How to cite:
Khairul  Fajri,  Fitri  Arnia,  Khairul  Munadi  (2022)  Implementasi  Haar-Like  Feature  Dan  Svm  Untuk Pengenalan  Wajah  Dari  Citra  Thermal, Syntax  Literate  :  Jurnal  Ilmiah  Indonesia (7)12, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i12.10194 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 12, Desember 2022

## IMPLEMENTASI  HAAR-LIKE  FEATURE  DAN  SVM  UNTUK  PENGENALAN WAJAH DARI CITRA THERMAL

## Khairul Fajri, Fitri Arnia, Khairul Munadi
Magister Teknik Elektro, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh Jurusan Teknik Elektro dan Komputer, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh Email: khairul09@mhs.unsyiah.ac.id, f.arnia@unsyiah.ac.id, khairul.munadi@unsyiah.ac.id

## Abstrak
Pengenalan  wajah  berbasis  citra  tampak  atau  visual  menimbulkan  permasalah iluminasi  yang  tidak  merata.  Iluminasi  yang  tidak  merata  ini  tidak  terjadi  pada  citra termal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  suatu  sistem  pengenalan  wajah berbasis  citra  termal  dengan  menggabungkan  metode  deteksi  dan  segmentasi  wajah menggunakan  haar-like  feature,  metode  ekstraksi  fitur  berbasis  tekstur  dan  klasifikasi menggunakan support  vector  machine (SVM).  Citra  termal  terlebih  dahulu  dideteksi dan disegmentasi bagian wajah menggunakan metode haar-like feature . Setelah proses tersebut,  citra  diberikan  noise  atau  gangguan  untuk  menambah  variasi  citra  training. Noise  yang ditambahkan adalah gaussian, salt & pepper, poison, blur dan kombinasi blurring dan gaussian noise.  Selanjutnya,  citra  termal  tersebut  diekstraksi  fiturnya menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  berbasis  tekstur,  yaitu gray  level  co-occurrence matrix (GLCM), local  binary  pattern (LBP),  dan  Gabor-wavelet.  Kemudian  citra termal wajah dilatih menggunakan metode SVM dan menggunakan kernel radial basis function (RBF).  Pada  eksperimen,  nilai  gamma  yang  digunakan  untuk  kernel  RBF adalah  10,  1,  10 -1 ,  10 -2 ,  dan  10 -3 .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode ekstraksi fitur terbaik dalam mengenali wajah menggunakan citra termal adalah metode GLCM  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  100%.  Akurasi  ini  dicapai  dengan menggunakan nilai gamma sebesar 10 -1 untuk kernel RBF. Hasil terbaik untuk metode LBP adalah 70% akurasi dan untuk metode Gabor-wavelet adalah 40% akurasi. Hal ini menunjukkan  bahwa  metode  GLCM  memberikan  hasil  terbaik  dalam  ekstraksi  fitur citra termal pada sistem klasifikasi pengenalan wajah berbasis citra termal.
Kata  Kunci :  Citra  Termal,  Pengenalan  Wajah,  SVM,  Fitur  Berbasis  Tekstur,  Haar-Like Feature.

## Abstract
Facial  recognition  based  on  visible  or  visual  imagery  creates  the  problem  of  uneven illumination.  This  uneven  illumination  does  not  occur  in  thermal  imagery.  This  study aims  to  build  a  thermal  image-based  facial  recognition  system  by  combining  facial
detection  and  segmentation  methods  using  haar-like  features,  texture-based  feature extraction  methods  and  classification  using  the  support  vector  machine  (SVM). Thermal imagery is first detected and segmented on the face using the haar-like feature method.  After  the  process,  the  image  is  given  noise  or  interference  to  increase  the variety of training imagery. Added noise is gaussian, salt & pepper, poison, blur and  a combination  of  blurring  and  gaussian  noise.  Furthermore,  the  thermal  image  is extracted  using  texture-based  feature  extraction  methods,  namely  gray  level  co- occurrence matrix (GLCM), local binary pattern (LBP), and Gabor-wavelet. Then the thermal image of the face is trained using the SVM method and using the radial kernel base function (RBF). In experiments, the gamma values used for the RBF kernel were 10, 1, 10-1 , 10-2, and 10-3. The results showed that the best feature extraction method in recognizing faces using thermal imagery is the GLCM method with an accuracy rate of up to 100%. This accuracy is achieved by using gamma values of 10-1 for the RBF kernel. The best result for the LBP method is 70% accuracy and for the Gabor-wavelet method  is  40%  accuracy.  This  suggests  that  the  GLCM  method  provides  the  best results  in  the  extraction  of  thermal  image  features  in  thermal  image-based  facial recognition classification systems.
Keywords : Thermal Imagery, Facial Recognition, SVM, Texture-Based Feature, Haar-Like Feature.

## Pendahuluan
Pengenalan  wajah  (Face  Recognition)  merupakan  domain  ilmu  biometrik  yang paling  digemari  oleh  banyak  peneliti  dalam  tiga  dekade terakhir.  Penggunaan  citra  termal telah  menjadi  pilihan  untuk  proses  pengenalan  wajah  karena  memiliki  banyak  kelebihan yang  tidak  terdapat  pada  citra  tampak  (visible  image).  Aplikasi  pengenalan  wajah  telah banyak  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  terutama  dalam  sistem  keamanan.  Pengenalan pola  wajah  dari  citra  termal  telah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti  seperti  [1-2].  Berbagai metode  digunakan  untuk  mengenali  wajah  dari  citra  termal.  Mulai  dari  penggunaan  fitur tunggal sampai menggunakan beberapa fitur untuk mengenali wajah dari citra termal.
Beberapa  penelitian  juga  mengabungkan  antara  citra  termal  dan  citra  visual  untuk mengenali wajah, seperti pada penelitian zhang dkk pada 2018 (T. Zhang et al., 2018) dan juga  penelitian (Wan  et  al.,  2018). Penelitian  menjadi  menarik  ketika  masing-masing metode yang dipakai menghasilkan tingkat akurasi yang berbeda. Waktu proses juga sangat ditentukan  dari  banyaknya  fitur  yang  digunakan.  Semakin  banyak  fitur  tentunya  akan semakin  tinggi  tingkat  akurasi  yang  diperoleh,  namun  akan  berbanding  terbalik  dengan waktu yang dibutuhkan untuk mengenali wajah.
Pengenalan  wajah  membutuhkan  teknik  yang  tepat  agar  menghasilkan  tingkat akurasi yang tinggi. Beberapa penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk memanfaatkan citra  termal  dalam  proses  pengenalan  wajah.  Penelitian (J.-G.  Wang  &  Sung,  2007) menggunakan  pendekatan  matematis  dalam  pendeteksian  wajah  dari  citra  termal.  Hal  ini
dilakukan  dengan  membentuk  suatu  modeling.  Peneliti  ini  juga  menggabungkan pendeteksian dengan citra tampak. Tahap awal yang dilakukan adalah membuat bentuk 3D dari pola wajah. Pola ini nantinya akan dilakukan pencocokan dengan citra termal. Peneliti (Wong et al., 2012) , menggunakan geometri kurva kepala dalam mengekstraksi pola wajah dari citra termal. Nilai 90,68% adalah hasil akurasi rata-rata dari metode ini dengan posisi gambar yang diambil dalam jarak dekat, 92,12% untuk gambar jarak jauh dan 91,4% untuk gambar secara keseluruhan.
Beberapa  penelitian  menggunakan  teknik  deep  learning  dalam  sistem  pengenalan wajah berbasis citra termal. Wu menggunakan konsep convolutional neural network (CNN) dalam mengenali wajah menggunakan citra termal. Hasil akurasi yang diperoleh mencapai 100%  untuk  citra  termal  yang  tidak  mempunyai  iluminasi  yang  baik (Wu  et  al.,  2016) . Selanjutnya,  Sayed  juga  menggunakan  CNN  untuk  autentikasi  wajah  menggunakan  citra termal. Nilai akurasi yang diperoleh mencapai 99% (Sayed & Baker, 2018) . Namun, seperti diketahui bahwa pendekatan menggunakan deep learning membutuhkan dataset dan sumber daya yang besar, sehingga menggunakan konsep ekstraksi fitur biasa dan teknik klasifikasi tradisional seperti SVM masih menjadi pilihan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  suatu  metode  pengenalan  wajah  dari citra termal dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Pengenalan wajah dalam penelitian ini dilakukan  dengan  pendekatan  metode  Haar-Like  Feature  dan  SVM.  Haar-Like  Feature adalah  salah  satu  metode  pengenalan  objek  yang  didasarkan  pada  fitur  berbentuk rectangular  (persegi) (Papageorgiou  et  al.,  1998) .  Membagi  objek  yang  akan  dikenali menjadi  bentuk  persegi  yang  spesifik  sehingga  objek  dapat  dikenali  dengan  lebih  cepat. Selanjutnya,  metode  pembangkitan  fitur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah pembangkitan  fitur  berbasis  tekstur.  Menurut  Wang,  pembangkitan  fitur  yang  tepat  pada pengenalan citra termal wajah adalah fitur berbasis tekstur (S. Wang et al., 2008) . Hal ini diperkuat oleh kajian mendalam dari Hermosilla (Hermosilla et al., 2012) . Pada penelitian ini,  fitur  tekstur  yang  digunakan  adalah  gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM) (Hermosilla et al., 2012) , local binary pattern (LBP) (Ojala et al., 2000) , dan Gabor-wavelet (Z. Zhang et al., 1998) . Proses klasifikasi wajah yang dikenali dan tidak dikenali dilakukan dengan pendekatan metode SVM.

## Haar-like feature
Haar-Like  Feature  adalah  suatu  metode  pengenalan  objek  yang  didasarkan  pada fitur  berbentuk  rectangular  (persegi).  Masing-masing  fitur  dari  Haar-Like  Feature didefinisikan  pada  bentuk  dari  fitur,  yaitu  koordinat  dari  fitur  dan  juga  ukuran  dari  fitur tersebut. Objek akan dikenali berdasarkan nilai sederhana dari fitur, bukan nilai piksel dari image obyek tersebut. Kelebihan utama teknik pengenalan objek dengan metode ini adalah waktu  komputasi  yang  sangat  cepat,  jumlah  piksel  dalam  persegi  menjadi  acuan  dalam metode ini, bukan setiap nilai piksel dari sebuah citra.
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM)  adalah  suatu  teknik  yang  menerapkan konsep  dasar  statistik  dari  distribusi  intensitas  piksel  dalam  sebuah  citra.  Konsep  co- occurrence  matriks  muncul  dikarenakan  secara  umum  fitur  dari  nilai  statisti  dasar  seperti nilai  mean  dan  variance  tidak  dapat  mewakili  informasi  yang  terkandung  dalam  sebuah citra.  Oleh  karena  itu,  diusulkan  nilai  statistik  dari  nilai  orde tinggi  dari  sebuah  intensitas piksel, termasuk di dalamnya adalah matriks co-occurrence (Mirmehdi, 2008) .
Sebelum dilakukan proses ekstraksi fitur GLCM, terlebih dahulu diekstraksi matriks co-occurance-nya. Teknik GLCM paling sederhana adalah dengan membangkitkan matriks co-occurrence yang berupa perubahan nilai piksel dengan tetangganya.  Konsep perubahan ini dengan mengikuti tetangga yang berada pada sudut 00, 450, 900 dan 1350.
Fitur  yang  dapat  dibangkitkan  menggunakan  matriks co-coccurance diantaranya adalah  fitur entropy , contrast , correlation , homogeneity ,  dan energy .  Fitur contrast dirumuskan sebagai berikut (Soh & Tsatsoulis, 1999) :

## ∑ ∑|     |
Dimana
adalah matriks co-occurance , dan adalah koordinat dari matriks co- occurance . Fitur correlation dirumuskan sebagai.

## ∑ ∑
Dimana dan adalah  nilai  rata-rata  dan  standar  deviasi  dari  matrik
.  Fitur
homogeneity dirumuskan sebagai
∑ ∑ |     |
dan fitur energy dirumuskan sebagai

## ∑ ∑
dan fitur entropy dirumuskan sebagai

## ∑ ∑

## Local Binary Pattern (LBP)
Local  Binary  Pattern (LBP)  adalah  salah  satu  teknik  membangkitkan  fitur menggunakan  informasi  tekstur  dari  sebuah  citra.  Penggunaan  fitur  LBP  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Ojala (Ojala  et  al.,  2000) .  LBP  memanfaatkan  nilai  tetangga  dalam
menentukan  fitur  yang  akan  dibangkitkan.  LBP  punya  sifat  yang  sederhana  dalam  proses perhitungan fiturnya.
Pada  dasarnya,  LBP  menghitung  fitur  berdasarkan  nilai  tekstur  tetangganya  dan dibandingkan  dengan  suatu  nilai  ambang  yang  diambil  dari  nilai  piksel  ditengah  dalam suatu area yang berukuran 3x3. Jika nilai dari tetangganya lebih besar dari nilai titik tengah area  3x3,  maka  diberikan  nilai  1,  sedangkan  jika  lebih  kecil  diberikan  nilai  0.  Kemudian semua nilai 1 atau 0 dari matriks 3x3 digabungkan dan diubah menjadi nilai desiman. Nilai desimal  itulah  yang  menjadi  fitur  dari  LBP.  Gambar  1  menunjukkan  ilustrasi  bagaimana konsep LBP yang sederhana.

## Gambar 1 Konsep dasar LBP [15]
Dalam perkembangannya,  LBP berkembang menjadi lebih jauh dengan melakukan berbagai  pendekatan  baru,  seperti  jumlah  piksel  per  area.  Jika  pada  awalnya  LBP  hanya dihitung pada area 3x3, maka dalam perkembangannya LBP bisa dihitung dari matriks area 5x5 atau pun 7x7.

## Gabor Wavelet
Gabor-wavelets  menyimpan  struktur  lokal  dari  gambar  yang  sesuai  dengan frekuensi  spasialnya,  lokasi  spasial,  dan  selektivitas  orientasi (Liu  et  al.,  2012) .    Oleh karena  itu,  mereka  secara  ekstensif  diterapkan  pada  beberapa  domain  penelitian  termasuk analisis  tekstur  dan  segmentasi  gambar.  Dalam  domain  spasial,  filter  Gabor  dua  dimensi adalah  fungsi  kernel  Gaussian  yang  dimodulasi  oleh  gelombang  bidang  sinusoidal  yang kompleks, didefinisikan sebagai (Nabizadeh & Kubat, 2015):
( )
dimana dan didefinisikan sebagai
dimana adalah frekuensi sinusoid, adalah orientasi normal untuk garis-garis paralel dari fungsi  Gabor, adalah  fase  offset, adalah  standar  deviasi  dari  amplop  Gaussian  dan adalah  rasio  aspek  spasial  yang  menentukan  sifat  elipsitas  dari  fungsi  Gabor.  Biasanya, peneliti menggunakan filter Gabor-wavelet dalam lima skala berbeda dan delapan orientasi.

## Support Vector Machine (SVM)
Pengenalan  wajah  secara  umum  dilakukan  melalui  empat  tahapan  yaitu  akuisisi citra, segmentasi citra, ekstraksi ciri dan klasifikasi citra. Support Vector Machine (SVM) dipilih  sebagai  metode  untuk  klasifikasi  citra  yang  dalam  hal  ini  dikelompokkan  menjadi citra  wajah  yang  dikenali  dan  citra  wajah  yang  tidak  dikenali.  Konsep  SVM  dapat
dijelaskan  secara  sederhana  sebagai  usaha  mencari  hyperplane  terbaik  yang  berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space.
Hyperplane pemisah terbaik antara kedua class dapat ditemukan dengan mengukur margin  hyperplane  tersebut  dan  mencari  titik  maksimalnya.  Margin  adalah  jarak  antara hyperplane dengan pattern terdekat dari masing-masing class. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector. Vapniks adalah orang yang pertama kali menemukan teknik SVM,  saat  itu  digunakan  untuk  klasifikasi  biner.  Dalam  perkembangannya  teknik  SVM juga digunakan untuk klasifikasi banyak kelas (multiclass). Multiclass Classifier dilakukan dengan menggabungkan banyak SVM biner. Terdapat dua pendekatan yang paling populer digunakan  yaitu metode satu lawan semua (One Against All) dan metode satu lawan satu (One Against One) (Hsu & Lin, 2002) .

## Metode Penelitian

## Dataset
Citra termal menjadi objek dalam penelitian ini. Citra termal mempunyai kelebihan tersendiri  dibandingkan  dengan  citra  visual  biasa.  Salah  satunya  disebabkan  oleh  tidak adanya  gangguan  karena  ketidakseragaman  pencahayaan.  Gambar  2  menunjukkan  contoh citra termal yang digunakan pada penelitian ini.

## Gambar 2 Contoh citra termal sebagai objek penelitian
Citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  10  orang.  Setiap  orang dianggap sebagai satu kategori atau satu kelas. Setiap satu orang terdiri dari delapan citra, sehingga  total  citra  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  80  citra  termal.  Sebanyak tujuh puluh citra digunakan pada proses training dan sepuluh citra digunakan pada tahapan testing.  Sebelum  digunakan  pada  tahapan  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi,  terlebih  dahulu citra termal disegmentasi menggunakan metode haar-like feature.

## Metode Penelitian
Setelah  ditetapkan  metode  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah,  maka langkah  selanjutnya  membuat  alur  kerja  penelitian  sebagai  kerangka  kerja  dalam melakukan penelitian. Gambar 3 menunjukkan alur dari tahapan penelitian. Berikut adalah alur kerja yang digunakan dalam melakukan penelitian ini.
1. Akuisi Citra atau pengambilan Citra.
Ini merupakan tahapan awal dalam mengumpulkan citra termal. Saat pengambilan gambar  juga  akan  dilakukan  penamaan  terhadap  masing-masing  citra  yang  diambil. Tahapan ini juga dilakukan pembersihan citra sehingga mudah dibaca untuk dapat diolah pada tahapan berikutnya.
2. Proses Segmentasi Citra.
Tahapan  berikutnya  adalah  segmentasi  citra  termal,  hal  ini  bertujuan  untuk memperkecil  ROI  dari  citra.  Proses  ini  dimaksudkan  untuk  membagi  daerah  citra kedalam  area  deteksi  yang  lebih  spesifik.  Adapun  daerah  yang  menjadi  ROI  adalah mata, hidung dan mulut.
3. Ekstraksi Fitur.
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  menandai  suatu  citra  termal  dengan  ciri  tertentu, sehingga akan membedakan citra tersebut dangan citra wajah yang lainnya.
4. Klasifikasi Citra.
Setelah  mendapati  ciri  dari  citra  termal,  maka  tahapan  berikutnya  adalah melakukan klasifikasi terhadap citra tersebut. Tahapan ini menggunakan metode SVM.

## Gambar 3. Alur tahapan penelitian

## Evaluasi
Hasil  dari  masing-masing  pengujian  diukur  kinerja  dengan  menggunakan  metode accuracy. Accuracy adalah  metode  evaluasi  hasil  pengenalan  yang  sudah  tersedia  pada library libsvm 3.24 . Accuracy dirumuskan dengan :

## Hasil Dan Pembahasan
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  dipaparkan  hasil  penelitian  implementasi  haar- like  feature  dan  SVM  untuk  klasifikasi  wajah.  Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan  SVM,  citra  terlebih  dahulu  dilakukan  ektraksi  fitur  menggunakan  tiga metode ekstraksi fitur, yaitu gray level co-occurance matrix (GLCM), local binary pattern (LBP),  dan  Gabor-wavelet.  Citra  masukan  untuk  ekstraksi  fitur  ini  didapatkan  setelah dilakukan deteksi wajah dan segmentasi menggunakan haar-like feature.

## Hasil segmentasi
Sebelum dilakukan proses klasifikasi wajah, maka dataset masukan terlebih dahulu disegmentasi menggunakan metode Haar-like feature. Jumlah dataset yang digunakan pada penelitian  ini  terdiri  15  kelas,  dimana  10  kelas  berhasil  disegmentasi  dengan  baik  dan  5 kelas  gagal  disegmentasi.  Gambar  4.1  menunjukkan  contoh  hasil  segmentasi  wajah menggunakan menggunakan haar-like feature.
Sebelum
Deteksi

## Segmentasi
Gambar 4. Hasil deteksi wajah dan segmentasi menggunakan haar-like feature
Adapun beberapa kelas citra termal yang  gagal disegmentasi terjadi karena dua hal: karena haar-like feature mendeteksi dua wajah dalam satu citra dan karena tidak haar-like feature  gagal  mendeteksi  wajah  dalam  citra  tersebut.  Gambar  5  dan  6  menunjukkan  citra yang gagal disegmentasi menggunakan haar-like feature.

## Gambar 5. Haar-like feature mendeteksi dua wajah dalam satu citra

## Gambar 6. Haar-Like Feature Tidak Dapat Mendeteksi Wajah
Dari total lima belas kategori objek atau orang yang digunakan pada penelitian ini, ada 10 kelas yang berhasil dideteksi dan disegmentasi dengan baik. Persentasi keberhasilan haar-like feature dalam segmentasi wajah dalam penelitian ini adalah 10/15 atau 67%. Citra hasil  deteksi  dan  segmentasi  menggunakan  haar-like  features  menjadi  masukan  dalam proses ekstraksi fitur dan klasifikasi.

## Hasil Klasifikasi sesudah segmentasi
Dalam  proses  klasifikasi  wajah,  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode support  vector  machine  (SVM).  Metode  SVM  dikenal  sangat  bagus  dalam  proses klasifikasi  citra.  Metode  SVM  membutuhkan  beberapa  parameter  utama  dalam menjalankan fungsinya sebagai metode klasifikasi. Kernel yang digunakan pada penelitian ini  adalah  kernel  radial  basis  function  (RBF).  Penggunaan  kernel  RBF  pada  proses klasifikasi  membutuhkan  suatu  variabel  yaitu  nilai  gamma  yang  digunakan  pada  kernel tersebut. Nilai gamma yang digunakan adalah 10 -1 .

## Hasil Klasifikasi menggunakan GLCM
Dengan menggunakan pembangkitan fitur GLCM, maka jumlah fitur yang menjadi masukan  pada  SVM  sebanyak  20  fitur  yaitu  berupa  fitur  entropy,  contrast,  energy, homogeneity, dan correlation. Masing-masing fitur tersebut mempunyai 5 nilai fitur. Tabel 1  menunjukkan  hasil  klasifikasi  wajah  menggunakan  metode  GLCM  dan  SVM menggunakan kernel RBF dan nilai gamma 10 -1 .

## Tabel 1
Hasil klasifikasi wajah menggunakan GLCM dan SVM dengan
kernel RBF dan nilai gamma 10 -1 Citra uji Prediksi Label Keterangan 1 1 Dikenali
2 2
Dikenali
3 3 Dikenali 4 4 Dikenali 5 5 Dikenali 6 6 Dikenali 7 7 Dikenali
8 8 Dikenali
9 9 Dikenali 10 10 Dikenali Akurasi 100%
Berdasarkan Tabel 1, jumlah objek yang dikenali oleh metode klasifikasi adalah 10 dari  10  orang.  Oleh  karena  itu,  akurasi  dari  sistem  pengenalan  wajah  citra  termal menggunakan  gabungan  GLCM  dan  SVM  adalah  100%.  Fitur  GLCM  dapat  dideteksi dengan  sangat  baik  oleh  SVM  menggunakan  kernel  RBF  dengan  nilai  gamma  10 -1 .  SVM dengan kernel RBF dan nilai gamma 10 -1 mampu mengenali dengan baik setiap wajah yang menjadi citra uji. Hasil ini merupakan hasil terbaik yang diperoleh dalam sistem penenalan wajah berbasis citra termal ini.

## Hasil Klasifikasi menggunakan LBP
Dalam  proses  klasifikasi  wajah,  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode support  vector  machine  (SVM).  Metode  SVM  dikenal  sangat  bagus  dalam  proses klasifikasi  citra.  Metode  SVM  membutuhkan  beberapa  parameter  utama  dalam
menjalankan fungsinya sebagai metode klasifikasi. Kernel yang digunakan pada penelitian ini  adalah  kernel  radial  basis  function  (RBF).  Penggunaan  kernel  RBF  pada  proses klasifikasi  membutuhkan  suatu  variabel  yaitu  nilai  gamma  yang  digunakan  pada  kernel tersebut. Nilai gamma yang digunakan adalah 10 -1 .
Tabel 2 Hasil klasifikasi wajah menggunakan GLCM dan SVM dengan
kernel RBF dan nilai gamma 10 -1 Citra uji Prediksi Label Keterangan 1 1 Dikenali 9 2 Tidak dikenali 8 3 Tidak dikenali 4 4 Dikenali
5 5 Dikenali
4 6 Tidak dikenali 7 7 Dikenali 8 8
Dikenali
9 9 Dikenali 10 10 Dikenali Akurasi 70%
Berdasarkan  Tabel  42,  jumlah  objek  yang  dikenali  oleh  metode  klasifikasi  SVM adalah 7 dari 10 orang. Objek kedua, ketiga dan keenam tidak dikenali dengan benar, akan tetapi dikenali sebagai orang kesembilan, kedelapan, dan keempat. Oleh karena itu, akurasi dari  sistem  pengenalan  wajah  citra termal  menggunakan  gabungan  LBP  dan  SVM  adalah 70%.

## Hasil Klasifikasi menggunakan Gabor-Wavelet
Dalam  proses  klasifikasi  wajah,  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode support  vector  machine  (SVM).  Metode  SVM  dikenal  sangat  bagus  dalam  proses klasifikasi  citra.  Metode  SVM  membutuhkan  beberapa  parameter  utama  dalam menjalankan fungsinya sebagai metode klasifikasi. Kernel yang digunakan pada penelitian ini  adalah  kernel  radial  basis  function  (RBF).  Penggunaan  kernel  RBF  pada  proses klasifikasi  membutuhkan  suatu  variabel  yaitu  nilai  gamma  yang  digunakan  pada  kernel tersebut. Nilai gamma yang digunakan adalah 10 -3 .
Tabel 3 Hasil klasifikasi wajah menggunakan GLCM dan SVM dengan
kernel RBF dan nilai gamma 10 -3 Citra uji Prediksi Label Keterangan 6 1 Tidak dikenali 6 2 Tidak dikenali 8 3 Tidak dikenali 4 4 Dikenali
6 5 Tidak dikenali 6 6 Dikenali 7 7 Dikenali 6 8 Tidak dikenali 10 9 Tidak dikenali 10 10 Dikenali Akurasi 40%
Berdasarkan  Tabel  3, jumlah  objek  yang  dikenali  oleh  metode  klasifikasi adalah  4 dari  10  orang.  Oleh  karena  itu,  akurasi  dari  sistem  pengenalan  wajah  citra  termal menggunakan gabungan Gabor dan SVM adalah 40%. Penggunaan nilai gamma 10 -3 lebih baik dari nilai sebelumnya namun masih sangat rendah untuk dapat  diimplementasikan ke dalam sistem pengenalan wajah berbasis citra termal.

## Perbandingan fitur GLCM, LBP, dan Gabor
Gambar  7  menunjukkan  pengaruh  nilai  gamma  dari  kernel  RBF  dalam  proses klasifikasi  wajah  dari  citra  termal  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  GLCM,  LBP,  dan Gabor  sebagai  fitur  dan  SVM  sebagai  metode  klasifikasi.  Nilai  gamma  terbaik  yang diperoleh adalah 10 -1 . Berdasarkan Gambar 4.4, jika nilai gamma semakin membesar dari 10 -1 ,  maka  kinerja  kernel  RBF  dan  SVM  semakin  menurun.  Selanjutnya,  semakin  kecil nilai  gamma,  kinerja  kernel  RBF  dan  SVM  juga  semakin  menurun.  Hal  sebaliknya ditunjukkan  oleh  grafik akurasi  klasifikasi  menggunakan  filter  Gabor.  Semakin  kecil  nilai gamma, maka semakin besar nilai akurasi menggunakan fitur Gabor. Namun, akurasi yang dihasilkan masih  sangat  rendah  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  menggunakan  filter GLCM  atau  LBP.  Secara  umum,  kinerja  GLCM  lebih  baik  dari  pada  kinerja  LBP  dan Gabor. Berdasarkan Gambar 7, grafik kinerja GLCM berada di atas grafik LBP dan Gabor,
sehingga  dapat  disimpulkan  kinerja  GLCM  lebih  baik  dari  pada  LBP  dan  Gabor menggunakan kernel RBF.
Gambar 7. Perbandingan kinerja nilai gamma dari kernel RBF terhadap GLCM,

## LBP, dan Gabor

## Kesimpulan
Kesimpulan yang daapt diambil dari penelitian ini adalah klasifikasi wajah berbasis citra termal menggunakan metode support vector machine (SVM) telah berhasil dibangun dengan  memanfaatkan  metode  ekstraksi  fitur  gray  level  co-occurance  matrix  (GLCM), local  binary  pattern  (LBP),  dan  Gabor-wavelet.  Sebelum  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur dan  klasifikasi,  citra  termal  masukan  terlebih  dahulu  dideteksi  bagian  wajahnya menggunakan  metode  haar-like  feature  dan  kemudian  disegmentasi.  Segmentasi  yang dilakukan menggunakan haar-like feature gagal dilakukan terhadap empat objek atau empat orang.  Hal  ini  terjadi  karena  haar-like  gagal  mendeteksi  letak  wajah  atau  ada  dua  wajah yang  terdeteksi  dalam  satu  citra.  Kernel  yang  digunakan  ada  penelitian  ini  adalah  radial basis  function  (RBF)  dengan  nilai  gamma  terbaik  adalah  10 -1 .  Dengan  memanfaatkan kernel RBF dan nilai gamma 10 -1 , akurasi yang dicapai adalah 100%. Akurasi ini diperoleh menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  GLCM.  Sedangkan  dengan  menggunakan  metode LBP dan  Gabor-wavelet, akurasi yang dicapai masing-masing hanya 70% dan 10%. Hasil terbaik menggunakan fitur Gabor-wavelet adalah 40% dengan nilai gamma 10 -3 . Penelitian ke depan diharapkan mengumpulkan dataset  yang lebih banyak sehingga membuat proses training  berjalan  lebih  baik.  Penerapan  klasifikasi  wajah  juga  perlu  ditinjau menggunakan metode  deep  learning.  Deep  learning  sudah  menunjukkan  hasil  yang  sangat  memuaskan untuk beberapa kasus. Sehingga sangat disarankan menerapkan deep learning dalam proses klasifikasi wajah berbasis citra termal.

## BIBLIOGRAFI
Budianto,  A.,  Kusdarini,  E.,  Masfufiah,  I.,  Nareswarananindya,  N.,  Ramadhani,  A.  N., Oktafiana,  B.,  ...  &  El  Hafizah,  N.  (2022).  Capaian  Kinerja  LPPM  ITATS.  Capaian Kinerja LPPM ITATS, 1(3). Google Scholar .
Hermosilla, G., Ruiz-del-Solar, J., Verschae, R., & Correa, M. (2012). A comparative study of  thermal  face  recognition  methods  in  unconstrained  environments. Pattern Recognition , 45 (7), 2445–2459. Google Scholar .
Hsu,  C.-W.,  &  Lin,  C.-J.  (2002).  A  comparison  of  methods  for  multiclass  support  vector machines. IEEE Transactions on Neural Networks , 13 (2), 415–425. Google Scholar .
Liu, Y., Muftah, M., Das, T., Bai, L., Robson, K., & Auer, D. (2012). Classificatioo of MR tumor  images  based  on  gabor  wavelet  analysis. Journal  of  Medical  and  Biological Engineering , 32 (1), 22–28. Google Scholar .
Mirmehdi,  M.  (2008). Handbook  of  texture  analysis .  Imperial  College  Press. Google Scholar.
Nabizadeh,  N.,  &  Kubat,  M.  (2015).  Brain  tumors  detection  and  segmentation  in  MR images:  Gabor  wavelet  vs.  statistical  features. Computers  &  Electrical  Engineering , 45 , 286–301. Google Scholar .
Ojala, T., Pietikäinen, M., & Mäenpää, T. (2000). Gray scale and rotation invariant texture classification  with  local  binary  patterns. European  Conference  on  Computer  Vision , 404–420. Google Scholar .
Papageorgiou,  C.  P.,  Oren,  M.,  &  Poggio,  T.  (1998).  A  general  framework  for  object detection. Sixth  International  Conference  on  Computer  Vision  (IEEE  Cat.  No. 98CH36271) , 555–562. Google Scholar .
Ressel, R., Frost, A., & Lehner, S. (2015). A neural network-based classification for sea ice types  on  X-band  SAR  images.  IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and Remote Sensing, 8(7), 3672-3680. Google Scholar .
Sayed,  M.,  &  Baker,  F.  (2018).  Thermal  face  authentication  with  convolutional  neural network. J. Comput. Sci , 14 (12), 1627–1637. Google Scholar .
Soetedjo,  A.,  &  Somawirata,  I.  K.  (2016).  Sistem  Pemandu  Pengemudi  Berbasis  Kamera Embeded. Google Scholar .
Soh,  L.-K.,  &  Tsatsoulis,  C.  (1999).  Texture  analysis  of  SAR  sea  ice  imagery  using  gray level co-occurrence matrices. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 37 (2), 780–795. Google Scholar .
Su, H., Wang, Y., Xiao, J., & Li, L. (2013). Improving MODIS sea ice detectability using gray  level  co-occurrence  matrix  texture  analysis  method:  A  case  study  in  the  Bohai Sea.  ISPRS  journal  of  photogrammetry  and  remote  sensing,  85,  13-20. Gooogle Scholar.
Wan, Q., Rao, S. P., Kaszowska, A., Voronin, V., Panetta, K., Taylor, H. A., & Agaian, S. (2018).  Face  description  using  anisotropic  gradient:  thermal  infrared  to  visible  face recognition. Mobile  Multimedia/Image  Processing,  Security,  and  Applications  2018 , 10668 , 160–170. Google Scholar .
Wang,  J.-G.,  &  Sung,  E.  (2007).  Facial  feature  extraction  in  an  infrared  image  by  proxy with  a  visible  face  image. IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and  Measurement , 56 (5), 2057–2066. Google Scholar .
Wang, S., Lv, S., & Wang, X. (2008). Infrared facial expression recognaition using wavelet transform. 2008  International  Symposium  on  Computer  Science  and  Computational Technology , 2 , 327–330. Google Scholar .
Wong, W. K., Hui, J. H., Desa, J. B. M., Ishak, N. I. N. B., Sulaiman, A. Bin, & Nor, Y. B. M.  (2012).  Face  detection  in  thermal  imaging  using  head  curve  geometry. 2012  5th International Congress on Image and Signal Processing , 881–884. Google Scholar.
Wu, Z., Peng, M., & Chen, T. (2016). Thermal face recognition using convolutional neural network. 2016  International  Conference  on  Optoelectronics  and  Image  Processing (ICOIP) , 6–9. Google Scholar .
Zhang,  T.,  Wiliem,  A.,  Yang,  S.,  &  Lovell,  B.  (2018).  TV-GAN:  Generative  adversarial network  based  thermal  to  visible  face  recognition. 2018  International  Conference on Biometrics (ICB) , 174–181. Google Scholar.
Zhang,  Z.,  Lyons,  M.,  Schuster,  M.,  &  Akamatsu,  S.  (1998).  Comparison  between geometry-based  and  gabor-wavelets-based  facial  expression  recognition  using  multi- layer  perceptron. Proceedings  Third  IEEE  International  Conference  on  Automatic Face and Gesture Recognition , 454–459. Google Scholar .
Copyright holder:
F. F. Nurbaihaqi, Rini Andari, Caria Ningsih (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: