Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 01, hal. 30- 37, Mei 2019

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Rizka Eka Putri 1* , Tekad Matulatan 2 , Nurul Hayaty 3 1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: rizkha07.rep@gmail.com
Abstract — In general, human are given the mind to be able to determine or be able to distinguish individuals who appear either human, animal, plant, and other objects that are known or unknown. And it is possible for human to recognize these object from their sight and from their brain memory. Especially on the human face, human can recognize whether the object is human or not human, and can recognize the object very well through his own eyes.face detection system in human becomes very  important  in  the  development  of  science  of  digital  image  processing.  The  research  has  been done with many advantages and disadvantages. From a face many information features that can be read,  such  as  eyes,  nose,  and  mouth.  The  detection  system  uses  Viola  Jones  method  as  an  object detection method. The Viola Jones method is known to have considerable Speed and accuracy as it combines several concepts (Haar feature, Integral image, Adaboost, Cascade classifier) into a main method for detecting objects.Based on tests conducted on face identification under conditions that may affect face detection results, the results show an accuracy of 67,6 % to detect the face.
Keywords — Detection, Viola Jones, Adaboost, Cascade Classifier
I ntisari — Secara  umum  manusia  diberikan  akal  dan  fikiran  untuk  bisa  menentukan  atau  dapat membedakan  individu  –  individu  yang  tampak  entah  itu  manusia,  hewan,  tumbuhan  dan  benda  – benda  lain  yang  dikenal  maupun  tidak  dikenal.  Dan  sangat  memungkinkan  untuk  manusia mengenali objek – objek tersebut dari penglihatan mereka dan dari memori otak mereka. Terutama pada wajah manusia, manusia dapat mengenali apakah objek itu manusia atau bukan manusia, dan dapat mengenali objek tersebut dengan sangat baik melalui penglihatannya sendiri. Sistem deteksi wajah  pada  manusia  menjadi  sangat  penting  dalam  perkembangan  ilmu  pengolahan  citra  digital. Penelitian  tersebut  telah  banyak  dilakukan  dengan  kelebihan  dan  kekurangannya.  Dari  sebuah wajah  banyak  informasi  fitur  yang  dapat  dibaca,  misalnya  mata,  hidung,  dan  mulut.  sistem pendeteksian tersebut menggunakan metode Viola Jones sebagai metode pendeteksi objek. Metode Viola Jones dikenal memiliki kecepatan dan keakuratan yang cukup tinggi karena menggabungkan beberapa konsep (Fitur Haar , Citra Integral, AdaBoost , Cascade Classifier ) menjadi sebuah metode utama untuk mendeteksi objek. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap identifikasi wajah dalam  kondisi  yang  memungkinkan  dapat  mempengaruhi  hasil  pendeteksian  wajah,  hasil  tersebut menunjukkan tingkat akurasi sebesar 67.6% untuk mendeteksi wajah tersebut.
Kata kunci — Deteksi, Viola – Jones, Adaboost, Cascades Classifier

## Sistem Deteksi Wajah Pada Camera Real Time dengan menggunakan Metode Viola - Jones

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  deteksi  wajah  pada  manusia menjadi  sangat  penting  dalam  perkembangan ilmu pengolahan citra digital. Penelitian tersebut telah  banyak  dilakukan  dengan  kelebihan  dan kekurangannya.  Dari  sebuah  wajah  banyak informasi  fitur  yang  dapat  dibaca,  misalnya mata,  hidung,  dan  mulut.  Karena  alasan  ini, maka  metode  pendeteksian  wajah  adalah  untuk menentukan  ‖ya‖  atau  ―tidak‖  adanya  wajah dalam  sebuah  gambar.  Dalam  kasus  penentuan lokasi  wajah,  tujuanya  adalah  untuk  mendeteksi letak  posisi  dari  fitur  wajah  manusia  misalnya mata,  hidung,  dan  mulut  dengan  menggunakan metode pendeteksian wajah.
Sistem deteksi ini telah banyak diimplementasikan  namun  pada  dasarnya  sistem ini  belum  sempurna  perlu  terus  dikembangkan untuk  memperoleh  hasil  yang  diinginkan.  Satu hal yang dapat ditambah atau diimplementasikan dalam  pengembangan  teknologi  pengenalan wajah yaitu dengan menambah tingkat kecepatan dan  akurasi  dalam  pendeteksian  wajah.  Banyak dari  sistem  pendeteksian  tersebut  menggunakan metode  Viola  Jones  [1]  sebagai  metode pendeteksi  objek.  Metode  Viola  Jones  dikenal memiliki  kecepatan  dan  keakuratan  yang  cukup tinggi  karena  menggabungkan  beberapa  konsep (Fitur  Haar,  Citra  Integral,  AdaBoost, Cascade Classifier )  menjadi  sebuah  metode  utama  untuk mendeteksi objek.

## II. B AHAN DAN METODE
Metode viola-jones merupakan  metode yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi objek  hal  ini  dikarenakan  metode viola-jones memiliki  algoritma  yang  efisien,  sehingga  tidak memerlukan  waktu  lama  dalam  melakukan proses  pendeteksian  objek.  Proses  pendeteksian objek  dilakukan  dengan  mengklasifikasikan sebuah image setelah  sebelumnya  sebuah pengklasifikasi dibentuk dari data training .
Penelitian  yang  berjudul  ― Rapid  Object Detection  Using  A  Boosted  Cascade  of  Simple Features ‖  [1], menjelaskan  kerangka  deteksi wajah  yang  mampu  memproses  gambar  yang sangat  cepat  saat  mencapai  tingkat  deteksi tinggi.  Penelitian  ini  menelurkan  tiga  kontribusi
utama. Pertama adalah representasi gambar baru yang disebut "Gambar Integral" yang memungkinkan  fitur  yang  digunakan  sebagai detektor untuk dikomputasi dengan sangat cepat. Kedua  adalah classifier sederhana  dan  efisien yang dibangun menggunakan algoritma pembelajaran AdaBoost untuk memilih sejumlah fitur  visual  kritis  yang  kecil  dari  satu  set  fitur potensial  yang  besar.  Kontribusi  ketiga  adalah sebuah metode untuk menggabungkan pengklasifikasi dalam " cascade " yang memungkinkan  daerah  latar  belakang  gambar dengan  cepat  dibuang  saat  mengeluarkan beberapa  komputasi  dalam  menentukan  daerah wajah.
Gambar 1 Skema proses viola jones
A. Fitur Haar
Haar Like Feature memproses gambar dalam kotak-kotak,  dimana  dalam  satu  kotak  terdapat beberapa  piksel.  Tiap  kotak  itu  pun  kemudian diproses  dan  didapatkan  perbedaan  nilai  ( threshold ) yang  menandakan  daerah  gelap  dan  terang  dengan mengurangkan  daerah  yang  gelap  dan  daerah  yang putih,  jika  perbedaannya  berada  di  atas threshold maka dikatakan fitur itu ada. Pola Haar dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Fitur Haar [1]
Pada proses pemilihan fitur Haar , fitur – fitur  tersebut  digunakan  untuk  mencari  fitur wajah  seperti  mata,  hidung,  dan  mulut.  Pada
setiap  kotak  –  kotak  fitur  tersebut  terdiri  dari beberapa piksel dan  akan dihitung selisih  antara nilai piksel pada kotak terang dengan nilai piksel pada  kotak  gelap.  Apabila  nilai  selisih  antara daerah  terang  dengan  daerah  gelap  di  atas  nilai ambang  ( threshold ),  maka  daerah  tersebut dinyatakan memiliki fitur.
Nilai  Haar  diperoleh  dari  selisih  jumlah nilai  piksel  daerah  gelap  dengan  jumlah  nilai piksel  daerah  terang  yang  ditunjukkan  pada persamaan (1) :

## ∑           ∑
Keterangan :
F( Haar ) = Nilai fitur total
∑ F White = Nilai fitur pada daerah terang
∑ F Black = Nilai fitur pada daerah gelap
Kotak rectangular  Haar dapat  dihitung secara  cepat  dengan  menggunakan  Integral Image .  Lalu  untuk  gambar  bergerak  (video), perhitungan  dan  penjumlahan  piksel  terjadi secara  terus  menerus  dan  membutuhkan  waktu yang lama. Oleh karena itu, penjumlahan diganti dengan  integral  sehingga  didapatkan  hasil  lebih cepat. Hasil deteksi dari Haar kurang akurat jika hanya  menggunakan  satu  fungsi  saja  sehingga biasanya  digunakan  beberapa  fungsi  sekaligus. Semakin  banyak  fungsi  yang  digunakan  maka hasilnya akan semakin akurat. Pemrosesan Haar yang  banyak  tersebut  diorganisir  atau  diatur  di dalam classifier cascade [2].

## B. Integral Image
Integral Image adalah  sebuah  citra  yang nilai tiap pikselnya merupakan penjumlahan dari nilai piksel kiri atas hingga kanan bawah. Untuk memudahkan proses perhitungan nilai dari setiap fitur Haar pada  setiap  lokasi  gambar  digunakan teknik  yang  disebut  citra  integral.  Secara  umum integral mempunyai makna  menambahkan bobot, bobot merupakan nilai – nilai piksel yang akan  ditambahkan  ke  dalam  gambar  asli.  Nilai integral dari setiap piksel merupakan jumlah dari semua  piksel  sebelah  atasnya  dan  di  sebelah kirinya. Keseluruhan gambar dapat diintegrasikan dengan operasi bilangan bulat per piksel [3].
Dengan  menggunakan  integral image dapat  mengetahui  nilai  piksel  untuk  beberapa segiempat  yang lain misalkan, seperti segiempat D  pada  Gambar  5  dapat  dilakukan  dengan  cara menggabungkan  jumlah  piksel  pada  area segiempat  A+B+C+D,  dikurangi  jumlah  dalam segiempat  A+B  dan  A+C,  ditambah  jumlah piksel  di  dalam  A.  Dengan  A+B+C+D  adalah nilai  dari  integral  image  pada  lokasi  4,  A+B adalah nilai pada lokasi 2, A+C adalah nilai pada lokasi 3, dan A pada lokasi 1 [4].
Gambar 3 Perhitungan nilai fitur dari citra integral
D = (A+B+C+D)-(A+B)-(A+C)+A
Sebagai  contoh  jika  nilai  integral  Image titik  1  adalah  A,  titik  2  adalah  A+B,  titik  3 adalah  A+C,  dan  dititik  4  adalah  A+B+C+D, maka  jumlah  piksel  didaerah  D  dapat  diketahui dengan cara 4+1-(2+3).

## C. Adaboost
Viola  dan  Jones  menggunakan  sebuah metode machine learning yang disebut AdaBoost.  AdaBoost menggabungkan  banyak classifier lemah untuk membuat sebuah classifier kuat.  Lemah disini berarti urutan filter pada classifier hanya  mendapatkan  jawaban benar  lebih  sedikit.  Jika  keseluruhan classifier lemah digabungkan maka akan menjadi classifier yang  lebih  kuat. AdaBoost memilih sejumlah classifier lemah  untuk  disatukan  dan menambahkan  bobot  pada  setiap classifier , sehingga  akan  menjadi classifier yang  kuat. Viola  –  Jones menggabungkan  beberapa AdaBoost classifier sebagai rangkaian filter yang cukup  efisien  untuk  menggolongkan  daerah image .  Masing  –  masing  filter  adalah  satu AdaBoost  classifier terpisah yang  terdiri classifier lemah atau satu filter fitur [3]
( 1 )
(2)
(4) { 𝑥 𝑥
Keterangan :
h t (x) = klasifikasi lemah p t = Parity ke t
θ t = threshold ke t x =  adalah  dimensi  sub image misalnya 24x 24
langkah  –  langkah  untuk  mendapatkan classifier kuat dinyatakan dalam suatu algoritma berikut [1]:
1) Diberikan  contoh  gambar  (x 1 ,y 1 ),…,(x n ,y n ) dimana  y i =  0  untuk  contoh  positif  dan  y i =  1 untuk contoh negatif.
2) Inisialisasi bobot :
M = Jumlah negatif
L = Jumlah positif N
= M + L
3) Untuk  t  =  1,  …,  T  menormalkan  bobot(D t ) sehingga D t adalah distribusi probalitas.
Untuk  setiap  fitur,  t  melatih classifier h t ,  untuk setiap fitur tunggal. Kesalahan ( t ) dievaluasikan dengan bobot D t :
∑ 𝑥
Dari  persamaan  diatas  didapatkan  sebuah classifier kuat dengan persamaan (5) :
𝑥      { ∑ 𝑥 ∑
Dimana , Dengan
menggabungkan beberapa AdaBoost classifier sebagai rangkaian filter yang cukup  efisien  untuk  menggolongkan  daerah image .  Masing  –  masing  filter  adalah  satu AdaBoost  classifier terpisah yang  terdiri classifier lemah  atau  satu  filter Haar .  Selama proses  pemfilteran,  bila  ada  salah  satu  filter gagal  untuk  melewatkan  sebuah  daerah  gambar, maka  daerah  itu  langsung  digolongkan  sebagai
bukan  wajah.  Namun  ketika  filter  melewatkan sebuah  daerah  gambar  dan  sampai  melewati semua  proses  filter  yang  ada  dalam  rangkaian filter, maka daerah gambar tersebut digolongkan sebagai wajah [2].

## D. Cascades Classifier
Tahap  terakhir  dalam  metode Viola  – Jones adalah Cascade  of  Classifier .  Dengan mengkombinasikan pengklasifikasian dalam sebuah  struktur cascade atau Cascade  of Classifier ,  kecepatan  dari  proses  pendeteksian dapat meningkat, yaitu dengan cara memusatkan perhatian  pada  daerah  –  daerah  dalam image yang  berpeluang  saja.  Hal  ini  dilakukan  untuk menentukan  di  mana  letak  objek  yang  dicari pada suatu image .
Karakteristik  dari  algoritma Viola  –  Jones adalah  adanya  klasifikasi  bertingkat.  Klasifikasi pada  algoritma  ini  terdiri  dari  tiga  tingkatan dimana  tiap  tingkatan  mengeluarkan  subcitra yang  diyakini  bukan  wajah.Hal  ini  dilakukan karena  lebih  mudah  untuk  menilai  subcitra tersebut  bukan wajah ketimbang menilai apakah subcitra  tersebut  berisi  wajah.  Dibawah  ini merupakan  proses  rangkaian  fitur  yang  dilalui oleh setiap classifier [3].
Gambar 4 Cascades Classifier [1]
Pada  klasifikasi  tingkat  pertama,  tiap subcitra  akan  diklasifikasi  menggunakan  satu fitur. Hasil dari klasifikasi  pertama ini berupa T ( True ) untuk gambar yang memenuhi fitur Haar tertentu  dan  F  ( False )  bila  tidak.  Klasifikasi  ini kira – kira akan menyisakan 50% subcitra untuk diklasifikasi  di  tahap  kedua.  Hasil  dari klasifikasi  kedua berupa T ( True ) untuk  gambar yang  memenuhi  proses  integral image dan  F ( False ) bila tidak.
Seiring  dengan  bertambahnya  tingkatan klasifikasi,  maka  diperlukan  syarat  yang  lebih spesifik  sehingga  fitur  yang  digunakan  menjadi lebih  banyak.  Jumlah  subcitra  yang  lolos klasifikasi pun akan berkurang hingga mencapai
(3)
(5)
(6)
R.E. Putri, dan T. Matulatan, Sistem Deteksi Wajah Pada Camera Real – Time dengan menggunakan Metode Viola - Jones
jumlah sekitar 2%. Hasil dari klasifikasi terakhir berupa  T  ( True )  untuk  gambar  yang  memenuhi proses AdaBoost dan F ( False ) bila tidak[3].
Struktur cascade mencerminkan  fakta bahwa  dalam  setiap  gambar  tunggal,  mayoritas dari sub-window negatif.  Dengan  demikian, cascade berguna untuk menolak negatif sebanyak mungkin dan secepat mungkin di level yang  memungkinkan.  Sementara  contoh  positif akan  memicu  evaluasi  setiap classifier pada cascade [1].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
beberapa  parameter  yang  menjadi  faktor diluar  kebiasaan  yang  memungkinkan  dapat mempengaruhi  hasil  pendeteksian  wajah.  Ini dilakukan  agar  dapat  menguji  tingkat  akurasi dari aplikasi dalam mendeteksi wajah seseorang:

## 1) Berdasarkan umur balita
Gambar 5 Deteksi wajah balita 2 tahun pada layar ponsel

## 2) Berdasarkan umur lansia
Terdapat  deteksi  wajah  pada  lansia yang ditampilkan di gambar 7 dan gambar 8. Pengujian  ini  diambil  pada  sampel  gambar yang di hadapkan pada kamera aplikasi.
Gambar 7 Deteksi wajah lansia wanita

## 3) Berdasarkan gaya wajah dan jarak
Gambar 8 Deteksi wajah dengan jarak ± 40
Gambar 10 Deteksi wajah dengan jarak ± 134 cm dengan wajah menghadap kesamping
Gambar 11 Deteksi wajah dengan jarak ± 260 cm dengan menghadap depan

## 4) Berdasarkan intensitas cahaya
Gambar hasil deteksi ini diambil pada saat malam  hari  dengan  bantuan  cahaya  lampu ruangan .
Gambar 12 Deteksi wajah dengan bantuan cahaya lampu ruangan
Gambar 13 Deteksi wajah dengan bantuan Flash Pada Gambar 14 deteksi wajah
menggunakan bantuan dari flash (cahaya) ponsel dengan posisi flash menghadap ke arah user.
Gambar 14 Deteksi wajah dengan bantuan flash
Pada Gambar 15 deteksi wajah menggunakan bantuan dari flash (cahaya) ponsel dengan  posisi flash berada  pada  sebelah  kiri user.
R.E. Putri, dan T. Matulatan, Sistem Deteksi Wajah Pada Camera Real – Time dengan menggunakan Metode Viola - Jones
Deteksi wajah pada Gambar 16 menggunakan bantuan dari flash (cahaya) ponsel dengan posisi flash berada di atas user.

## 5) Berdasarkan keadaan wajah
Gambar 16 Deteksi wajah dengan keadaan wajah
Wajah yang memiliki jenggot dan memakai  kaca  mata  serta  jubah  terdeteksi  oleh sistem pendeteksi, sedangkan wajah boneka bayi tidak terdeteksi pada sistem pendeteksi.
Wajah  hewan  tidak  terdeteksi  pada  sistem hanya  terdeteksi  wajah  manusia  seperti  yang terlihat pada Gambar 17.

## Gambar 17 Deteksi wajah dengan wajah hewan
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  diatas, maka dapat  dihitung  tingkat  akurasi  dari pengujian  pendeteksian  wajah.  Untuk  tingkat akurasi detection rate diperoleh :
Hasil = ×
Hasil = 67,6%
Dari  hasil  kalkulasi  diatas  diperoleh bahwa  tingkat  akurasi  pendeteksian  wajah berdasarkan  pengujian  yang  penulis  lakukan adalah  sebesar  67.6%.  sedangkan  untuk  tingkat false positif  rate  tidak  ada,  sehingga  dari  hasil pengujian ini dapat diartikan keakuratan pendeteksi wajah dengan cukup baik.

## IV. K ESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari sistem deteksi wajah pada camera real – time dengan menggunakan metode Viola Jones ini adalah :
1. Pendeteksian  wajah  menggunakan  metode Viola  Jones  memiliki  kemampuan  dan performansi yang cukup baik, hal ini terlihat berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan terhadap  identifikasi  wajah  dalam  kondisi yang  memungkinkan  dapat  mempengaruhi hasil  pendeteksian  wajah,  hasil  tersebut menunjukkan tingkat akurasi sebesar 67.6% untuk mendeteksi wajah tersebut.
2. Sistem  mampu  mendeteksi  wajah  yang terhalang  selama  konturnya  sama  dengan kontur wajah pada template (misal, terhalang kacamata dan topi), dan sebaliknya.
3. Dalam penelitian ini juga dijelaskan sebuah
library untuk  mendeteksi  bagian  wajah menggunakan sebuah file xml yaitu frontal_face.xml  yang  berfungsi  sebagai classifier untuk  mendeteksi  wajah  secara frontal.
R EFERENSI
[1] Viola,  P.,  Jones,  M.,  2001, Rapid  Object Detection  Using  A  Boosted  Cascade  of Simple  Features ,  IEEE  Conference  on Computer Vision and Pattern Recognition, Jauai, Hawaii.
[2] Saputra, D, I, S., Anjar, W, S., Ramadhan, K,  A,  N.,  dan  Pamungkas,  R,  A,  2017, Pelacakan dan deteksi wajah menggunakan video langsung pada webcam.
[3] Putro,  M,  D.,  Adji,  T,  B.,  Winduratna,  B., 2012.  Sistem  deteksi  wajah  dengan
menggunakan metode viola jones, Magister Instrumentasi Elektro FT UGM.
[4] Ankur,  S.,  Manjunath,  T.N.,  Veena,  N., 2016.  A  Survey  on  Face  Recognition Technology  –  Viola  Jones  Algorithm.
International Journal of Computer
Applications (0975 –8887).