## Pengujian Algoritma MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network) untuk Sistem Pengenalan Wajah
Yovi Pratama, Marrylinteri Istoningtyas, Errissya Rasywir
Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 yovi.pratama@gmail.com, 2 marrylinteri.jurnal@gmail.com, 3 errissya.rasywir@gmail.com
Abstrak
Pengukuran kemiripan wajah atau pengecekan similaritas dilakukan dengan menggunakan fitur. Algoritma untuk mendeskripsi penciri  wajah  yang paling  mutahir dan paling bagus  untuk  menghasilkan fitur adalah Deep Convolutional Neural Network (DCNNs).  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural Network ) sebagai salah satu variasi dari metode DCNN. Dalam riset ini, kami membangun sebuat sistem riset untuk pengujian hasil  dengan  javascript.  Mengingat  banyak  sekali  kebutuhan  yang  berbasis  mobile  atau  dapat  dijalankan  pada smartphone . Salah satunya adalah untuk mendukung fitur absen yang digunakan secara mobile seperti sistem pelaporan kinerja sales dan marketing ataupun anggota personil kepolisian yang biasa bekerja secara mobile. Dari hasil pengujian yang dilakukan secara otomatis menggunakan beberapa model variasi pengujian citra dataset Aberdeen sebanyak 60 citra dari 30 orang berbeda yang digunakan  pada  sistem  riset  pengenalan  wajah  menggunakan  MTCNN  dengan  parameter  citra  yang  mempengaruhi  seperti variasi pencahayaan,   variasi posisi objek, kemudian posisi  yang diambil serta  ekspresi  wajah pada  citra objek,  sistem riset berhasil melakukan pengenalan wajah sebesar 100%. Dengan demikian, nilai true positive berjumlah sama dengan jumlah data yang dites dan nilai true negative berjumlah nol.
Kata Kunci: Pengenalan, Wajah, MTCNN, Biometrik, Sistem

## Abstract
Measurement of facial similarity or checking similarity is done using features. The algorithm for describing the most up -to- date and best face features for generating features is Deep Convolutional Neural Network (DCNNs). Based on this, this study uses MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network) as one variation of the DCNN method. In this research, we built a research system to test results with javascript. Given the many needs that are based on mobile or can be run on a smartphone. One of them is to support the absent feature that is used in a mobile manner such as the reporting system of sales and marketing performance or members of the police personnel who normally work on a mobile basis. From the results of the tests carried out automatically using several variation models testing the image of the Aberdeen dataset as many as 60 images from 30 different people used in the face recognition research system using MTCNN with influencing image parameters such as lighting variations, object position variations, then the position taken and expression face on the object image, the research system managed to do face recognition by 100%. Thus, true positive values  are equal to the amount of data tested and zero negative true values .
Keywords : Recognition, Face, MTCNN, Biometric, System

## 1. PENDAHULUAN
Pekerjaan riset mengenal wajah serta menganalisa wajah masih merupakan pekerjaan yang cukup menantang pada komputer visi dan pengolahan citra[1]. Dalam melakukan pengenalan, perlu dilakukan suatu tugas agar komputer bisa mengerti tentang wajah serta bagaimana mengambil informasi yang terdapat pada wajah[2]. Proses tersebut bisa saja dilakukan dengan membuat komputer menganalisis lokasi wajah sebagai objek, ekspresi, ciri, umur serta emosi,  yang  terpancar  di  wajah,  dan  beberapa  informasi  lainnya[1].    Banyak  sekali  penerapan  manfaat  yang diperoleh  dari  riset  pengenalan  wajah  ini  antara  lain:  pengenalan  identitas  dari  seseorang, smart  cars untuk mendeteksi  pengemudinya  mengantuk,  identifikasi  dalam  video,  auntentifikasi smartphone ,  transaksi  dengan biometrik  wajah  [3], [4].  Secara  umum  dalam  pekerjaan  analisa  citra  wajah  terdapat  tiga  langkah  utama  yakni menentukan  lokasi  wajah  sebagai  objek,  kemudian  menangkap fiducial  point atau  titik  penting  wajah  dan mendeskripsikan penciri atau fitur objek wajah[5].
Dalam menentukan lokasi wajah sebagai objek biasanya digunakan algoritma pendeteksi untuk mendeteksi lokasi objek wajah pada citra dan gambar bergerak dalam variasi posisi, cahaya serta ukuran[3], [6], [7]. Tujuannya dari  langkah  ini adalah  mengurangi  daerah  yang tidak ada  hubungan dengan objek  sehingga  mengurangi  tugas analisis dalam sistem. Saat ini banyak terdapat algoritma  yang  mampu mendeteksi beberapa wajah [5], [8], [9]. Kemudian, pekerjaan menangkap fiducial point atau titik penting wajah untuk menandakan posisi dimana fiducial objek[10], [11].   Seperti titik pusat mata, tepi  mulut, hidung dan berbagai titik  dengan ukuran  jarak antara satu sama  lain. Titik  fiducial  ini  sangat penting  menyeleksi  bagian dari  wajah [12], [13]. Selain  itu  titik  fiducial  ini dapat  digunakan  untuk  transformasi    posisi    wajah  seperti  melakukan  rotasi,  menggeser  posisi,  refleksi  dan mengubah skala wajah. Pada proses mendeskripsikan penciri atau fitur objek wajah biasanya metode digunakan untuk  menghasilkan  informasi  wajah.  Dari  informasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menghitung  kemiripan. Pengukuran  kemiripan  atau  pengecekan  similaritas  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur.  Beberapa  Algoritma untuk mendeskripsi penciri wajah antara lain LBP (Local Binary Pattern), PCA( Principal Component Analysis ), Mahalanobis distance, dan algoritma yang paling mutahir dan paling bagus untuk menghasilkan fitur adalah Deep
Convolutional Neural Network (DCNNs) dengan berbagai macam variasinya. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini  menggunakan  salah  satu  variasi  dari  metode  DCNN  tersebut.  Yakni  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ). Metode ini kami terapkan dengan membangun sebuat sistem riset untuk pengujian  hasil.  Bahasa  yang  digunakan  adalah  javascript  dengan  harapan  fitur  ini  dapat  diterapkan  untuk melakukan pengenalan wajah secara mobile . Mengingat banyak sekali kebutuhan yang berbasis mobile atau dapat dijalankan pada smartphone . Salah satunya adalah untuk mendukung fitur absen yang digunakan secara mobile seperti sistem pelaporan kinerja sales dan marketing ataupun anggota personil kepolisian yang biasa bekerja secara mobile.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisis Masalah Dan Solusi MTCNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  masalah  dan  solusi  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural Network ). Masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah bagaimana hasil penerapan algortima MTCNN ( Multi- task Cascaded Convolutional Neural Network ) pada pengenalan wajah. Sebagaimana yang disebutkan pada latar belakang  bahwa pengenalan wajah  yag otomatis  dan akurat digunakan sebagai  sistem absensi  wajah.Pemilihan algoritma MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ) ini didasarkan pada studi literatur bahwa metode ini merupakan metode baru dalam dunia kecerdasan buatan khususnya dalam pekerjaan pengolahan citra. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  pada  penelitian  ini  kami  mencoba  membangun  sebuat  sistem  riset  yang digunakan khusus untuk ujicoba data citra wajah dalama tugas melakukan pengenalan wajah. Diharapkan sistem yang  dibangun  mampu  melakukan  pengenalan  wajah  secara  otomatis  dengan  algoritma  MTCNN  ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ).

## 2.2 Data Untuk Proses Pengenalan Wajah dengan MTCNN
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  untuk  proses  pengenalan  wajah  dengan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded Convolutional  Neural  Network ).  Pada  penelitian  ini  digunakan  dataset  citra  Aberdeen.  Dataset  ini  berisi  citra dengan  indeks  gambar  wajah  untuk  pengambilan  berikutnya.  Gambar  ini  dibuat  dengan  beberapa  kondisi. Variasiyang terdapat saat pengambilan wajah adalah pencahayaan, variasi sudut dan ukuran objek pengambilan sebanyak 100 data citra wajah.

## 2.3 Analisis MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network)
Bagian ini merupakan bagian analisis algortima MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ) menggunakan pengukuran  jarak dengan menggunakan eucludian distance. Pada sistem riset yang dibangun untuk melakukan pengenalan wajah menggunakan Restnet 34 sebagai model jaringan neural network . Karena beragam pose, pencahayaan, dan pemandangan, deteksi wajah dan kalibrasi  yang dinamis  menimbulkan tantangan  besar dalam  pelaksanaan  pengenalan  citra.  Dalam  paper  ini,  kami  menggunakan  korelasi  inheren  antara  deteksi  dan kalibrasi  untuk  meningkatkan  kinerja  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural Network )  Selain  itu,  kami  memanfaatkan  kerangka  Google  FaceNet  untuk  mempelajari  pemetaan  dari  gambar wajah  ke  ruang  Euclidean  yang  ringkas,  di  mana  jarak  secara  langsung  sesuai  dengan  ukuran  kesamaan  wajah untuk mengekstraksi kinerja algoritma fitur wajah.
Tabel 1. Function loadLabeledImages ()
function loadLabeledImages() { const labels = []; for (let i = 1; i <= 26; i++) { labels[i-1] = "person"+i; } return Promise.all( labels.map(async label => { const descriptions = [] for (let i = 1; i <= 2; i++) { const img = await faceapi.fetchImage(`labeled_images/${label}/${i}.jpg`) const detections = await faceapi.detectSingleFace(img).withFaceLandmarks().withFaceDescriptor() descriptions.push(detections.descriptor) } return new faceapi.LabeledFaceDescriptors(label, descriptions) }))}
Tabel 1 di atas merupakan sebuah method yang bernama function loadLabeledImages(), fungsi tersebut merupakan fungsi  yang khusus  mengerjakan pekerjaan load  label  image . Pekerjaan Load  label  image   ini dilakukan untuk
mengambil  nilai  label  iamge  sebagai  data  identitas  image  yang  diujikan  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ).
Tabel 2. Library Face API dengan MTCNN
Promise.all([ faceapi.nets.faceRecognitionNet.loadFromUri('models'), faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri('models'), faceapi.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('models') ]).then(start) async function start() { const labeledFaceDescriptors = await loadLabeledImages() const faceMatcher = new faceapi.FaceMatcher(labeledFaceDescriptors, 0.6) let image let k = 0; for (let i = 1; i <= jumlah; i++) { image = await faceapi.fetchImage(document.getElementById('image'+i).src) const displaySize = { width: image.width, height: image.height } const detections =await faceapi.detectAllFaces(image).withFaceLandmarks().withFaceDescriptors() const resizedDetections = faceapi.resizeResults(detections, displaySize) const results = resizedDetections.map(d => faceMatcher.findBestMatch(d.descriptor)) results.forEach((result, j) => { if(j==0){ let arr = result.toString().split(" "); let lb = document.getElementById('lb'+i).innerHTML; document.getElementById('label'+i).innerHTML = arr[0]; if(lb==arr[0]){ k++; } } document.getElementById('akurasi').innerHTML = ((k/jumlah)*100).toFixed(2)+'%'; }) } }
Tabel  2  di  atas  merupakan  kode  program  inisialisasi  API  pengenalan  wajah  dengan  menggunakan  algoritma MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network ).  Terdapat  variabel  yang  bernama labeledFaceDescriptors,  variabel  tersebut  merupakan  variabel  penampung  fitur  wajah  yang  diuji.    Kemudian terdapat pula variabel faceMatcher yang khusus menampung hasil pencocokan wajah yang diuji dengan fitur data wajah  yang  di- training .  Pekerjaan  pendeteksian  citra  wajah  dilakukan  oleh  fungsi  detectAllFaces.    Pekerjaan deteksi objek wajah ini dilakukan dengan mencari daerah ROI ( region of Interest ) pada seluruh nilai piksel citra yang dimasukkan. Jika ditemukan nilai ROI wajah pada citra yang diperiksa maka objek ditemukan, lalu dicocokan dengan nilai fitur yang sudah disimpan untuk dikenali pemiliknya. Hal tersebut dilakukan untuk mengambil nilai label citra sebagai data identitas citra yang diujikan menggunakan MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ). Untuk pekerjaan pengecekan kecocokan citra wajah yang diuji dengan citra wajah yang dilatih dengan inputan yang berbeda, digunakan pengukuran jarak Euclidean distance .

## 2.4. Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah dengan MTCNN
Bagian  ini  dilakukan  pengembangan  sistem  yang  digunakan  untuk  melakukan  eksperimen  riset  menggunakan algoritma  MTCNN ( Multi-task  Cascaded Convolutional Neural  Network )  untuk pengenalan wajah. Sitem  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Bahasa  pemrograman  javascript.  Pemilihan  Bahasa pemrograman  ini  didasarkan  pada  tujuan  pemanfaatan  dari  hasil  penelitian  pengenalan  wajah  dengan menggunakan algoritma  MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural  Network ) akan diterapkan apada sistem absensi berbasis mobile .

## 2.5 Evaluasi Pengenalan Wajah dengan MTCNN
Untuk  evaluasi eksperimen riset menggunakan algoritma  MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network )  untuk  pengenalan  wajah  dalam  penelitian  ini,  digunakan  sistem  akurasi.  Dimana  nilai  akurasi  adalah nilai  dari citra  yang berhasil dikenali dibagi dengan seluruh citra  yang diuji.  Kami  juga  melakukan evaluasi k- cross validation .
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 240-247 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1324

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Eksperimen Pengenalan Wajah dengan Algoritma MTCNN
Bagian  ini  dilakukan  pengujian  data  citra  dari  dataset  Aberdeen  menggunakan  algoritma  MTCNN  ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural  Network )  untuk pengenalan wajah dalam penelitian  ini. Terdapat 60 citra dari dataset  Aberdeen  yang  digunakan  dari  30  wajah  orang  yang  berbeda.  Variasi  setiap  satu  wajah  manusia  yang digunakan adalah dua variasi arah yang di ambil secara bebas dari berbagai tempat sehingga citra yang dihaslkan dapat  terpengaruh  berbagai  ariasi  pencahayaan,  variasi  ukuran  wajah,  serta  variasi  arah  pengambilan.  Untuk sementra  pengujian  dilakukan  dengan  pelabelan dummy ,  di  mana  setiap  orang  dilabekan  person1,  person2  dan seterusnya. Berikut ini adalah hasil cuplikan dari hasil pengujian yang dilakukan secara otomatis menggunakan sistem riset yang kami banging menggunakan library API pengenalan wajah menggunakan  MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ) dengan menggunakan bahasa pemrograman Javascript.
Gambar 1. Tampilan Hasil Pengujian Citra Wajah Yang Digunakan Dalam Berbagai Arah
Gambar 1 adalah cuplikan hasil dari  hasil pengujian  yang dilakukan secara otomatis  menggunakan sistem riset yang  kami  bangun  menggunakan  library  API  pengenalan  wajah  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded Convolutional Neural Network ) dengan menggunakan bahasa pemrograman Javascript. Tampilan hasil pengujian citra wajah yang digunakan dalam berbagai arah.Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat bahwa dengan ekspresi wajah  yang  berbeda, dengan arah sudut pandang pengambilan  yang berbeda sistem dapat menemukan label yang diujikan sesuai dengan data citra wajah yang sudah dilatih.
Gambar 2. Tampilan Hasil Pengujian Citra Wajah Yang Digunakan Dalam Berbagai Variasi Pencahayaan dan Ekspresi
Gambar 2 adalah cuplikan hasil dari  hasil pengujian  yang dilakukan secara otomatis  menggunakan sistem riset yang  kami  bangun  menggunakan  library  API  pengenalan  wajah  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded Convolutional Neural Network ) dengan menggunakan bahasa pemrograman Javascript. Tampilan hasil pengujian citra wajah yang digunakan dalam berbagai variasi pencahayaan dan ekspresi. Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat bahwa dengan ekspresi wajah yang berbeda, dengan arah sudut pandang pengambilan yang berbeda sistem dapat menemukan label yang diujikan sesuai dengan data citra wajah yang sudah dilatih.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Analisis Citra Pengujian Dan Hasil Pengenalan MTCNN
Pada bagian  ini ditampilkan beberapa  model  variasi pengujian cira Aberdeen  yang digunakan pada sistem riset pengenalan  wajah  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network ).  Pada  dataset citra yang digunakan terdapat variasi pencahayaan (gelap, terang, sedang). Variasi ini adalah variasi alami yang dihasilkan saat pengambilan gambar yang dilakukan secara random baik saat berada di dalam ruang, di luar ruang ataupun pada tempat yang teduh namun latar terang. Variasi lainnya adalah posisi objek yang terdapat pada dataset Aberdeen, antara lain bisa saja diambil dari dekat wajah, dari jauh dengan kemiringan yang berbeda-beda. Bisa saja wajah yang diambil sedang agak menunduk, miring, menengadah dan variasi kemiringan sudut pandang yang sangat variatif. Selain itu, ekspresi wajah pada citra objek juga sangat beragam. Variasi berbagai ekspresi seperti marah, sedih, kesal, senyum, datar, mengernyit juga tetap diolah dalam pengujian pada sistem riset ini.
Gambar 3. Contoh Citra Pengujian Dengan Variasi Pencahayaan Terang, Posisi Jauh dan Ekspresi Tersenyum
Gambar 3 adalah  contoh citra dengan  variasi pencahayaan terang, posisi  jauh dan ekspresi tersenyum  cuplikan hasil  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  sistem  riset  yang  kami  bangun menggunakan library API pengenalan wajah menggunakan MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network )  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Javascript.  Pada  sistem  ditampilkan  contoh  citra  dapat dikenali sebagai person20 dengan jarak kedekatan hasil pengukuran eulidean distance sebesar 0.32. Berarti jarak kedekatan antara citra uji dan citra latih sangat mendekati fitur pada person20.
Gambar 4. Contoh Citra Pengujian Dengan Variasi Pencahayaan Gelap Dan Posisi Di Tengah Serta Dengan Kemiringan Posisi Serta Ekspresi Sedih
Gambar  4  adalah  contoh  citra  pengujian  dengan  variasi  pencahayaan  gelap  dan  posisi  di  tengah  serta  dengan kemiringan  posisi  serta  ekspresi  sedih  cuplikan  hasil  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  secara  otomatis menggunakan sistem riset yang kami bangun menggunakan library API pengenalan wajah menggunakan MTCNN ( Multi-task  Cascaded  Convolutional  Neural  Network )  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Javascript. Pada sistem ditampilkan contoh citra dapat dikenali sebagai person20 dengan jarak kedekatan hasil pengukuran eulidean distance sebesar 0.38. Berarti jarak kedekatan antara citra uji dan citra latih sangat mendekati fitur pada person01.
Gambar 5. Contoh Citra Pengujian Dengan Variasi Pencahayaan Gelap Dan Posisi Tidak Di Tengah Serta Ekspresi Datar
Gambar 5 adalah contoh citra pengujian dengan variasi pencahayaan gelap dan posisi tidak di tengah serta ekspresi datar  cuplikan  hasil  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  sistem  riset  yang  kami bangun menggunakan library API pengenalan wajah menggunakan MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural  Network )  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Javascript.  Pada  sistem  ditampilkan  contoh  citra dapat dikenali sebagai person20 dengan jarak kedekatan hasil pengukuran eulidean distance sebesar 0.34. Berarti jarak kedekatan antara citra uji dan citra latih sangat mendekati fitur pada person08.
Dari contoh pengujian yang disajikan dari variasi citra uji dan latih dapat dilihat bahwa sistem riset  pengenalan wajah menggunakan MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ) sangat baik dalam mengenal citra wajah dalam berbagai kondisi. Hasil ini sangat ideal jika fitur pengenalan wajah ini dijadikan sebagai fitur absens  yang  digunakan  secara  mobile  seperti  sistem  pelaporan  kinerja  sales  dan  marketing  ataupun  anggota personil kepolisian yang biasa bekerja secara mobile .

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang dilakukan secara otomatis menggunakan beberapa model variasi pengujian citra dataset Aberdeen  sebanyak  60  citra  dari  30  orang  berbeda  yang  digunakan  pada  sistem  riset  pengenalan  wajah menggunakan MTCNN ( Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network ) dihasilkan kesimpulan. Beberapa parameter  citra  yang  mempengaruhi  seperti  variasi  pencahayaan  (gelap,  terang,  sedang),  variasi  posisi  objek (antara lain bisa saja diambil dari dekat wajah, dari jauh dengan kemiringan yang berbeda-beda), kemudian posisi yang diambil (agak menunduk, miring, menengadah dan variasi kemiringan sudut pandang yang sangat variatif), selain itu, ekspresi wajah pada citra objek yang sangat beragam (marah, sedih, kesal, senyum, datar, mengernyit), sistem  riset  pengenalan  wajah  pengenalan  wajah  menggunakan  MTCNN  ( Multi-task  Cascaded  Convolutional Neural  Network )  berhasil  melakukan  pengenalan  wajah  sebesar  100%.  Dengan  demikian,  nilai true  positive berjumlah sama dengan jumlah data yang dites dan nilai true negative berjumlah nol

## REFERENCES
[1] I. Supriana and Y. Pratama, “Face recognition new approach based on gradation contour of face color,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 1, pp. 125–138, 2017.
[2] R.  Ranjan,  V.  M.  Patel,  and  R.  Chellappa,  “A  deep  pyramid  Deformable  Part  Model  for  face  detection,” 2015  IEEE  7th  Int.  Conf. Biometrics Theory, Appl. Syst. BTAS 2015 , 2015.
[3] Saparudin and E. Rasywir, “Pengenalan potensi anak melalui sidik jari menggunakan algoritma voting feature intervals 5 (vfi5) 1,” vol. I, no. I, pp. 25–30, 2012.
[4] T. S. Chan and A. Kumar, “Reliable ear identification using 2-D quadrature filters,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 33, no. 14, pp. 1870– 1881, 2012.
[5] Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image with Ear Biometric Imaging Using Integral Image and Haar- Like Feature,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. , pp. 165–170, 2018.
[6] Y. Pratama and E. Rasywir, “Automatic Cost Estimation Analysis on Datawarehouse Project with Modified Analogy Based Method,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 171–176.
[7] Y.  Zhang  and  Z.  Mu,  “Ear  detection  under  uncontrolled  conditions  with  multiple  scale  faster  Region-based  convolutional  neural networks,” Symmetry (Basel). , vol. 9, no. 4, 2017.
[8] A. D. Egorov, A. N. Shtanko, and P. E. Minin, “Selection of Viola–Jones algorithm parameters for specific conditions,” Bull. Lebedev Phys. Inst. , vol. 42, no. 8, pp. 244–248, 2015.
[9] J.  W.  Yodha  and  A.  W.  Kurniawan,  “Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Deteksi  Tepi  Canny  Dan  K-Nearest  Neighbor,” Techno.COM , vol. 13, no. 4, November, pp. 251–262, 2014.
[10]  B. P. S. S. Ashish Mohan Yadav, “A Survey On: ‘Content Based Image Retrieval Systems,’” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 4, no. 6, pp. 22–26, 2014.
[11]  S. R. Dubey, S. K. Singh, and R. K. Singh, “Multichannel decoded local binary patterns for content-based image retrieval,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 25, no. 9, pp. 4018–4032, 2016.
[12]  P. Liu, J. M. Guo, C. Y. Wu, and D. Cai, “Fusion of deep learning and compressed domain features for content-based image retrieval,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 26, no. 12, pp. 5706–5717, 2017.
[13]  P. S. J. Durai Raj and G. W. Jiji, “Content-based image retrieval in dermatology using intelligent technique,” IET Image Process. , vol. 9, no. 4, pp. 306–317, 2015.