InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.10, no.3, Desember 2020, 129-134 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Illumination Invariant Face Recognition
Regina Lionnie * , Mochamad Miftakhul Huda, Mudrik Alaydrus
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Jakarta 11650, Indonesia *Email Penulis Koresponden: regina.lionnie@mercubuana.ac.id
Abstrak: Face  recognition adalah  bidang  penelitian  yang  selalu menjadi  topik  penelitian  dengan  peminatan  yang  sangat besar.  Berbagai  potensial  pengembangan  aplikasi,  dari sistem keamanan individu hingga untuk sistem control dan sistem  surveillance.  Algoritma  pengenalan  wajah  telah diusulkan  oleh  banyak  peneliti.  Metode  pengenalan  wajah dengan  performa  yang  baik  seperti eigenfaces , fisherfaces , jaringan  saraf  tiruan, elastic  bunch  graph  matching , laplacian  faces, dan  lainnya.  Performa  dari  algoritma  ini awalnya  diuji  pada  gambar  wajah  yang  dikumpulkan  di bawah lingkungan kontrol yang baik pada kondisi studio dan pencahayaan  yang  diatur,  dan  karenanya,  sebagian  besar mengalami  kesulitan  dalam  mengatasi  gambar  alami,  yang dapat  ditangkap  di  bawah  kondisi  pencahayaan,  pose,  dan ekspresi wajah yang sangat bervariasi. Situasi menjadi lebih menantang  ketika  kombinasi  variasi  ini  harus  ditangani secara bersamaan. Kondisi pencahayaan berbeda menimbulkan  hambatan  vital  dalam  sistem  pengenalan karena  mereka  sangat  mempengaruhi  penampilan  gambar wajah dan meningkatkan variasi antar kelas. Pada penelitian ini, telah dibangun sistem pengenalan wajah  menggunakan Local Binary Pattern (LBP) dengan total gambar pada basis data  sebanyak  400  gambar  yang  diambil  dari  25 kelas/responden. Menggunakan 2-fold cross validation dan jarak Euclidean, presisi tertinggi yang diraih system adalah sebesar  87,98%  dengan  variasi  ekualisasi  histogram  tanpa menggunakan LBP.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Katakunci: Biometric ; Face Recognition ; Illumination ; Local Binary Pattern ; Pengenalan Wajah;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 8 Juni 2020 Direvisi 3 Agustus 2020 Diterima 11 Agustus 2020 Dipublikasi 8 Desember 2020
DOI : 10.22441/incomtech.v10i3.8466

## 1. PENDAHULUAN
Seseorang yang baru saja berkenalan mungkin sering lupa akan nama seseorang yang baru ia kenal, tetapi ia jarang melupakan wajahnya. Meskipun setiap manusia memiliki set komponen wajah yang sama, seperti mata, hidung, telinga, danbibir, wajah  manusia  juga  menunjukkan  sifat  yang  berbeda. Face  recognition adalah bidang penelitian yang selalu menjadi topik penelitian dengan animo yang sangat
besar. Berbagai potensial pengembangan aplikasi, dari sistem keamanan individu hingga untuk sistem kontrol dan sistem surveillance .
Algoritma  pengenalan  wajah  telah  diusulkan  oleh  banyak  peneliti.  Metode pengenalan  wajah  dengan  performa  yang  baik  seperti eigenfaces [1], fisherfaces [2], jaringan saraf tiruan [3], elastic bunch graph matching [4], Laplacian faces [5], dan lainnya [6], [7]. Performa dari algoritma ini awalnya diuji pada gambar wajah yang dikumpulkan di bawah lingkungan kontrol yang baik pada kondisi studio dan pencahayaan  yang  diatur,  dan  karenanya,  sebagian  besar  mengalami  kesulitan dalam  mengatasi  gambar  alami,  yang  dapat  ditangkap  di  bawah  kondisi pencahayaan,  pose,  dan  ekspresi  wajah  yang  sangat  bervariasi.  Situasi  menjadi lebih menantang ketika kombinasi variasi ini harus ditangani secara bersamaan.
Kondisi  pencahayaan  berbeda  menimbulkan  hambatan  vital  dalam  sistem pengenalan  karena  mereka  sangat  mempengaruhi  penampilan  gambar  wajah  dan meningkatkan  variasi  antar  kelas.  Gambar  1  memberikan  contoh  variasi  pose pencahayaan  dan  ekspresi  wajah  yang  bersamaan  memberikan  variasi  dan mempersulit sistem pengenalan wajah.
Gambar 1. Extended Yale Dataset B sebagai contoh variasi pose, pencahayaan dan ekspresi pada sistem pengenalan wajah [8][9]
Berbagai  pendekatan  telah  diusulkan  untuk  mengatasinya  dengan  masalah pencahayaan  yang  bervariasi.  Metode-metode  ini  umumnya  jatuh  ke  dalam  tiga kategori  besar,  yaitu  pra-proses,  representasi  fitur  invariant  dan  klasifikasi.  Pada penelitian ini akan digunakan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) dengan 256 total fitur pada histogram LBP. Model pra-proses yang diuji merupakan variasi dari ekualisasi histogram, tapis gaussian dan median untuk tapis lolos bawah dan  tapis  lolos  atas.  Klasifikasi  menggunakan  jarak Euclidean dengan  metode statitik  validasi  silang  dua  lipat  ( 2-cross  fold  validation ).  Hasil  akurasi  system berupa presisi keakuratan dalam persentase.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Agar dapat memahami perkembangan penelitian pada topik ini, telah dilakukan beberapa  studi  literatur  untuk  metode  pengenalan  wajah  yang  membahas  pada
kategori pra proses dan representasi fitur invariant yang tahan terhadap variasi pose, pencahayaan dan ekspresi.
Pada [9] digunakan metode principal component analysis untuk sebagai metode ekstraksi  fitur  yang  dapat  melakukan  reduksi  dimensi.  Dengan  hasil  sekitar  76 persen dalam performa presisi keakuratan sistem dengan menggunakan basis data Cropped  Extended  Yale  Face  Data  Base  B [8,9].  Variasi  pada  [10]  digunakan metode pra-proses ekualisasi histogram, hasil sistem pengenalan wajah didapatkan performa yang lebih baik jika pada sistem pengenalan digunakan metode pra proses histogram ekualisasi.
Pada  [11]  pengenalan  wajah  dengan  variasi  pose,  pencahayaan  dan  ekspresi didalami menggunakan metode convolutional neural network. Keunggulan metode ini adalah kemampuannya dapat mempelajari pola local yang sangat berguna ketika variasi antar kelas dari basis data ini besar. Hasil dari penelitian pada [10] bahwa performa  sistem  pengenalan  bersaing  dengan  metode  yang  popular  seperti  LBP , wavelet transform dan logarithmic wavelet transform .
Pada  [12]  pengenalan  wajah  pada  kategori  representasi  fitur  invariant menggunakan metode Local Gravitation Force Angle (LGFA) untuk pengenalan wajah  illumination  invariant.  Menggunakan  basis  data  CMU-PIE database dan Extended  Yale  B  database hasil  yang  didapat  pada  penelitian  di  [12]  adalah keakuratan  sistem  98-99%.  Pada  [13]  kategori  representasi  fitur  invariant  jatuh pada metode gradient based , LBP dan metode berbasis retinex theory.
Pada [14], metode yang digunakan  LBP  dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Basis data yang digunakan adalah Extended Yale Face Database B . Hasil yang  di  dapat  sebesar  96,45%.  Kelebihannya  adalah menunjukan  tingkat  akurasi yang lebih tinggi ketika latar belakang wajah yang rumit, sedangkan kekurangan nya  adalah  Waktu  yang  dibutuhkan  lebih  banyak  dan  cenderung  mencapai  batas menjelang akhir. Pada [15] menggunakan metode LBP. Menggunakan basis data Aleix-Robert (AR) end Yale face database. Hasil yang di dapat AR adalah 99,90% sedangkan Yale database 92%. Kelebihan nya adalah Algoritma bekerja lebih baik pada basis data RA dan Yale dalam hal verifikasi identitas, sedangkan kekurangan nya waktu yang dibutuhkan lebih lama.

## 2.1. Basis Data Pengenalan Wajah: Extended Yale Dataset B [8,9]
Basis  data  wajah  yang  digunakan  dan  merepresentasikan  variasi  pose, pencahayaan dan ekspresi. Gambar 2 memperlihatkan variasi inter kelas dalam satu responden yang sama. Terdapat total 400 gambar dari 25 responden dengan 9 pose dan  64  kondisi  pencahayaan  dari  basis  data  ini.  Masing-masing  responden  akan diambil 16 variasi, sehingga total gambar yang ada pada basis data penelitian ini adalah 25x16gambar sama dengan 400 gambar.
Gambar 2. Variasi pose, pencahayaan dan ekspresi dalam kelas atau responden yang sama [8][9]

## 2.2. Sistem Pengenalan Wajah
Pada  dasarnya  sebuah  sistem  pengenalan  akan  terdiri  dari  3  proses,  yaitu  pra proses, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Kategori yang difokuskan pada penelitian kali ini  akan  terdapat  pada  pra  proses  dan  representasi  fitur  yang  invariant  terhadap variasi.  Penelitian  yang  akan  diusulkan  adalah  berupa  sebuah  sistem  pengenalan pola  dimana  masukkan  berupa  basis  data  gambar  digital  wajah Extended  Yale Dataset  B [8][9]  dan  keluaran  berupa  keputusan  atau  hasil  identifikasi  berupa performa keakuratan sistem dalam persentase presisi.
Tahap  pertama  yaitu  pra  proses  digunakan  untuk menyiapkan  citra input  agar berubah  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah  digunakan  pada  proses  berikutnya. Tahap awal pra proses ini menggunakan ekualisasi histogram, tapis gaussian dan median untuk tapis lolos bawah dan tapis lolos atas. Tahap kedua yaitu ekstraksi fitur  akan  menggunakan  metode  LBP  yang  termasuk  pada  kategori  representasi fitur invariant. Penjelasan yang lebih detail akan dijelaskan pada subbab 3.3. Tahap ketiga yaitu klasifikasi menggunakan jarak Euclidean dan validasi silang dua lipat dilakukan untuk dapat menghitung keakuratan sistem dalam melakukan pengenalan pola  rambut androgenik.  Proses  klasifikasi  akan  menghitung  jarak  di  antara  data pengujian ( testing set ) dan data simpanan yang terdapat di basis data ( training set ) sedangkan  validasi  silang  akan  menguji  sistem  pengenalan  untuk testing dan training  set yang  acak  sehingga  sistem  dapat  teruji  realibilitas  dan  validitasnya. Keluaran sistem berupa akurasi sistem pengenalan wajah berupa presentasi presisi keakuratan sistem.

## 2.3 Local Binary Pattern (LBP)
LBP  merupakan  sebuah  deskriptor  visual  yang  termasuk  dalam  kategori representasi  fitur  invariant.  Jika  digabungkan  dengan Histogram  of  Oriented gradient (HOG) dapat meningkatkan performa deteksi untuk beberapa basis data. Cara kerja dari LBP adalah dengan membandingkan pusat sebuah kernel piksel atau pusat matriks dengan nilai piksel tetangganya. Jika mengambil kernel 3x3 seperti pada Gambar 3 (kiri), maka pusat kernel (piksel merah) akan dibandingkan dengan piksel tetangga (hijau) dengan arah berlawanan dengan arah jarum jam, setiap nilai akan dibandingkan. Jika nilai pusat piksel (merah) lebih besar dibanding nilai piksel tetangga maka ditandai dengan nilai ’0’ selain itu diberi nilai ’1’. Oleh sebab itu kernel 3x3 akan menghasilkan delapan (8) digit nomor biner (nol atau satu) data hasil  perbandingan.  Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  hitung  histogram (kemunculan)  seberapa  sering  angka  assign  nol  atau  satu  muncul.  Histogram  ini dapat  dilihat  sebagai  fitur  vektor  dengan  dimensi  256.  Fitur  vektor  ini  nantinya dapat dibandingkan dengan fitur vektor basis data lainnya dengan tahap klasifikasi menggunakan jarak Eulidean. Persamaan (1) menunjukkan proses matematik dari proses local binary pattern (LBP).
LBP P ,R(x,y) = ∑ 𝑠 𝑃−1 𝑝=0 (g p – g c ) * 2 p (1)
s(x) { 1 ; 𝑥  ≥ 0 0 ;   <   0

## Gambar 3. Contoh Kernel pada Local Binary Pattern [16]

## 3. HASIL PENELITIAN
Hasil penelitian dirangkum pada Tabel 1. Pada Tabel 1 dapat dilihat variasi metode pra proses  yang  digunakan  adalah  ekualisasi  histogram,  tapis  Gaussian,  tapis  lolos  atas  dan tapis median. Sistem pengenalan wajah dengan total 400 gambar diuji dengan parameter LBP  dan  tanpa  LBP.  Klasifikasi  menggunakan  jarak  Euclidean  tetangga  terdekat  dan metode  statistik  validasi  silang  untuk  proses  dua  lipat.  Pada  proses  dua  lipat,  sistem pengenalan akan mengacak gambar yang ada pada basis data dan membagi set pelatihan dan pengujian menjadi dua lipat  sama banyak. Jika total basis data terdapat 400 gambar maka  akan  dibagi  dua  sama  rata,  dengan  200  gambar  acak  pada  set  pelatihan  dan  200 gambar acak sisanya pada set pengujian. Lalu pada tahap kedua, gambar acak tersebut akan dibalik yang awalnya untuk pengujian menjadi pelatihan dan yang awalnya pelatihan akan menjadi  pengujian.  Lalu  proses  ini  akan  diulang  sebanyak  10  kali  proses  algoritma berjalan. Simulasi menggunakan aplikasi Matlab 2016 dengan RAM komputer 16GB.
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  pula  metode  pra-proses  yang  paling  mempengaruhi keakuratan  sistem  adalah  menggunakan  tapis  lolos  atas  pada  variasi  menggunakan parameter  LBP  dan  ekualisasi  histogram  dengan  parameter  tanpa  menggunakan  LBP. Tapis lolos atas adalah tapis yang meloloskan frekuensi tinggi dan menapis atau menahan frekuensi rendah. Pada pengolahan citra digital, frekuensi tinggi ini berupa detil dan fitur dari gambar wajah. Dengan menggunakan LBP, metode pra proses tapis lolos atas dapat memperbaiki  keakuratan  sistem  sebanyak  hingga  kurang  lebih  7%.  Di  lain  sisi,  ketika keakuratan  sistem  pengenalan  dilakukan  tanpa  menggunakan  LBP,  ekualisasi  histogram dapat memperbaiki penyebaran atau distribusi skala keabuan pada sebuah citra digital yang dapat meningkatkan kontras dari sebuah gambar. Metode pra proses ini dapat memperbaiki sistem pengenalan hingga kurang lebih 9%.
Jika dibandingkan dari  hasil penelitian pada  [10] yang menggunakan basis data yang sama  tetapi  menggunakan  metode  analisis  komponen  utama  (PCA)  mendapatkan  hasil penelitian  sebesar  kurang  lebih  76%  presisi,  tentunya  dibandingkan  metode  LBP  yang digunakan peneliti dengan total 256 histogram pada penelitian ini hasilnya jauh (38,33%). Dari kedua metode ekstraksi fitur ini, sistem pengenalan wajah yang dibangun memberikan keakuratan tertinggi jika dilakukan tanpa menggunakan metode ekstraksi fitur apapun.
Tabel 1. Hasil Presisi (dalam %) Keakuratan Sistem Pengenalan Wajah
Presisi (%) tanpa pra- proses ekualisasi histogram tapis Gaussian tapis lolos atas tapis median dengan LBP 38,93 38,33 39,18 45,2 30,9 tanpa LBP 78,83 87,98 74,35 83,2 77,85

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dibangun sistem pengenalan wajah menggunakan LBP dan variasi ekualisasi histogram, tapis gaussian dan median untuk tapis lolos bawah dan  tapis  lolos  atas  untuk  metode  pra  proses.  Hasil  yang  didapatkan  berupa
keakuratan  tertinggi  pada  sistem  pengenalan  wajah  adalah  87,98%  keakuratan tanpa  menggunakan  parameter  LBP  dan  menggunakan  metode  ekualisasi histogram untuk metode pra proses.

## REFERENSI
[1] M. Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for recognition,” J. Cognitive Neursci ., vol. 3, no. 1, pp. 71–86, 1991, DOI: 10.1162/jocn.1991.3.1.71
[2] P.  Belhumeur,  J.  Hespanha,  and  D.  Kriegman,  “Eigenfaces  vs.  ﬁsher-faces:  Recognition using class speciﬁc linear projection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell ., vol. 19, no. 7, pp. 711–720, July 1997, DOI: 10.1109/34.598228.
[3] S. Lawrence, C. L. Giles, A. Tsoi, and A. Back, “Face recognition: A convolution neural- network  approach,” IEEE  Trans.  Neural  Netw., vol.  8,  no.  1,  pp.  98–113,  1997,  DOI: 10.1109/72.554195
[4] L. Wiskott, J. M. Fellous, N. Kruger, and C. V. Malsburg, “Face recognition by elastic bunch graph matching,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 19, no. 7, pp. 775–779, 1997.
[5] X. He, X. Yan, Y. Hu, P. Niyogi, and H. Zhang, “Face recognition using  Laplacianfaces ,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell .,  vol.  27,  no.  3,  pp.  328–340,  March  2005. DOI: 10.1109/TPAMI.2005.55.
[6] B. Moghaddam, T. Jebara, and A. Petland, “Bayesian face recognition,” J. Pattern Recognit ., vol. 33, no. 11, pp. 1771–1782, 2000, DOI: 10.1016/S0031-3203(99)00179-X
[7] G. Guo, S. Li, and K. Chan, “Face recognition by support vector machines,” in Proc. IEEE International Conference on Autometic Face and Gesture Recognition (AFGR’00 ), 2000, pp. 196–201, DOI: 10.1109/AFGR.2000.840634
[8] A. S. Georghiades, P. N. Belhumeur, and D. Kriegman, “From few to many: Illumination cone  models  for face recognition under variable  lighting and pose,” Pattern  Analysis  and Machine  Intelligence,  IEEE  Transactions  on ,  vol.  23,  no.  6,  pp.  643–  660,  June  2001, DOI: 10.1109/34.927464.
[9] K. C. Lee, J. HO and D. J. Kriegman, “Acquiring linier subspaces for face recognition under variabel lighting,” in IEE Trans.   Pattern Analysis  And machine  Intell ,  vol. 27, no.  5,  pp. 684-698, May 2005, DOI: 10.1109/TPAMI.2005.92
[10] R. Lionnie and M. Alaydrus, "Biometric identification system based on Principal Component Analysis," 2016  12th  International  Conference  on  Mathematics,  Statistics,  and  Their Applications (ICMSA) , Banda Aceh, 2016, pp. 59-63, DOI: 10.1109/ICMSA.2016.7954309
[11] N. P. Ramaiah, E. P.  Ijjina, & C. K. Mohan, “Illumination invariant face recognition using convolutional  neural  networks”. In  2015  IEEE  International  Conference  on  Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES), Kozhikode, 2015, pp. 1-4, DOI: 10.1109/SPICES.2015.7091490
[12] H.  Roy,  D.  Bhattacharjee,  “Local-gravity-face  (LG-face)  for  illumination-invariant  and heterogeneous face recognition.” IEEE Transactions on Information Forensics and Security , 11(7), 1412-1424. 2016
[13] R.  M.  Makwana,  "Illumination  invariant  face  recognition:  a  survey  of  passive  methods." Procedia Computer Science, vol. 2, pp. 101-110, 2010, DOI: 10.1016/j.procs.2010.11.013
[14] C.  H.  Yeh,  C.  F.  Chen,  and  C.  C.  Lin.  "High-performance  Two-stage  Face  Recognition Algorithm for Reduced Illumination Effect." Sensors and Materials 31.9 (2019): 2771-2776.
[15] G. Benitez-Garcia, M. Nakano-Miyatake, J. Olivares-Mercado, H. Perez-Meana,  Sanchez- Perez, & K. Toscano-Medina, “A low complexity face recognition scheme based on down sampled local binary patterns.” Int. Arab J. Inf. Technol. , vol. 16, no. 3, pp. 338-347, 2019.
[16] L.  Wang  and  D.  C.  He,  "Texture  Classification  Using  Texture  Spectrum", Pattern Recognition , vol. 23, no. 8, pp. 905 – 910, 1990, DOI: 10.1016/0031-3203(90)90135-8