Eduard Royce, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan

## SISTEM PENDETEKSI SENYUM BERDASARKAN

## METODE EDGE DETECTION , HISTOGRAM
EQUALIZATION , DAN NEAREST NEIGHBOR
Eduard Royce 1 , Ivanna K. Timotius 2 , Iwan Setyawan 3
Program Studi Teknik Elektro,
Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer,
Universitas Kristen Satya Wacana, Email: edoroyce@gmail.com 1 , ivanna_timotius@yahoo.com 2 , iwan.setyawan@ieee.org 3

## INTISARI
Ekspresi  wajah  adalah  salah  satu  cara  komunikasi  bagi  manusia  untuk mengungkapkan  perasaan,  maksud,  tujuan,  dan  pendapatnya  kepada  orang  lain. Senyum  merupakan  salah  satu  ekspresi  yang  mewakili  momen,  kejadian  ataupun perasaan bahagia dan banyak orang berusaha mengabadikan ekspresi ini. Karena itu, suatu  sistem  yang  mampu  mendeteksi  ekspresi  senyum,  kemudian  memerintahkan sebuah  kamera  untuk  mengambil  gambar,  akan  mempermudah  usaha  mengabadikan momen tersebut.
Pada tulisan ini, penulis merancang sebuah sistem pendeteksi senyuman yang menggunakan kombinasi metode histogram equalization , edge detection , dan metode klasifikasi nearest neighbor dengan perhitungan jarak terdekat menggunakan metode euclidean  distance .  Untuk  menilai  performa  dari  sistem  pendeteksi  senyum, digunakan  3- cross  fold  validation .  Dari  hasil  percobaan,  sistem  mampu  mendeteksi senyum  dengan  tingkat  akurasi  39.99%  untuk  pengklasifikasian  tiga  kelas berdasarkan  jenis  senyum  (senyum  tipis,  senyum  lebar,  dan  bukan  senyum)  dan memiliki tingkat  akurasi sebesar 56.67% untuk  pembagian menjadi  2 kelas (senyum dan bukan senyum).
Kata kunci: edge detection , nearest neighbor , smile detector , histogram equalization

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  mampu  menunjukkan  berbagai  macam  ekspresi:  marah,  sedih, kecewa,  senyum  dan  masih  banyak  lagi.  Senyum  merupakan  salah  satu  ekspresi wajah manusia yang paling sederhana namun mempunyai banyak manfaat. Dari segi kesehatan,  seperti  dikutip  dari tulisan Lee  S.  Berk yang  dipresentasikan  di  sesi American Physiological Society pada konferensi Experimental Biology tahun 2006 , senyum  mampu  menaikkan  hormon endorphin ,  yaitu  hormon  yang  menghilangkan rasa sakit dan menjadi obat penenang dan menambah konsentrasi IgA, yaitu zat yang berada di  barisan pertahanan paling depan untuk melawan infeksi  pernafasan bagian atas ( Upper Respiratory Infection ) [1][2]. Senyum juga mampu menghindarkan wajah dari  kerutan  keriput  karena  aliran  darah  di  sekitar  wajah  menjadi  lebih  lancar  dan ribuan  syaraf  di  sekitar  wajah  mengalami  pergerakan  secara  konstan  sehingga  otot wajah  akan  tetap  kencang.  Dari  sisi  psikologis,  sebuah  senyuman  mampu memberikan semangat  positif bagi  diri sendiri maupun orang lain.  Dari segi  artistik, sebuah  lukisan  ataupun  foto  manusia  yang  menunjukkan  ekspresi  senyum  memiliki nilai  yang  tinggi.  Salah  satu  karya  seni  ekspresi  manusia  tersenyum  yang  sangat terkenal adalah lukisan Mona Lisa karya Leonardo Da Vinci.
Di  kehidupan  nyata,  banyak  orang  berusaha  mengabadikan  ekspresi  senyum karena  ekspresi  ini  dianggap  paling  mewakili  momen  atau  kejadian  yang menyenangkan. Sistem yang mampu mendeteksi senyum akan membantu usaha orang untuk  mengabadikan  ekspresi  senyum  ini.  Sistem  yang  dibangun  pada  tulisan  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  ekspresi  wajah  manusia  ke  dalam  tiga  kelas berdasarkan  jenis  senyuman  maupun  mengklasifikasikan  menjadi  dua  kelas  yaitu berdasarkan senyum dan bukan senyum.
Sistem  pendeteksi  senyum  pada  tulisan  ini  terdiri  dari  tahap  pra  proses menggunakan histogram  equalization ,  metode edge  detection ,  dan  tahap  klasifikasi menggunakan  metode nearest  neighbor dengan  perhitungan  jarak  terdekat menggunakan  metode euclidean  distance .  Blok  diagram  dari  sistem  diberikan  oleh Gambar 1.
Eduard Royce, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan
Gambar 1. Blok diagram sistem
Bagian  2  tulisan  ini  membahas  mengenai  metode histogram  equalization , bagian  3  membahas  metode edge  detection ,  bagian  4  membahas  klasifikasi nearest neighbor ,  bagian  5  berisi  hasil  eksperimen,  dan  bagian  6  berisi  kesimpulan  dari tulisan ini.

## 2. HISTOGRAM EQUALIZATION
Histogram  equalization bertujuan  untuk  meratakan  distribusi  nilai  piksel sehingga kontras dari sebuah citra dapat diperbaiki [3]. Proses histogram equalization ditunjukkan  dalam  persamaan  (1).  Proses  ekualisasi  ini  memanfaatkan Cumulative Distribution  Function ( CDF ) dari  nilai  piksel  pada  sebuah  citra  yang  dapat  dilihat pada  persamaan  (2)  [4]. Histogram  equalization ini  memperbaiki  kontras  sehingga berpotensi  membantu  proses  klasifikasi.  Contoh  hasil  dari  suatu  image  yang mengalami histogram equalization diberikan pada Gambar 2.
( ) 1 ( ) round 1 k k k C r s T r L n (1) 0 ( ) k j k j n C r n (2)
dengan
s k = tingkat keabuan sebuah citra setelah ekualisasi
r k = tingkat keabuan sebuah citra
T ( r k ) = transformasi dari ekualisasi
C ( r k ) = CDF dari r k
n = jumlah piksel dari sebuah citra
L = rentang nilai tingkat keabuan
k = 0, 1, 2, ..., L -1
Data Pelatihan Data Pengujian Histogram Equalization Histogram Equalization Edge Detection Edge Detection
Klasifikasi Nearest Neighbor Kelas Klafikasi
n j = jumlah piksel dengan tingkat keabuan r k
Gambar 2. Hasil Histogram Equalization

## 3. EDGE DETECTION
Edge detection adalah salah satu  proses ekstraksi  fitur  yang mengidentifikasi tepian  citra,  yaitu  posisi  dimana  terjadi  perubahan  intensitas  piksel  secara  tajam. Tepian dari suatu citra mengandung informasi penting dan mampu merepresentasikan objek-objek  yang  terkandung  dalam  citra  tersebut  meliputi  bentuk,  ukuran  serta tekstur [5].
Pada  perancangan  kali  ini  digunakan  operator  Sobel  karena  mampu menghasilkan  hasil  ekstraksi  paling  halus  dan  memberikan  kinerja  paling  baik dibandingkan  operator  Prewitt  maupun  operator  Roberts  [6][7].  Operator  Sobel sensitif  terhadap  tepian  diagonal  daripada  tepian  vertikal  dan  horisontal,  sehingga operator Sobel harus diterapkan secara terpisah untuk mendapatkan gradien horisontal dan  gradien  vertikalnya  [8].  Operator  Sobel  diberikan  oleh  persamaan  (3).  Untuk mencari gradien gabungan dari operator Sobel digunakan persamaan (4). Contoh hasil edge detection menggunakan operator Sobel diberikan oleh Gambar 3.
1 0 1 2 0 2 1 0 1 v S 1 2 1 0 0 0 1 2 1 h S (3)
2 2 v h S S S (4)
dengan
S v = matrix operator Sobel vertikal
S h = matrix operator Sobel horisontal
S = gradien gabungan dari operator Sobel vertikal dengan Sobel horisontal
Gambar 3. Hasil edge detection menggunakan operator Sobel

## 4. KLASIFIKASI DENGAN NEAREST NEIGHBOR
Nearest neighbor adalah metode klasifikasi yang mengelompokkan objek uji ke kelas  yang  memiliki  sifat  ketetanggaan  ( neighborhood )  yang  paling  dekat  terhadap objek  latih  [9].  Pada  tulisan  ini,  klasifikasi nearest  neighbor menggunakan perhitungan  jarak  terdekat  dengan  metode Euclidean  distance .  Klasifikasi  dengan nearest  neighbor bertujuan  untuk  memilih  citra  pelatihan  dengan  jarak  terkecil terhadap citra yang diuji.

## 5. EKSPERIMEN DAN HASIL
Data  yang  digunakan  dalam  perancangan  adalah  citra  yang  diambil menggunakan  kamera  DSLR  Canon  500D  dengan image  quality  small yang berukuran  awal  2352×1568  piksel.  Citra  ini  kemudian  di- crop secara  manual  di daerah  bibir  dengan  ukuran  260×100  piksel.  Sebelum  diproses  oleh  sistem  lebih lanjut, citra di resize menjadi berukuran 65×25 piksel lalu diubah ke citra grayscale . Database berasal  dari  25  responden  dan  masing-masing  responden  diminta  untuk berekspresi  tersenyum  tipis,  tersenyum  lebar,  dan  berekspresi  sembarang  selain tersenyum  sebanyak  2  kali.  Pembuatan database dilakukan  dalam  kondisi pencahayaan  yang  cukup.  Total  citra  pada database untuk  tulisan  ini  adalah  25 responden  ×  3  ekspresi  ×  2  kali  =  150  citra.  Masing-masing  citra  memiliki  65×25 piksel.  Untuk  dapat  diproses  oleh  metode nearest  neighbor ,  citra  yang  berukuran
65×25 piksel, diubah menjadi vektor kolom dengan dimensi 1625. Contoh citra dalam database dapat dilihat pada Gambar 4.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Kelas-Kelas Klasifikasi
Gambar 4(a) adalah ekspresi senyum tipis, gambar 4(b) adalah ekspresi senyum lebar, gambar 4(c) bukan termasuk 2 kelas sebelumnya.
Proses  perancangan  dalam  tulisan  ini  terdiri  dari  tiga  tahap,  tahap  pertama adalah pra proses dengan menggunakan metode histogram equalization , tahap kedua adalah  metode edge  detection ,  dan  tahap  ketiga  adalah  klasifikasi  menggunakan nearest neighbor .
Untuk  menghitung  keakuratan  dalam  sistem  pendeteksi  senyum  ini  digunakan metode cross  validation . Cross  validation merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mengetahui  rata-rata  keberhasilan  dari  suatu  sistem  dengan  cara melakukan  perulangan (run) dengan  mengacak  variabel input sehingga  sistem tersebut teruji untuk beberapa variabel input yang acak [10]. Cross validation dimulai dengan  mengacak database dan  membagi database sejumlah fold yang  diinginkan. Pada  perancangan  ini  dipakai 3-fold  cross  validation dan  dilakukan  tes  pengujian akurasi sebanyak 10 run .
Dari  hasil  eksperimen  dengan  sistem  pendeteksi  senyum,  diperoleh  rata-rata akurasi  dari  klasifikasi  3  kelas  adalah  sebesar  39.99%.  Sedangkan  rata-rata  akurasi dari klasifikasi 2 kelas adalah sebesar 56.67%. Dengan mengimplementasikan sistem pada  sebuah  laptop  dengan  prosesor  Intel  Core  2  Duo  2.26  Ghz  dengan  kapasitas RAM  DDR3  sebesar  8GB  1333  MHz,  waktu  yang  diperlukan  untuk  memproses sebuah citra masukan adalah sekitar 0.03 detik.

## 6. KESIMPULAN
Pada  tulisan  ini  telah  dibahas  sebuah  sistem  pendeteksi  senyum  yang memanfaatkan metode histogram equalization sebagai tahap praproses, metode edge detection sebagai  tahap  ekstraksi  fitur dan metode nearest neighbor (dengan kriteria Euclidian  distance )  sebagai  pengklasifikasi.  Sistem  pendeteksi  senyum  yang dirancang ini menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 39.99% jika sistem dioperasikan sebagai  sistem  klasifikasi  3  kelas  dan  rata-rata  akurasi  56.67%  jika  sistem dioperasikan  sebagai  sistem  klasifikasi  2  kelas.  Sistem  yang  diimplementasikan membutuhkan  waktu  komputasi  sebesar  0.03  detik  untuk  mengolah  setiap  citra masukan.
Pada penelitian selanjutnya, peneliti akan mengembangkan sistem ini agar dapat mendeteksi  senyum  pada  sebuah image  sequence .  Akurasi  sistem  pendeteksi  akan diusahakan untuk  ditingkatkan dengan cara meneliti penggunaan kombinasi  metode- metode lainnya. Selain itu, sistem ini akan dikembangkan agar dapat digunakan untuk men- trigger shutter kamera pada saat subjek yang difoto tersenyum.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Live Life in the Positive! Scientific Studies: Positive Healing of Laughter, http://laughingrx.com/15.html.
2. Davidson, Dr Karina, “ Don’t worry, be happy: positive affect and reduced 10-year  incident  coronary  heart  disease:  The  Canadian  Nova  Scotia Health Survey ”, European Heart Journal, 2010, London.
3. H. Yoon, Y. Han and H. Hahn, “ Image Contrast Enhancement based Sub- histogram  Equalization  Technique  without  Over-equalization  Noise ”,
World Academy of Science, Engineering and Technology 50 , 2009.
4. R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods, Digital  Image  Processing ,  3 rd edition, Prentice Hall, 2010.
5. Putra, Darma, Pengolahan Citra Digital , ANDI Jogjakarta, 2010.
6. Setyawan, Iwan, Dasar-dasar Machine Vision , Widya Sari, 2012.
7. Sobel Edge Detector, http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/sobel.htm.
8. Operator Sobel, http://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator.
9. D. S. Dhaliwal, P.S. Sandhu, S. N. Panda, “ Enhanced  K-Nearest  Neighbor Algorithm ”, World  Academy  of  Science,  Engineering  and  Technology  73 , 2011.
10. Cross Validation, http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics).