## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 1 - 6

## ORIENTASI CITRA SECARA OTOMATIS BERDASARKAN KEBERADAAN WAJAH MENGGUNAKAN FITUR HAAR-LIKE
Ahmad Hifdhul Abror 1 , Handayani Tjandrasa 2
1 Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel abror@uinsby.ac.id
2 Jurusan Teknik Informatika, FTIf, Institut Teknologi Sepuluh Nopember handatj@its.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  dan penggunaan  teknologi  kamera  digital  saat  ini  sudah  sangat  meningkat,  ditandai  dengan banyaknya jenis kamera serta disematkannya kamera pada berbagai perangkat seperti laptop, ponsel, tab, jam tangan dan  gadget  lainnya,  sehingga  kegiatan  fotografi  menjadi semakin  mudah.  Namun  sebagian  besar  perangkat- perangkat tersebut tidak memiliki sensor untuk menyimpan informasi mengenai orientasi foto yang diambil apakah itu portrait atau landscape. Karena itu, kebanyakan foto-foto yang mengalami rotasi tidak sebagaimana mestinya baru disadari ketika disajikan di depan layar komputer atau televisi. Pada penelitian ini diajukan sebuah metode perbaikan orientasi citra secara otomatis menggunakan fitur haar-like dengan klasifikasi cascade adaboost untuk mendeteksi objek wajah manusia yang ada didalamnya, kemudian dari objek wajah yang ditemukan akan dijadikan acuan untuk perbaikan orientasi.
Kata Kunci: cascade adaboost; grayscale; haar-like; orientasi citra.

## Abstract
The development and use of digital camera technology is now greatly improved, marked with the number of cameras and camera pinned on a variety of devices such as laptops, mobile phones, tabs, watches and other gadgets, so the activity of photography becomes easier. However, most of these devices do not have sensors to store information about the orientation of  the photos  taken  whether  it  is portrait or landscape.  Therefore, most of  the photos  are experiencing rotation is not as it should be and it is known when presented in front of the television or computer screen. In this study proposed a method of automatic fixation of image orientation using Haar-like features with a cascade adaboost classification to detect human face objects inside, then the human face objects found will be used as a reference for fixation of orientation.
Keywords: cascade adaboost; grayscale; haar-like; image orientation.

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  kamera  digital  saat  ini  sudah sangat  berkembang,  bahkan  pada  setiap  perangkat elektronik  bisa  dilengkapi  dengan  teknologi  ini. Pertumbuhan  ponsel  pintar  atau  biasa  disebut smartphone beberapa tahun belakangan ini dan sampai sekarang masih berkembang pesat juga mempengaruhi banyaknya  penguna  kamera.  Semakin  hari  kualitas kamera  yang  di  sematkan  pada  smartphone  semakin bagus  sehingga  aktifitas  berfoto  menjadi  semakin menyenangkan. Sejalan dengan kondisi tersebut, hasil foto yang diambil dapat bervariasi dalam hal orientasi atau  dengan  kata  lain  ada  foto  terotasi  tidak sebagaimana mestinya.
Seiring dengan maraknya media jejaring sosial seperti Facebook,  Twitter,  Path,  Instagram dimana  terdapat fitur  menarik  yaitu  interaksi  sosial  yang  bisa melampirkan foto. Terdapat sebuah penelitian dari Pew Research  Center yang  mengungkapkan  bahwa  ada sekitar  91%  anak  muda  mengunggah  foto  mereka
sendiri  (selfie,  narsis).  Dari  beberapa  alasan  yang disebutkan  diatas,  maka  foto  dengan  objek  manusia terutama  wajah  berpeluang  besar  mengalami  tren peningkatan.
Secara  umum  orientasi  citra  digital  dibagi  menjadi  4 macam, dengan perbedaan putaran 90 0 . Citra yang tidak terotasi akan memiliki orientasi yang benar ( 0 0 ), citra akan  terlihat  terbalik  jika  orientasinya 180 0 dan  akan tampak miring kekiri atau kekanan jika terotasi 90 0 atau 270 0 .
Pengenalan  orientasi  citra  secara  otomatis  merupakan masalah yang cukup rumit. Otak manusia menggunakan  pengenalan  objek  dan  informasi kontekstual  untuk  mengenali  orientasi  citra dengan benar.  Beberapa  pengenalan  objek  yang  biasa digunakan  otak  manusia  misalnya  manusia,  wajah, benda, langit, tumbuhan, hewan, air, gedung dan tanah, kemudian dari objek tersebut dapat ditentukan apakah suatu foto salah orientasi atau tidak. Memperbaiki foto yang  salah  orientasi  sebenarnya  sangat  mudah,  hanya

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 2 - 6
dilakukan  dengan  memutar  ke  arah  (orientasi)  yang tepat. Namun jika banyak foto yang memiliki orientasi salah,  maka  akan  memerlukan  beberapa  waktu  jika dilakukan perbaikan secara manual.
Pada beberapa penelitian sebelumnya untuk mendeteksi orientasi citra secara otomatis bisa dengan cara  memanfaatkan low-level  content  features seperti luminance (pencahayaan)  and chrominance (warna), hal  ini  dilakukan  oleh  [1][2][3].  Fitur low-level ini digunakan  untuk  mendeteksi  perbedaan  kecerahan warna pada sub region foto. Fitur kecerahan warna dari citra  bisa  digunakan  untuk  menentukan  posisi keberadaan langit dari foto yang diambil di luar ruangan dan  memiliki  kondisi  yang  cerah  seperti  pada  siang hari.  Karena  langit  pada  umumnya  memiliki kekontrasan  yang  berbeda  dan  lebih  terang  dengan objek  lain  seperti  bangunan  atau  tanah.  Namun  akan timbul  masalah  ketika  foto  yang  diambil  berada  di dalam  ruangan  atau  pada  saat  kurang  cahaya  atau malam  hari.  Karena  itu,  diperlukan  penggabungan deteksi objek untuk perbaikan orientasi.
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  metode  untuk mendeteksi  orientasi  citra  secara  otomatis  dengan memper-hatikan  keberadaan  objek  wajah.  Metode deteksi  wajah  seringkali  digunakan  secara real  time yang  artinya  memiliki  keunggulan  dalam  hal komputasi secara cepat.

## II. DESAIN SISTEM
Diagram  alir  rancangan  sistem  yang  diusulkan ditunjukkan pada Gambar 1. Pada penelitian ini fokus pada  deteksi  objek  untuk  perbaikan  orientasi  citra, karena  itu  rancangan  sistem  memiliki  fungsi  utama yaitu deteksi wajah. Pada akhir proses, hanya satu objek terbaik  dari  wajah  yang  akan  diambil  untuk  acuan perbaikan  orientasi  citra  dengan  melakukan  rotasi kearah yang benar.
Dari Gambar 1 terdapat dua diagram alir, sebelah kiri adalah  diagram  alir  untuk  proses  pelatihan  yang menghasilkan  suatu  model  klasifikasi,  sedangkan sebelah  kanan  adalah  proses  pengujian.  Pada  proses pengujian  sebuah  masukan  berupa  citra  akan diduplikasi  dan  dirotasi  menjadi  4  macam  citra (dijelaskan  lebih  lanjut  pada  sub  bab 3.1).  kemudian dilakukan praproses terlebih dahulu sebelum dilakukan proses deteksi. Praproses pada deteksi wajah meliputi mengubah  ukuran  rasio  citra  dan  ruang  warna  ke grayscale.  Jika  pada  proses  deteksi  wajah  ditemukan objek,  maka  dilakukan  postproses  yaitu  dilakukan pencarian  objek  terbaik  dari  objek-objek  yang  sudah ditemukan  pada  4  citra  yang  sudah  diduplikasi  dan dirotasi. Satu objek terbaik akan dijadikan acuan untuk rotasi  perbaikan  orientasi  citra.  Namun  jika  tidak ditemukan objek, maka citra masukan dibiarkan seperti aslinya tanpa ada perbaikan orientasi

## III. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  untuk melakukan proses deteksi objek dan perbaikan orientasi
citra,  diantaranya  adalah  duplikasi  dan  rotasi  citra, praproses yaitu mengubah ukuran citra dan ruang warna ke grayscale, ekstraksi fitur, klasifikasi dan postproses yang  meliputi  pencarian  objek  terbaik  dan  perbaikan
orientasi.  Tahapan tersebut  akan  dijelaskan  pada  sub bab berikut:

## 3.1. Duplikasi Citra
Salah  satu  tahapan  awal  sistem  adalah  duplikasi  citra masukan menjadi 4 macam. Duplikasi citra ini berguna untuk memeriksa segala kemungkinan posisi orientasi yang benar. 4 macam citra hasil duplikasi tersebut akan dirotasi kedalam 4 putaran derajat yang berbeda dengan selisih  90 0 yaitu  0 0 ,  90 0 ,  180 0 dan  270 0 .  Arah  putaran yang dilakukan adalah berlawanan arah dengan putaran jarum  jam.  Ilustrasi  duplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi duplikasi citra, kotak kecil berwarna biru adalah posisi objek yang terdeteksi
Data Uji Data Latih Ubah ke grayscale Ekstraksi fitur haar-like Klasifikasi cascade adaboost Bangun klasifikasi cascade adaboost Duplikasi citra menjadi 4 dengan selisih rotasi 90 derajat Ubah ke grayscale Ekstraksi fitur haar-like Cari fitur terbaik dari 4 citra Perbaikan Orientasi Citra Hasil Model klasifikasi cascade adaboost Ditemukan Manusia? Ya Citra Hasil Tidak Ubah ukuran rasio citra Ket: Praproses Postproses Mulai Mulai Selesai Selesai
Gambar 1. Diagram alir sistem

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 3 - 6
Semua duplikasi citra yang sudah diputar akan diproses pada deteksi wajah. Setiap objek yang ditemukan akan dicatat  posisi  rotasi  citranya,  kemudian  objek-objek tersebut  akan  dirangking  dan  dicari  objek  terbaik dengan nilai fitur paling besar. Kemudian merotasi citra sesuai dengan rotasi citra hasil duplikasi dimana objek terbaik tersebut berada.

## 3.2. Citra Grayscale
Salah  satu  praproses  pada  deteksi  wajah  adalah mengubah ruang warna citra asli menjadi grayscale. hal ini dilakukan karena objek wajah pada citra grayscale pada  umumnya  memiliki  pola  yang  konsisten  seperti warna  mata  lebih  gelap  dari warna  pipi atau dahi  [4]. Untuk  mengubah  citra  warna  (RGB)  ke grayscale dihitung dengan Rumus (1).
grayscale = 0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B (1)

## 3.3. Fitur Haar-Like
Haar-like  merupakan  fitur  sederhana  berbentuk  kotak yang  digunakan  untuk  membedakan  tingkat  intensitas warna  (0-255)  rata-rata  antara  region  satu  dengan lainnya.  Dengan  fitur  ini  berbagai  macam  objek  yang memiliki  kesamaan  bentuk  dan  warna  bisa  diambil polanya.  Fitur  ini  menjadi  populer  ketika  digunakan untuk mendeteksi objek wajah [4].
Fitur  dasar  haar-like  memiliki  tiga  jenis  pola  untuk mendapatkan  nilai-nilainya.  Fitur  ini  dapat berisi dua, tiga atau  empat  kotak berwarna  hitam  dan putih  yang saling  bertetanggaan  (Gambar  3)  dan  dilapiskan  pada citra asli. Tiap fitur digunakan untuk menghitung selisih intensitas piksel antar region hitam dan putih pada citra asli  yang  ada  dibawahnya.  Untuk  mempercepat perhitungan  dapat  digunakan  teknik integral  image. Fitur  haar-like  dapat  memiliki  berbagai  ukuran  mulai dari  yang  terkecil  hingga  terbesar tapi  tidak  melebihi ukuran  citra,  sehingga  jumlah  fitur  ini  bisa  melebihi jumlah  piksel  dari  citra  yang  akan  dideteksi.  Ilustrasi fitur  Haar-like  pada objek  wajah ditunjukkan  Gambar 7.

## 3.4. Integral Image
Untuk  mempercepat  perhitungan  fitur  haar-like  dapat menggunakan teknik integral image [4]. integral image ii pada titik (x, y) berisi nilai penjumlahan semua piksel kiri  atas  dari  titik  (x,  y)  citra  asli  (original  image) i, dapat dihitung dengan Rumus (2).
( , ) = ( , )
, (2)
Setelah integral  image terbentuk  maka  jumlah intensitas  piksel  region  kotak  pada  citra  asli  dapat dengan  mudah  dihitung  dengan  melihat  empat  titik referensi pada integral image. Misal ada empat region yang  saling  bertetangga  A, B, C, D  dengan masing- masing  piksel  ujung  kanan  bawah  region  tersebut adalah  1,  2,  3,  4  (Gambar  4),  maka  untuk  mencari akumulasi  intensitas  piksel  dari  region  D  diperoleh
dengan menghitung piksel kanan bawah pada integral image yaitu : 4 – 2 – 3 + 1.

## 3.5. Sliding Window
Sliding  window adalah  sebuah  kotak  persegi  yang bergerak  menelusuri  citra  mulai  dari  kiri  atas  hingga kanan  bawah  dengan  berbagai  ukuran  (mulai  dari ukuran  terbesar  hingga  terkecil)  yang  berfungsi  untuk mengevaluasi apakah daerah (sub region citra) tersebut merupakan  objek  atau  bukan.  Perubahan  ukuran  dan seberapa  jauh  langkah  pergerakan  dari  kotak  satu  ke kotak  berikutnya  merupakan  sebuah  parameter  yang harus ditentukan. Semakin kecil perubahan ukuran dan
pergerakan sliding  window maka  semakin  baik dalam mengevaluasi  tiap  daerah  pada  citra,  namun  semakin besar pula komputasi yang dibutuhkan. Ilustrasi sliding window ditunjukkan pada Gambar 5

## 3.6. Klasifikasi Cascade Adaboost
Klasifikasi  cascade  adalah  sebuah  model  klasifikasi yang  memiliki  beberapa  tingkatan  klasifikasi.  Tiap tingkat  klasifikasi  dibentuk  menggunakan  algoritma adaboost  [4].  Pada  prinsipnya  baik  atau  tidaknya kerangka model klasifikasi ini tergantung dari tiga hal,
Gambar 3. Fitur haar-like
(a) (b)
Gambar 4. Integral image. (a) Empat titik referensi pada integral image; (b) perhitungan integral image
Sliding Window Skala Sliding Window Citra Gambar 5. Ilustrasi sliding window

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 4 - 6
yaitu jumlah tingkat klasifikasi, jumlah fitur pada tiap tingkat  klasifikasi  dan  nilai  batas  ambang  pada  tiap tingkat  klasifikasi,  namun  semua  itu  diperoleh berdasarkan parameter yang dimasukkan  yaitu jumlah fitur,  detection  rate  dan false  alarm  rate.  Untuk menentukan parameter yang optimal merupakan suatu masalah tersendiri [4]. Isi dari model klasifikasi cascade adaboost  adalah  beberapa  fitur  haar-like  dan  nilai threshold.  Sebuah  sampel  dikatakan  positif objek jika lolos  (nilai  fitur  lebih  besar  dari  nilai threshold)  pada semua  tingkat  klasifikasi,  jika  tidak  maka sampel tersebut negatif (bukan objek). Metode ini bisa berjalan efektif  dalam  mereduksi  komputasi  ketika  digunakan untuk  deteksi  objek  pada  citra.  Untuk  mendeteksi objek,  dibentuk  suatu sliding  window yang  memiliki rasio (perbandingan lebar dan tinggi) sesuai rasio objek yang diinginkan dengan berbagai ukuran mulai terkecil hingga terbesar dan bergerak menelusuri citra dari kiri atas  ke  kanan  bawah.  Bagian  citra  (sliding  window) yang  bukan  objek  bisa  dengan  mudah  ditolak  atau diabaikan pada tingkat awal klasifikasi (Gambar 6).

## IV. DATASET
Data  yang  digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan pengujian diperoleh dari berbagai sumber. Saat proses pelatihan membutuhkan data positif (citra berisi objek) dan  negatif  (tidak  berisi  objek).  Data  latih  wajah berasal dari CMU Face Detection Project (http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/face/frontal_images/) pada data latih ini berupa citra foto grayscale dan file teks yang berisi posisi pada bagian-bagian wajah. Dari file  teks  tersebut  bagian  wajah  dipotong  (crop) dijadikan  sampel  positif  dan  sisanya  (background) dijadikan sampel negatif. Pada saat pengujian, data uji yang  digunakan  diperoleh  dari http://tamaraberg. com/faceDataset/,  yang  berisi  berbagai  macam  foto dengan objek wajah manusia yang memiliki gaya dan ekspresi  bervariasi  [5].  Beberapa  foto  terbaru  untuk data  uji  juga  diambil  dari flicker.com dan google images.

## V. HASIL PELATIHAN
Proses  pelatihan  data  menggunakan  tools  perangkat lunak OpenCV 2.1 dengan library opencv_ haartraining pada  sistem  operasi  linux  debian  5.0. komposisi  model  klasifikasi  cascade  adaboost  untuk deteksi wajah ditunjukkan pada Tabel 1.
Proses pelatihan deteksi wajah menggunakan 491 data positif  dan  1000  data  negatif  dengan  parameter detection  rate =  0.99 dan false alarm  rate =  0,5  serta ukuran  objek  wajah  24x24  piksel,  menghasilkan  12
tingkat  model  klasifikasi  cascade,  199  fitur  dan  nilai threshold pada tiap tingkat klasifikasi cascade.
Fitur-fitur  teratas  pada  model  klasifikasi  wajah  jika digambarkan dalam bentuk fitur haar-like ditunjukkan pada  Gambar  7.  Fitur  tersebut  akan  menghitung perbedaan kecerahan warna antara daerah mata dengan daerah sekitarnya.

## Tabel 1. Model Klasifikasi Cascade Adaboost Deteksi Wajah
Tingkat cascade Jumlah fitur haar-like Nilai threshold 1 4 -0,381 2 8 -1,369 3 9 -1,411 4 14 -0,739 5 9 -1,612 6 18 -0,977 7 19 -1,013 8 20 -1,146 9 20 -0,977 10 23 -0,946 11 30 -1,067 12 25 -0,870

## VI. HASIL PENGUJIAN
Pengujian  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak MATLAB R2014a dengan sistem operasi Windows 8 64 bit dijalankan pada perangkat keras Intel Core i7 2.2 GHz dan RAM 8 GB. Pengujian ini menggunakan 200 citra  data  uji  yang  dibagi  menjadi  4  kelompok  citra dengan masing-masing kelompok berisi 50 citra. Tiap kelompok  memiliki  rotasi  citra  yang  berbeda  yaitu kelompok  dengan  rotasi  0 0 ,  90 0 ,  180 0 dan  270 0 (arah putaran  rotasi  adalah  berlawanan  jarum  jam).  Semua citra  data  uji  yang  digunakan  memiliki  objek  wajah. Selama  pemrosesan  ukuran  rasio  citra  diubah  untuk keperluan  efisiensi  komputasi  hingga  panjang  atau lebar citra menjadi 384 piksel (mana yang lebih besar).
Pencarian  objek  pada  klasifikasi  cascade  diterapkan seperti  pada  umumnya  dilakukan  oleh  [4][6]  yaitu dengan  menelusuri  setiap  bagian  citra  menggunakan sliding window dengan berbagai ukuran mulai dari yang
3 Fitur 10 Fitur 20 Fitur YA YA YA OBJEK BUKAN OBJEK TIDAK TIDAK TIDAK Sliding Window / Sub Region pada Citra Gambar 6. Klasifikasi cascade untuk deteksi objek
(a) (b) (c)
Gambar 7. Pengunaan fitur haar-like. (a) 4 fitur pertama dari model klasifikasi cascade; (b) citra asli;
(c) fitur haar-like ketika dilapiskan pada citra asli

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 5 - 6
terbesar  sesuai  ukuran  citra  masukan  hingga  terkecil sesuai  ukuran  citra  data  latih  (24x24  piksel).  Setiap bagian  citra  yang  masuk  pada sliding  window akan dihitung  nilai  fiturnya,  jika  nilai  fiturnya  lebih  besar dari nilai threshold awal klasifikasi, maka bagian citra pada sliding  window akan  diproses  lebih  lanjut  ke tingkat klasifikasi berikutnya dengan jumlah fitur yang lebih komplek. Jika semua nilai fitur pada tiap tingkat cascade adaboost lebih besar dari semua nilai threshold klasifikasi  cascade,  maka sliding  window dianggap objek, seperti pada Gambar 8.
Untuk melakukan perbaikan orientasi, dibutuhkan satu objek  terbaik  yang  berasal  dari  4  citra  hasil  duplikasi dan rotasi, kemudian objek terbaik tersebut digunakan sebagai  acuan  perbaikan.  Dari  semua  objek  yang ditemukan,  dicari  nilai fitur  terbesar F dari sliding window x yang  terpenuhi  sebagai  objek  dengan  nilai fitur fi pada  tingkat  ke i klasifikasi  cascade  adaboost, dapat dinyatakan dengan Rumus (3).
= ( )
(3)
Setelah  mendapatkan  objek F,  maka  citra  asli  akan dirotasi  sesuai  dengan  citra  dimana  objek F tersebut berada.  Contoh  penerapan  pencarian  objek  terbaik dapat dilihat pada Gambar 9. Dari citra masukan, objek wajah terdeteksi pada putaran 0 0 dan 180 0 dengan objek terbaik terletak pada putaran 180 0 sehingga perbaikan orientasi  citra  dilakukan  dengan  memutar  citra  asli sebesar 180 0 .
Hasil uji coba ditunjukkan oleh Tabel 2. Pada uji coba ini, dari 200 citra uji terdapat 7 citra yang salah rotasi, 32  citra  yang  tidak  ditemukan  objek  wajah sehingga dibiarkan tanpa ada perubahan rotasi dan 161 citra yang dirotasi dengan benar atau memiliki akurasi 161/200 = 80,5 %.
Untuk  memproses  200  citra  membutuhkan  waktu sekitar  167,81  detik,  sehingga  rata-rata  untuk memproses  satu citra  adalah 161,81/200 = 0,81  detik. Beberapa  hasil  dari  metode  ini  ditunjukkan  oleh Gambar 10.
Kesalahan  rotasi  terjadi  bisa  disebabkan  karena kesalahan  proses  deteksi  dalam  mendeteksi  objek wajah (sebenarnya bukan wajah tapi terdeteksi wajah) hal  ini  biasa  disebut false  positive. False  positive ini
sering  terjadi  ketika  ada  bagian  dari  citra  yang  bukan objek  wajah  namun  memiliki  pola  yang  hampir  mirip dengan  objek  wajah,  seperti  terdapat  dua  titik  yang mirip mata, dimana titik tersebut lebih gelap dibanding daerah sekitar (Gambar 10.d).
Tabel 2. Hasil Uji Coba dari 200 Citra
Hasil Jumlah Benar 161 Salah 7 Tidak berubah (tidak ditemukan wajah) 32 Total 200
Citra yang tidak dilakukan perbaikan rotasi disebabkan karena  metode  deteksi  wajah  yang  diterapkan  gagal menemukan  objek,  meskipun  semua  data  uji  yang digunakan  memiliki  objek  wajah.  Kegagalan  proses deteksi  dalam  menemukan  wajah  bisa  disebabkan berbagai macam hal, diantaranya karena objek wajah
3 Fitur 10 Fitur 20 Fitur OBJEK
Sliding Window / Sub Region pada Citra f1 > f1 Ɵ f2 > f2 Ɵ fn > fn Ɵ F = f1 + f2 + fn BUKAN OBJEK f1 < f1 Ɵ f2 < f2 Ɵ fn < fn Ɵ
Gambar 8. Ilustrasi pencarian nilai total fitur F
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 9. Pencarian objek terbaik. Kotak merah adalah objek wajah yang terdeteksi dan Nilai F (warna putih diatas kotak merah). (a) citra masukan; (b) satu objek terdeteksi pada putaran 0 0 dengan nilai
F =-3,2305; (c) empat objek terdeteksi pada putaran 180 0 dengan nilai F terbesar 32,4773; (d) citra hasil

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 6 - 6
yang  terhalang  oleh  benda  lain  seperti  topi  atau kacamata  (Gambar  10.e),  selain  itu  bisa  juga disebabkan  karena  objek  wajah  yang  menoleh  atau miring (Gambar 10.f).

## VII. PENUTUP

## 7.1. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah  metode  untuk melakukan  perbaikan  orientasi  secara  otomatis  pada foto  atau  citra  yang  memiliki  objek  wajah  manusia didalamnya.  Objek  wajah  diperoleh  dengan  cara menghitung fitur haar-like pada citra grayscale dengan klasifikasi cascade adaboost. Satu objek wajah dengan nilai  fitur  terbesar  akan  dijadikann  acuan  untuk perbaikan orientasi. Dari 200 citra data uji, metode yang diusulkan  mampu  melakukan  perbaikan  orientasi dengan  benar  hingga  80,5% dengan  kecepatan pemrosesan 0,81 detik per citra.
7.2. Saran
Saran untuk peneliti berikutnya adalah mengkombinasikan  metode  deteksi  wajah  dengan deteksi  kepala  atau  tubuh  bagian  atas  (upper  body)
untuk meningkatkan akurasi. Karena dari hasil uji coba banyak  objek  wajah  yang  tidak  terdeteksi  disebabkan karena  perubahan  ekspresi,  posisi  wajah yang  miring atau terhalang dengan suatu benda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Borawski dan D. Frejlichowski. 2012. An Algorithm for the Automatic Estimation of Image Orientation. The  Scientific  World  Journal Machine  Learning  and  Data  Mining  in  Pattern Recognition.  Springer  Berlin  Heidelberg, vol.
7376, hal. 336-344.
[2] Y. Wang  dan H. Zhang.  2001. Content-based Image Orientation Detection with Support Vector Machines.  Content-Based  Access  of  Image  and Video Libraries, IEEE Workshop, hal. 17-23.
[3] M. Datar dan X. Qi.  2006. Automatic  Image Orientation Detection using The Supervised Self- Organizing  Map.  Imaging  Technologies.  Signal and Image Processing. Proc. of the 8th IASTED International Conference.
[4] P. Viola dan M. Jones. 2004. Robust Real-Time Face Detection. International journal of computer vision, vol. 57(2), hal. 137-154.
[5] T. Berg, A. Berg, J.  Edwards  dan D. Forsyth. 2004. Who's  in  the  Picture.  Neural  Information Processing Systems (NIPS).
[6] Z. Wang, S. Yoon, S.J. Xie, Y. Lu dan D.S. Park. 2014. A  High  Accuracy  Pedestrian  Detection System Combining a Cascade AdaBoost Detector and Random  Vector  Functional-Link  Net. The
Scientific World Journal.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 10. Contoh hasil uji coba, 6 pasang citra masukan dan hasil dengan objek wajah yang ditemukan ditandai dengan kotak warna kuning. (a)(b)(c) citra yang terotasi dengan benar; (d) citra yang terotasi dengan salah; (e)(f) citra tidak dilakukan rotasi karena tidak ditemukan objek wajah