarno, and M. H. Purnomo, “Indonesian batik image classification using statistical texture feature extraction Gray Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  and  Learning  Vector Quantization (LVQ),” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng. , vol. 10, no. 2–3, pp. 67–71, 2018.
[7] M. Garg and G. Dhiman, “A novel content-based image retrieval approach for classification using GLCM features and texture fused LBP variants,” Neural Comput. Appl. , vol. 33, no. 4, pp. 1311–1328, 2021.
[8] M. Islam, G. Chen, and S. Jin, “An overview of neural network,” Am. J. Neural Networks Appl. , vol. 5, no. 1, pp. 7–11, 2019.
[9] O.  I.  Abiodun,  A.  Jantan,  A.  E.  Omolara,  K.  V.  Dada,  N.  A. Mohamed,  and  H.  Arshad,  “State-of-the-art  in  artificial  neural network applications: A survey,” Heliyon , vol. 4, no. 11, p. e00938, 2018.
[10]  S.  Abtahi,  M.  Omidyeganeh,  S.  Shirmohammadi,  and  B.  Hariri, “YawDD: A yawning detection dataset,” in Proceedings of the 5th ACM multimedia systems conference , 2014, pp. 24–28.
[11]  R.  Chandra,  S.  An-Nissa,  and  E.  M.  Zamzami,  “Comparative Analysis of Eigenface and Learning Vector Quantization (LVQ) to Face Recognition,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1566, no. 1, 2020.
[12]  Erwin,  M.  Azriansyah,  N.  Hartuti,  M.  Fachrurrozi,  and  B.  Adhi Tama, “A study about principle component analysis and eigenface for facial extraction,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1196, no. 1, 2019.
[13]  Z. Abbas, M. Rehman, S. Najam, and S. M. D. Rizvi, “An efficient gray-level co-occurrence matrix (GLCM) based approach towards classification  of  skin  lesion,”  in 2019  amity  international conference on artificial intelligence (AICAI) , 2019, pp. 317–320.
[14]  B. Dhruv, N. Mittal, and M. Modi, “Study of Haralick’s and GLCM texture analysis on 3D medical images,” Int. J. Neurosci. , vol. 129, no. 4, pp. 350–362, 2019.
[15]  A.  Pariyandani,  D.  A.  Larasati,  E.  P.  Wanti,  and  Muhathir, “Klasifikasi Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode K-NN dan GLCM,” Pros. Semin. Nas. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 42–47, 2019.
[16]  O.  I.  Abiodun et  al. ,  “Comprehensive  review  of  artificial  neural network applications to pattern recognition,” IEEE Access , vol. 7, pp. 158820–158846, 2019.