## DETEKSI CITRA WAJAH DENGAN METODE HAAR FEATURE SELECTION

## Nahdi Saubari
Program Studi Informatika, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin Jl. Gubernur Syarkawi, Kabupaten Barito Kuala, 70552, Indonesia.
e-mail: nahdi.vfp@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak  sistem  biometrik  yang  dapat  diterapkan  pada  proses  verifikasi  citra,  tapi  kebanyakan  menggunakan  teknik autentifikasi yang sama. Proses untuk pendeteksian citra wajah manusia dapat dilakukan secara digital dengan menggunakan komputer  dan  merupakan  salah  satu  domain  dalam  aplikasi  computer  vision.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah metode haar feature selection yang merupakan bagian dari metote Viola-Jones. Penelitian ini bertujuan mengetahui  seberapa jauh metode haar feature selection tersebut dapat digunakan untuk deteksi wajah. Metode yang digunakan adalah eksperimen dengan mengekstraksi  ciri  pada wajah  manusia. Hasil yang diperoleh dari  ujicoba yang dilakukan terbukti bahwa metode Haar Feature selection dapat digunakan untuk mendeteksi citra wajah dengan akurasi 91,34% dalam waktu 0,61 detik dengan pada jarak 55 cm dari kamera dengan ukuran 120x190 piksel.
Kata Kunci:Biometrik, Computer vision, Deteksi wajah, Haar feature selection.

## ABSTRACT
Many biometric systems can be applied to the image verification process, but most use the same authentication techniques. The  process  for  detecting  human  face  can  be  done  digitally  using  a  computer  as  one  of  the  domains  in  computer  vision applications. One of the method namely the haar feature selection method which is part of the Viola-Jones method. This study aimed to find out how far the haar method feature selection can be used for face detection. The method used was an experiment by extracting features on the human face. The results obtained from the tests proved that the Haar feature selection method can  be  used  to  detect  facial  images  with  an  accuracy  of  91.34%  in  0.61  seconds  with  a  distance  of  55  cm from  a  camera measuring 120x190 pixels..
Keywords: Biometrics, Computer vision, Face detection, Haar feature selection.

## I. P ENDAHULUAN
ETEKSI wajah memiliki dua klasifikasi, yaitu wajah atau non wajah. Setiap wajah yang terdeteksi akan diproses  secara  unik  kedalam  basis  data  dengan  proses  identifikasi  dan  verifikasi.  Masalah  yang  sering terjadi  dalam  proses  pendeteksian  wajah  adalah  pada  pose  dan  faktor  pencahayaan.  Banyak  sistem biometrik  dapat  diterapkan  pada  proses  verifikasi  citra,  tapi  semuanya  kebanyakan  menggunakan  teknik autentifikasi yang sama [1].
Proses untuk pendeteksian wajah dilakukan secara digital dengan menggunakan komputer dan merupakan salah satu domain dalam aplikasi computer vision. Deteksi wajah didasarkan pada identifikasi dan menemukan lokasi citra wajah manusia dalam citra terlepas dari ukuran, posisi dan kondisi [2].
Pendeteksian wajah berdasarkan posisi citra wajah yaitu posisi lurus ke depan, rotasi sejajar 15° ke kanan, rotasi sejajar 15° ke kiri, mengangkat dagu 15° ke atas dan menunduk kepala 15° dan berdasarkan tiga jarak objek wajah, yaitu 100 cm, 150 cm dan 200 cm [3].
Untuk mendeteksi wajah di pose yang berbeda, kumpulan ciri pada Haar dapat diperpanjang dengan memisahkan persegi panjang Haar di beberapa jarak terpisah untuk menangani bidang luar datar rotasi  kepala kiri dan kanan [4]. Beberapa karya mengusulkan untuk mengeksplorasi jenis ciri yang lebih homogen dalam rangka meningkatkan kinerja  detektor.  Namun,  memperbanyak  ciri  dan  jenis,  otomatis  meningkatkan  ukuran  kumpulan  ciri  dan mempersempit ukuran penyimpanan [5]–[7].
Ciri umum Haar aslinya ditetapkan dengan ciri persegi panjang diputar 45° dan ciri mengelilingi tengah untuk menangani  rotasi  kepala  [6].  Sebagai  contoh,  [8]  mengusulkan  Edge  Orientasi  Histogram  (EOH)  yang  dihitung histogram dari tepi orientasi di sub-wilayah jendela tes. Untuk deteksi wajah frontal, EOH untuk mencapai kinerja dengan menggunakan beberapa ratus contoh citra.
Dalam penelitian yang dilakukan metode yang digunakan adalah eksperimen dengan menggunakan haar feature selection  untuk  mendeteksi  sekaligus  untuk  mengekstraksi  ciri  pada  wajah  dan.  Metode  haar  feature  selection merupakan  bagian  dari    metode    Viola-Jones  [9].  Penelitian  serupa  dengan  meningkatkan  kemampuan  untuk
D
melakukan penyekalaan sehingga dapat mendeteksi adanya wajah yang berukuran besar ataupun lebih kecil dari pengklasifikasian pada citra [6].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Makalah ini disusun melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

## 1) Penentuan Masalah Penelitian
Masalah  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode Haar  Feature  Selection dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah manusia.  Sedangkan  pertanyaan  pada  penelitian  adalah:  “Bagaimana Haar  Feature  Selection dapat  mendeteksi wajah dengan berbagai posisi wajah dan jarak yang berbeda?”
2) Penentuan Pendekatan Komputasi
Pendekatan komputasi yang akan digunakan dalam makalah ini adalah metode Haar Feature Selection dimana sampel data dari  makalah ini adalah data 5 (lima) posisi citra wajah yaitu posisi miring ke kanan  10 0 , tegak ke bawah  10 0 ,  tegak  lurus,  tegak  ke  atas  10 0 , miring  ke  kiri  10 0 serta  3  (tiga)  jarak  yang  di  gunakan  setia  posisi tersebut. Jarak pertama adalah 30 cm dari kamera, jarak kedua adalah 49 cm dari kamera, dan jarak ketiga adalah 55 cm dari kamera serta 3 (tiga) ukuran piksel yang berbeda.

## 3) Penerapan Metode
Metode Haar Feature Selection akan diterapkan untuk mendeteksi citra wajah dengan berbagai posisi dan jarak.
4) Evaluasi dan Validasi Hasil Penerapan
Evaluasi dilakukan dengan mengamati hasil pendeteksian citra wajah. Validasi dilakukan untuk dengan melihat akurasi terbaik dari pendeteksian citra wajah dengan berbagai posisi dan jarak.
5) Kesimpulan
Menarik kesimpulan dari keseluruhan proses penyusunan dan pengujian hasil pendeteksian citra wajah.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Metode Haar Feature Selection
Metode Haar  Feature  Selection merupakan  salah  satu  metode  dari  metode  Viola-Jones.  Metode  Viola-Jones melakukan pengklasifikasian citra berdasarkan pada nilai ciri yang sedehana. Banyak alasan untuk menggunakan ciri  sederhana  daripada  piksel  secara  langsung.  Alasan  paling  umum  adalah  ciri  dapat  digunakan  untuk mengkodekan  pengetahuan domain  ad-hoc yang  sulit  dalam  pembelajaran  terhadap  data  yang  terbatas.  Alasan kedua, ciri adalah sistem yang berbasis operasi jauh lebih cepat daripada sistem berbasis piksel [9].
Klasifikasi citra dilakukan berdasarkan nilai dari sebuah ciri. Penggunaan ciri dilakukan karena pemrosesan ciri berlangsung lebih cepat dibandingkan pemrosesan citra perpiksel. Terdapat tiga jenis ciri berdasarkan jumlah Haar yang terdapat didalamnya. Contoh ciri Haar dari metode Viola-Jones diperlihatkan pada Gambar 1 [9].
Haar Feature Selection sendiri menambah ciri haar yang lebih banyak guna memungkinkan hasil deteksi yang akurat. Contoh ciri Haar yang ada pada metode ini diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar. 1. Contoh ciri haar pada metode Viola-Jones
Rumus perhitungan pada metode Haar Feature Selection ditunjukkan pada (1).
F(Haar) = ∑ F white - ∑ F black (1)
Keterangan : F(Haar) : Total nilai ciri ∑ F white : Nilai ciri pada daerah terang ∑ F black : Nilai ciri pada daerah gelap

## B. Kerangka Sistem
Kerangka sistem untuk mendeteksi citra wajah menggunakan metode HaarFeature Selection dapat ditunjukkan pada Gambar 3.
Penjelasan Kerangka sistem untuk deteksi citra wajah menggunakan metode haar feature selection adalah sebagai berikut.
1. Masukan
Pada tahap ini pengguna memasukkan data citra wajah yang ingin di deteksi.
2. Proses
Citra wajah diproses dengan metode haar feature selection agar citra wajah bisa dideteksi, setelah data citra di proses  oleh haar  feature  selection maka  proses  selanjutnya  adalah  mengekstraksi  ciri  dari  citra  dan  akan memisahkan hasil antara wajah dan non wajah
3. Keluaran
Setelah semua proses dilakukan maka keluarannya adalah citra wajah yang terdeteksi pada data citra yang sudah dimasukkan ke dalam sistem.

## C. Hasil Eksperimen
Data sampel dari  makalah ini adalah data 5 (lima) posisi citra wajah yaitu posisi miring ke kanan 10 0 , tegak ke bawah 10 0 , tegak lurus, tegak ke atas 10 0 , miring ke kiri 10 0 dan 3 (tiga) jarak serta 3 (tiga) ukuran piksel yang berbeda yang di gunakan setia posisi tersebut. Jarak pertama adalah 30 cm dari kamera, jarak ke dua adalah 49 cm dari kamera, dan jarak ke tiga adalah 55 cm dari kamera.
Citra wajah diambil menggunakan kamera web yang terpansang pada laptop dengan resolusi kualitas tinggi (HD) 1280x720  dengan  lima  posisi  citra  dan  tiga  jarak  yang  berbeda.  Keluaran  pada  penelitian  ini  berupa  dapat diketahuainya  akurasi  yang  paling  baik  pada  metode  Haar  Featur  Selection  untuk  citra  wajah  dengan  berbagai posisi citra dan jarak citra yang berbeda.
Gambar. 3. Kerangka Sistem

## a. Pengujian Untuk Deteksi Citra Wajah Dengan Jarak 1
Seperti terlihat pada Tabel I,  pengujian  deteksi citra wajah dengan jarak 30 cm menghasilkan akurasi terbaik sebanyak 84,44% dengan waktu 0,65 detik pada skala citra 120x190 piksel.
b. Pengujian Untuk Deteksi Citra Wajah Dengan Jarak 2
Pada Tabel II,  pengujian  deteksi citra wajah dengan jarak 49 cm menghasilkan akurasi terbaik sebanyak 82,20% dengan waktu 0,64 detik pada skala citra 120x190 piksel. Akan tetapi ada dua citra yang tidak bisa di deteksi yaitu pada skala 120x120 piksel dengan posisi Miring  ke  kanan 10° dan Miring  ke  kiri 10° dikarenakan penyekalaan terlalu kecil.

## c. Pengujian Untuk Deteksi Citra Wajah Dengan Jarak 3
Dengan jarak 55 cm  pengujian  deteksi citra wajah sebagaimana terlihat pada table III menghasilkan akurasi terbaik sebanyak 89,34% dengan waktu 0,61 detik pada skala citra 120x190 piksel. Akan tetapi ada satu citra yang tidak bisa di deteksi yaitu pada skala 120x120 piksel dengan posisi Tegak ke atas 10° penyekalaan terlalu kecil.
Berdasarkan hasil pengujian deteksi citra wajah pada jarak 1, jarak 2 dan jarak 3 dengan masing-masing jarak diuji lagi dengan 5 (lima) posisi yang berbeda dan 3 (tiga) piksel yang berbeda maka didapatkan hasil terbaik dari uji  deteksi  citra  wajah  dengan  metode Haar  Feature  Selection yaitu  pada  jarak  ke  3  pada  120x190  piksel  dan waktu deteksi 0,61 detik dengan akurasi mencapai 91,34%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penetilian  menggunakan  metode Haar  Feature  Selection untuk  deteksi  citra  wajah  manusia  diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Menggunakan  metode Haar  Feature  Selection untuk  mendeteksi  citra  wajah  manusia  metode  ini menghasilkan  akurasi  deteksi  terbaik  yaitu  pada  jarak  ke  3  dan  120x190 piksel  dengan  waktu  deteksi  0,61 detik dengan akurasi mencapai 91,34%.
2. Proses penyekalaan pada proses prapengolahan berperan penting untuk metode haar feature selection untuk mencari piksel citra wajah, dikarenakan semakin kecil citra wajah maka semakin cepat metode haar feature selection melakukan  proses  perhitungan  piksel  pada  suatu  citra  tetapi  semakin  banyak  juga  ciri  dari  citra tersebut yang hilang
T ABEL I
P ENGUJIAN U NTUK DETEKSI CITRA WAJAH  DENGAN JARAK 1
Ukuran Piksel Waktu Deteksi (detik) Akurasi Wajah Terdeteksi Keterangan 120x120 0,63 68,57% Ya 120x190 0,65 84,44% Ya Terbaik 120x250 0,67 81,43% Ya T ABEL II P ENGUJIAN U NTUK DETEKSI CITRA WAJAH  DENGAN JARAK 2 Ukuran Piksel Waktu Deteksi (detik) Akurasi Wajah Terdeteksi Keterangan 120x120 0,66 77,41% 2 wajah tidak terdeteksi 120x190 0,64 89,20% Ya Terbaik 120x250 0,61 73,61%
Ya
T ABEL III P ENGUJIAN U NTUK DETEKSI CITRA WAJAH  DENGAN JARAK 2 Ukuran Piksel Waktu Deteksi (detik) Akurasi Wajah Terdeteksi Keterangan 120x120 0,59 77,92% 1 wajah tidak terdeteksi 120x190 0,61 91,34% Ya Terbaik 120x250 0,65 85,91% Ya
3. Tidak semua citra wajah bisa di deteksi secara baik oleh program dikarenakan proses deteksi citra wajah yang ingin di deteksi masih bergantung pada jarak, intensitas cahaya dan posisi dari masing-masing citra yang di ambil

## D AFTAR P USTAKA
[1] J. Zhang, N. Ji, J. Liu, J. Pan, and D. Meng, “Enhancing performance of the backpropagation algorithm via sparse response regularization,” Neurocomputing , vol. 153, pp. 20–40, 2015.
[2] K. Padmaja and T. N. Prabakar, “FPGA based real time face detection using Adaboost and histogram equalization,” Int. Conf. Adv. Eng. Sci. Manag. (ICAESM 2012), Nagapattinam, Tamil Nadu , pp. 111–115, 2012.
[3] H. Santoso and A. Harjoko, “Haar Cascade dan Adboost.pdf.” 2013.
[4] S. Z. Li and Z. Q. Zhang, “FloatBoost learning and statistical face detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 26, no. 9, pp. 1112–1123, 2004.
[5] T. Mita, T. Kaneko, and O. Hori, “Joint Haar-like features for face detection,” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , vol. II, pp. 1619–1626, 2005.
[6] R. Lienhart and J. Maydt, “An extended set of Haar-like features for rapid object detection,” 2003.
[7] M. T. Pham and T. J. Cham, “Fast training and selection of Haar features using statistics in boosting-based face detection,” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , 2007.
[8] K. Levi and Y. Weiss, “Learning object detection from a small number of examples: the importance of good features,” pp. 53–60, 2004.
[9] P. Viola and M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” no. July 2014, pp. I-511- I–518, 2005.