## Metode Haar-Cascade Classification Menggunakan Raspberry Pi

## MUHAMMAD ICHWAN, MILDA GUSTIANA HUSADA, ALDRI HELMAPUTRA
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: ichwan@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Proses  untuk  mendeteksi  objek  dalam  citra  manggabungkan  empat  kunci utama yaitu Haar like feature, Integral Image, Adaboost learning dan Cascade Classifier.  Metode  haar-cascade  classification  dapat  dimanfaatkan  sebagai alternatif dalam pengaturan traffic light. Cara kerjanya yaitu, citra yang telah di- capture  akan  dicocokan  dengan  data  latih,  apabila  dalam  citra  tersebut terdapat objek yang sesuai dengan data latih maka objek tersebut di tandai , sehingga objek akan terhitung jumlahnya dengan cara melewati sebuah garis virtual  yang  dibuat  sistem.  Dari  hasil  jumlah  objek  terdeteksi,  sistem  dapat mengatur  berapa  lama  lampu  merah  dan  hijau  menyala  atau  mati  sesuai dengan  jumlah  objek  yang  telah  ditentukan.  Oleh  karena  itu,  alternatif pengaturan traffic  light  menggunakan  metode  Haar-cascade  classification digunakan  untuk  pendeteksian  objek.  Hasil  dari  penelitian  menggunakan kamera  18  megapiksel  60  FPS  jumlah  mobil  terhitung  di  garis  lebih  akurat menggunakan resolusi 480p atau 720p sebesar 79.51%.
Kata Kunci : Pendeteksian Objek, Visi Computer, traffic light.

## ABSTRACT
The process to detect objects in the image grouping four main key Haar like features,  Integral  Image,  Adaboost  learning  and  Cascade  Classifier.  Haar- cascade method of classification can be utilized as an alternative to the traffic light settings. The way it works is, the image that has been captured will be matched  with  the  training  data,  if  there  is  an  object  in  the  image  that correspond to the training data of the object on the mark, so the object will be numberless by crossing a virtual line that created the system. From the results the number of objects are detected, the system can set how long the red and green  lights  on  or  off  according  to  the  number  of  objects  that  have  been determined.  Therefore,  alternative  traffic  light  settings  using  Haar-Cascade Classification methods used for object detection. The results of the study using 18 megapixel camera 60 FPS counted the number of cars on the line more accurately using a resolution of 480p or 720p at 79.51%.
Keywords: Detection Object, Computer Vision, Traffic Lights.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  metode  pendeteksian  objek  adalah  metode haar-cascade  classification.  Metode haar-cascade classification bekerja dengan cara mengenali objek berdasarkan nilai sederhana dari fitur yang berupa jumlah piksel dalam persegi, sehingga objek yang ada dalam citra dapat dikenali  dan  ditandai  oleh  sistem. Haar-cascade  classification  merupakan  metode  yang menggunakan  statistikal  model  ( classifier).  Proses  untuk  mendeteksi  objek  dalam  citra manggabungkan empat kunci utama yaitu haar like feature, Integral Image, adaboost learning dan cascade  classifier.  Metode  pendeteksian  objek  dapat  dimanfaatkan  sebagai  metode alternatif untuk melakukan pengaturan durasi traffic light.
Pengaturan traffic light dilakukan dengan mendeteksi objek mobil melalui citra yang diambil dari kamera yang dipasang sebelum mobil mendekat ke traffic light. Objek yang terdeteksi dihitung jumlahnya dan ditandai ketika mengenai garis virtual yang akan mengatur nyala dan mati lampu merah atau lampu hijau dari jumlah objek yang terdeteksi.
Pada penelitian ini device yang digunakan berbasis Raspberry Pi menggunakan metode haar- cascade classification untuk proses pendeteksian kendaraan roda 4 atau lebih, kamera yang digunakan  untuk  pengambilan  citra  menggunakan  resolusi  240p,  360p,  480p,  720p  dan masing-masing resolusi menggunakan 30 FPS dan 60 FPS.

## 2.   METODOLOGI PENELITIAN
Metode  h aar-cascade classification memiliki dua proses yaitu proses perhitungan  Haar-Like Feature sebagai pendeteksian objek dan Cascade Classification sebagai pengklasifikasian.

## 2.1 Haar-like feature
Deteksi  objek  kendaraan  merupakan  pemodifikasian  sistem Haar-like  features  dari  deteksi wajah yang pertama kali dilakukan oleh Viola dan Jones kemudian dikembangkan oleh Lienhart (Lienhart, Rainer, & Maydt, 2002). Metode yang diusulkan Viola dan Jones menggabungkan empat kunci utama untuk mendeteksi sebuah objek [11]:
a. Fitur persegi sederhana, disebut fitur Haar.
b. Integral image untuk pendeteksian fitur dengan cepat.
c. Metode AdaBoost machine-learning.
d. Cascade classifier untuk mengkombinasikan banyak fitur.
Haar-like  feature  memproses  citra  dalam  sebuah  kotak  persegi  dengan  ukuran  tertentu, misalnya 25 x 25 piksel.

## Gambar 1. Rectangular Feature Haar Cascade
Di dalam kotak objek yang ditandai proses filtering objek dilakukan untuk diketahui apakah ada  atau  tidak  objek  yang  akan  dideteksi.  Sebuah  citra  masukan  melalui  proses  filterisasi
pertama  (F1)  dan  proses  filterisasi  ini  dilakukan  secara  bertingkat  sampai  objek  terdeteksi dalam filterisasi yang ke-n (FN) hingga objek terdeteksi yang menyebabkan metode disebut sebagai Haar-Cascade Classifier [7].
Gambar 2. Skema Pendeteksi Objek

## 2.2 Cascade classification
Cascade classification merupakan proses pembelajaran berdasarkan gabungan dari beberapa pengklasifikasi  ( multi-stages),  menggunakan  semua  informasi  yang  dikumpulkan  dari  data hasil  diuji  yang  kemudian  diberikan  sebagai  informasi  tambahan  untuk  pengklasifikasian. Proses  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan dalam  pendeteksian  objek.  Metode Haar-cascade  classification  membutuhkan  beberapa persiapan, yaitu:
a. Pengumpulan gambar dan membuat deskripsi untuk sampel positif.
Sampel positif merupakan objek yang akan dideteksi, contohnya ditunjukan pada Gambar
3.

## Gambar 3. Sampel Positif
b. Pengumpulan gambar dan membuat deskripsi untuk sampel negatif. Sampel negatif merupakan background yang digunakan sebagai latar belakang dari objek yang ingin dideteksi, contohnya ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Sampel Negatif
c. Membuat sampel vektor menggunakan sampel positif dan sampel negatif. Sampel  positif  dan  sampel  negatif  yang  telah  terkumpul  digabungkan  menjadi  sampel vektor. Contohnya ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pembuatan Sampel Vektor
d. Menggabungkan seluruh sampel vektor. Seluruh sampel vektor yang telah dibuat digabungkan mejadi satu file sampel vektor.
e. Melatih sampel vektor untuk pengklasifikasian dan mengkonversi hasil. File sampel vektor yang telah menjadi satu dilatih menggunakan OpenCV training cascade menjadi bentuk file *.xml.
f. Menggunakan file *.xml untuk mendeteksi objek.
File *.xml digunakan untuk proses pendeteksian.

## Gambar 6. Hasil Deteksi

## 2.3 Pendeteksian objek
Sebuah  citra  digital  memiliki  komponen  nilai  RGB (kombinasi  dari  warna  merah,  hijau  dan biru).  Dari  nilai  RGB  dapat  diketahui  nilai grayscale  (derajat  keabu-abuan)  yang  dihitung menggunakan Persamaan (1) [3].
Grayscale_pixel = 0.2989R + 0.5870G + 0.1140B (1)

## Gambar 7 Grayscale
Proses i ntegral image adalah sebuah citra yang nilai tiap pikselnya merupakan penjumlahan nilai piksel atas dan kirinya, dimana x-1 dan y-1 merupakan piksel tetangga dari piksel yang akan dihitung [3] menggunakan Persamaan 2.
(2)
.

## Gambar 8. Piksel Tetangga pada Proses Integral Image
Pada  integral  image  matriks  yang  diperoleh  dilakukan  penghitungan  nilai  fitur haar  yang disisipkan [3] menggunakan Persamaan 3 untuk mengetahui nilai objek yang bergerak.
i(x',y')=s(A)+s(D)-s(B)-s(C) (3)
Perhitungan nilai fitur haar menghasilkan nilai threshold. Apabila nilai fitur Haar lebih tinggi dari pada threshold, maka dapat dikatakan pada area tersebut memenuhi filter Haar. Proses ini akan dilanjutkan untuk menguji kembali area tersebut dengan filter Haar yang lain dan apabila seluruh filter Haar terpenuhi maka dikatakan pada area tersebut terdapat objek yang diamati.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Proses pendeteksian objek dibagi menjadi 2 yaitu proses data latih dan pendeteksian.

## 3.1 Pembuatan data latih
Start Cropping Pre- processing Save to Database End Image Gambar 9 .Flowchart Data Latih

## Gambar 10. pembuatan sampel positif
Cropping  dilakukan  dengan  cara  manual  menggunakan  software  Adobe  Photoshop  untuk memisahkan sampel positif dan sampel negatif. Hasil dari citra yang telah di cropping dilakukan proses grayscale. Menggunakan Persamaan 1.
Contoh sampel positif yang ingin diubah menjadi grayscale memiliki nilai RGB yaitu, red=100, green=100, blue=100. Proses perhitungannya menggunakan Persamaan 1. diketahui = Red(R) = 100, Green(G) = 100, Blue(B) = 100 Grayscale = (0.2989 * 100) + (0.5870 * 100) + (0.1140 * 100) = 29.89 + 58.7 + 11.4 = 99.99

## Gambar 11. Contoh Hasil Grayscale
Citra grayscale berupa sampel vektor yang berformat file *.xml digukan untuk pendeteksian objek, dimana proses pendeteksian dijelaskan sebagai berikut.
Kamera mengambil citra dengan format *.avi, sebagai masukkan pada pendeteksian objek sehingga objek yang ada dalam citra dapat dikenali sistem. Objek yang telah terdeteksi diberi tanda  ( masking) dengan sebuah titik hijau. Jika titik hijau mengenai garis  maka dilakukan perhitungan jumlah objek. Objek yang telah terdeteksi dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Objek yang Telah di Masking

## Gambar 13. nilai piksel pada citra
Pada  pendeteksian  objek  dilakukan  perhitungan  secara  manual.  Citra  masukkan  disisipkan persegi citra baru yang di asumsikan sebagai citra dari objek yang bergerak dan dilakukan proses grayscale.
Gambar 14. Contoh Penyisipan Citra
Didapatkan  hasil  proses grayscale,  dilakukan  perhitungan  integral  image  dengan menggunakan Persamaan 2.
Gambar 15. Perhitungan Integral Image
Gambar 16. Hasil Integral Image
Didapatkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Persamaan  2  nilai matriks  dilakukan penghitungan nilai fitur haar yang disisipkanenggunakan Persamaan 3 untuk mengetahui nilai objek yang bergerak.
Gambar 17 Perhitungan Nilai Fitur Haar

## Gambar 18 Hasil Perhitungan Nilai Fitur Haar
Hasil  dari  perancangan  sistem  kemudian  diimplementasikan  menjadi  sistem  pendeteksian objek.
Gambar 19 Tampilan Pendeteksian Gambar 20 Mobil Terhitung di Garis

## 3.2 Pengujian Sistem
Pada  sistem  pendeteksian  objek  dilakukan  uji  fungsi  ( blackbox)  dan  dilakukan  uji  alpha. Pengujian  dilakukan  pada  32  sampel  video  di  jalan  Merdeka  dan  jalan  Soekarno  Hatta. Pengujian dilakukan untuk melihat tingkat akurasi pendeteksian objek.

## 3.2.1 Pengujian tingkat akurasi
Pengujian tingkat akurasi bertujuan untuk menguji kemampuan dan ketepatan metode haar- cascade  classification  pada  saat  sistem  melakukan  pendeteksian  terhadap  benda  yang bergerak,  pengujian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  parameter  sebagai  pengukur  tingkat ketepatannya dan menggunakan dua buah jenis kamera. Parameter yang digunakan dalam pengujian ini diantaranya adalah intesitas cahaya, posisi kamera, kualitas resolusi video.
• Kamera 8 Megapiksel 30 Fps Pengujian Terhitung di Garis

## Tabel 1 Pengujian Mobil Terhitung di Garis
Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil menggunakan kamera 8 Megapiksel 30 fps mendapatkan nilai persentase tertinggi sebesar 67.54% menggunakan resolusi 360p dan 720p.
• Kamera 18 Megapiksel 60 Fps
Pengujian Terhitung di Garis No. Jumlah Pengujian Posisi Kamera Cahaya (Lux) Resolusi Persentase Derajat (o) Tinggi (m) 1 8 5-10 5,1 5458 - 8351 240p 30fps 62.58 % 2 8 5-10 5,1 5458 - 8351 360p 30fps 67.54 % 3 8 5-10 5,1 5458 - 8351 480p 30fps 69.86 % 4 8 5-10 5,1 5458 - 8351 720p 30fps 67.54 %

## Tabel 5. Pengujian Mobil Terhitung di Garis
Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil menggunakan kamer 18 Megapiksel 60 fps mendapatkan nilai persentase tertinggi sebesar 79.31% menggunakan resolusi 480p dan 720p.

## 3.3 Pebandingan Kamera 8 Megapiksel dan 18 Megapiksel

## Tabel 6. Perbandingan Akurasi Kamera 8 Megapiksel dan 18 Megapiksel
Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil akurasi terbaik menggunakan kamera 18 megapiksel, resolusi 720p 60fps dengan persentase 79.31 %.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pengujian dapat disimpulkan : Penelitian yang sudah dilakukan menggunakan metode haar-cascade classification berbasis Raspberry Pi mempunyai tingkat akurasi terbaik menggunakan kamera 18 megapiksel yang menggunakan 60 FPS dengan nilai persentase 79.31% berdasarkan pebandingan kamera 8 megapiksel 30 fps dan 18 megapiksel 60 fps.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andriyani. "Konsep dasar Python ”. Universitas Gunadarma.Depok.
[2] Booby  Nicholas,  Muhammad.  2016.  “Deteksi  Gender  pada Single  Board  Computer sebagai Kamera CCTV”. Institut Teknologi Nasional Bandung.
No. Jumlah Pengujian Posisi Kamera Cahaya (Lux) Resolusi Persentase Derajat (o) Tinggi (m) 1 8 10 5,1 6091-9813 240p 60fps 73.27 % 2 8 10 5,1 6091-9813 360p 60fps 77.58 % 3 8 10 5,1 6091-9813 480p 60fps 79.31 % 4 8 10 5,1 6091-9813 720p 60fps 79.31 % Kamera Resolusi Posisi Kamera Cahaya (Lux) Hasil Derajat (o) Tinggi (m) 8 Megapiksel 240p 30fps 5-10 5,1 5458-8354 62.58 % 360p 30fps 5-10 5,1 5458-8354 67.54 % 480p 30fps 5-10 5,1 5458-8354 69.86 % 720p 30fps 5-10 5,1 5458-8354 67.54 % 18 Megapiksel 240p 60fps 5 5,1 6091-9813 73.27 % 360p 60fps 5 5,1 6091-9813 77.58 % 480p 60fps 5 5,1 6091-9813 79.31 % 720p 60fps 5 5,1 6091-9813 79.31 %
[3] Derek,  2014.  “Deteksi  dan  Pengenalan  Rambu  Pembatas  Kecepatan  Menggunakan Perangkat Mobile” . Universitas Atma Jaya. Yogyakarta.
[4] Hakim, M.A.I. 2013. "Pemanfaatan Mini PC Raspberry PI sebagai Pengontrol Lampu Jarak Jauh Berbasis WB pada Rumah”. Universitas Komputer Indonesia. Bandung.
[5] Piter Sanjaya, 2014. "CCTV ( Closed Circuit Television)".
[6] Prabowo Laksa Agung, Kurniawan Ricky. "Penerapan Teknologi Computer Vision dalam Bidang Kedokteran dan Biomedika". Universitas Gunadarma Depok.
[7] Sajati, Haruno. 2015. "Deteksi Objek Menggunakan Haar Cascade Classifier".
[8] Santana,  Muhammad.  2015  “Aplikasi  Pendeteksian  Wajah  Manusia  untuk  Menghitung Jumlah Manusia Menggunakan Metode Viola-Jones. Universitas Sumatra Utara.
[9] Santosa Duwi, 2013. "Lampu Lalu Lintas ( Traffic Signal)". Diunduh 26 September 2016 pukul 15.02
[10] Syarif, Muhammad. 2015. “Deteksi Kedipan Mata Dengan Haar Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login Sistem”. Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
[11] Viola, Paul, & Jones, M. 2001. Rapid object detection using boosted cascade of simple features. In: Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition.