## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 91~97 e-ISSN: 2548-6861

## Implementation of Identity Loss Function on Face Recognition of Low- Resolution Faces With Light CNN Architecture
Tsaqif Mu’tashim Mufid 1 *, Riza Ibnu Adam 2 *, Jajam Khaeru Jaman 3 *, Garno 4 *, Iqbal Maulana 5 * * Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang tsaqif.mutashim19144@student.unsika.ac.id 1 , riza.adam@staff.unsika.ac.id 2 , jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id 3 , garno@staff.unsika.ac.id 4 , iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id 5
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2023-08-15 Revised 2024-05-21 Accepted 2024-06-06
Face recognition in low-resolution images has seen significant advancements over the past few decades. Although extensive research has been conducted to improve accuracy  in  these  conditions,  one  of  the  main  challenges  remains  the  difficulty  in identifying  unique  facial  features  in  low-resolution  images,  leading  to  high  error rates in identification. The use of Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) for low-resolution face recognition is still limited. However, employing super-resolution models  like  REAL-ESRGAN  can  enhance  recognition  accuracy  in  low-resolution images. This study utilizes the Light CNN architecture and applies the margin-based identity loss function AdaFace on low-resolution datasets. The model is trained using the Casia-WebFace dataset and evaluated using the LFW and TinyFace test datasets. Based on the evaluation results on the LFW test data, the best model is Light CNN9- AdaFace,  achieving  the  highest  accuracy  of  97.78%  at  128x128  resolution.  For images  with the lowest resolution of 16x16, an accuracy of 83.37% was achieved using  super-resolution  techniques.  On  the  TinyFace  test  data,  the  use  of  super- resolution resulted in performance metrics with a Rank-1 accuracy of 47.26%, Rank- 5  accuracy  of  55.25%,  Rank-10  accuracy  of  58.61%,  and  Rank-20  accuracy  of 61.90% using the Light CNN9-AdaFace architecture.
Keyword: AdaFace, Face recognition,
Low-resolution images, Super-resolution, Light CNN architecture.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  pengenalan  wajah  yang merupakan  sub-bidang  di  dalam  Computer  Vision  telah mengalami  kemajuan  yang  luar  biasa  [1].  Teknologi  ini mengandalkan  karakteristik  wajah  seseorang  untuk  tujuan verifikasi dan identifikasi [2]. Berbagai sektor industri, mulai dari  keamanan  dan  pengawasan  hingga  kontrol  akses  telah menggunakan  teknologi  pengenalan  wajah  [3].  Meskipun telah  diaplikasikan  di  banyak  sektor,  pengenalan  wajah beresolusi  rendah  masih  menjadi  tantangan  utama.  Dalam banyak  situasi  praktis,  seperti  sistem  keamanan  CCTV  dan pengambilan gambar dari jarak jauh, diperoleh gambar wajah memiliki resolusi rendah, yang mempengaruhi kinerja sistem pengenalan  wajah.  Meskipun  terdapat  metode  yang dikembangkan  untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan
wajah  pada  resolusi  rendah,  tetap  ada  kelemahan  dalam penggunaannya.  Salah  satu  kelemahan  utama  adalah  bahwa semakin  rendah  resolusi  gambar,  semakin  sulit  untuk mengidentifikasi  fitur  wajah  yang  unik,  sehingga  dapat menghasilkan  kemungkinan  kesalahan  identifikasi  yang tinggi.
Berdasarkan  kelemahan  tersebut  terdapat  beberapa penelitian  yang  membahas  teknik  pengenalan  wajah  pada gambar  dengan  resolusi  rendah.  Salah  satu  metode pendekatan Local  Binary  Pattern (LBP)  dan Principal Component  Analysis (PCA)  digunakan  dalam  sebuah penelitian  oleh  [4]  untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan wajah pada foto beresolusi rendah. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa menggunakan algoritma LBP dan PCA pada  foto  beresolusi  rendah  dapat  meningkatkan  akurasi pengenalan wajah hingga 94%.
92
Deep  Convolutional  Neural  Network (DCNN)  untuk pengenalan  wajah  skala  besar  adalah  metode  pilihan  untuk pengenalan  wajah.  LightCNN  [5]  termasuk  dalam  kategori DCNN.  LightCNN  sendiri  adalah  sebuah  framework  yang dirancang  untuk  menghasilkan  representasi  yang  mendalam dari wajah khususnya pada " Noisy Label ".
Selain  itu,  penggunaan  super  resolusi  telah  digunakan untuk  memperbaiki  kualitas  gambar  resolusi  rendah  seperti yang pada penelitian sebelumnya [6] Sebagian besar evaluasi pada pengenalan wajah menggunakan gambar resolusi tinggi. Namun,  berbeda  dengan  pengenalan  wajah  pada  gambar dalam  skenario  resolusi  rendah  yang  dapat  mengurangi akurasi  prediksi  karena  gambar  resolusi  rendah  biasanya kurang  memiliki  detail  diskriminatif.  Untuk  mengatasi masalah ini, salah satu solusi yang umum digunakan adalah dengan  menerapkan  konsep super  resolution (SR).  Metode SR dapat membantu meningkatkan akurasi pengenalan wajah dengan  menghasilkan  gambar  yang  lebih  berkualitas  dan mendekati resolusi tinggi dari gambar resolusi rendah [7].
DCNN  menghasilkan  fitur  dengan  jarak  antar-kelas  yang sangat  besar  dan  jarak  intrakelas  yang  kecil  dari  gambar wajah. Ada dua jalur penelitian utama dalam melatih DCNN untuk  pengenalan  wajah:  pendekatan  multi-kelas  yang menggunakan kelas softmax untuk mengidentifikasi identitas yang  berbeda  dalam  training  set  dan  cara-cara  yang  secara langsung mempelajari embedding, seperti metode triplet loss [8].  Pada  metode  jaringan  syaraf  tiruan  penulis  akan menggunakan identity  loss berupa Quality  Adaptive  Margin for  Face  Recognition  (AdaFace) sebuah  margin  yang  dapat beradaptasi  berdasarkan  kualitas  gambarnya.  AdaFace  yang dikembangkan  oleh  [9]  merupakan  salah  satu identity  loss yang  dapat  meningkatkan  performa  pengenalan  wajah  pada skenario beresolusi rendah karena cara kerjanya yang adaptif terhadap kualitas gambar, AdaFace sendiri akan memberikan bobot  yang  berbeda  pada  sampel-sampel  dengan  tingkat kesulitan yang berbeda berdasarkan kualitas gambar mereka. Hal ini memungkinkan jaringan syaraf tiruan dengan identity loss  yang  merupakan  fungsi loss yang  digunakan  dalam proses  training  CNN  untuk  menghasilkan  representasi  fitur wajah yang lebih kuat dan mampu mengenali identitas wajah dengan lebih akurat.
Berdasarkan  pembahasan  tersebut  diketahui  bahwa banyaknya  teknik  pengenalan  wajah  beresolusi  rendah, namun  pengenalan  wajah  resolusi  rendah  menggunakan DCNN  masih  belum  banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti. Untuk  itu  penelitian  saat  ini  akan  menggunakan  LightCNN [5] dengan super resolusi REAL-ESRGAN [10] sebagai fitur esktraksi  gambar  pada  wajah  beresolusi  rendah  dan penggunaan  fungsi identity  loss berbasis  AdaFace  [9]  pada dataset  beresolusi  rendah.  Dalam  proses  pelatihan  model, digunakan  dataset  CASIA-WebFace  [11]  dengan  ukuran dimensi  128x128.  Sedangkan  untuk  evaluasi  model, digunakan  dataset  LFW  (Labeled  Faces  in  the  Wild)  [12] dengan variasi ukuran dimensi yaitu 128x128, 64x64, 32x32, 16x16, dan juga dataset TinyFace [13].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  meliputi beberapa  langkah  penelitian  (Gambar  1)  dimulai  dari  tahap pengumpulan data berupa dataset, pra-pemrosesan data untuk pembuatan  skenario low  resolution dimana  prosesnya merupakan penyesuaian terhadap perubahan dimensi resolusi tinggi  menjadi  resolusi  rendah  ditambah  dengan  bantuan model  super  resolusi  REAL-ESRGAN  [10]  pada  dataset LFW,  pelatihan  model    yang  akan  menggunakan  arsitektur Light CNN-9, Light CNN-29 [5] dan AdaFace [9], setelah itu masuk pada tahapan evaluasi yang akan menggunakan tugas evaluasi metriks yaitu face  verification dan face identification, lalu  terakhir  akan  adanya  analisis  hasil  dan kesimpulan.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penilitian  ini  terdapat  2  jenis dataset  yaitu  dataset  pelatihan  dan  evaluasi. Dataset pelatihan yang  akan  digunakan  pada  penitlian  ini  adalah Casia-WebFace  [11].  Dataset  ini  berjumlah  kurang  lebih 494,414  gambar  dengan  10,575  identitas  dengan  dimensi 112x112. Dalam dataset Casia-WebFace, wajah – wajah yang berasal dari identitas yang sama disusun secara kolektif dalam suatu folder, yang kemudian diberikan label numerik sebagai pengganti pengidentifikasi perseorangan. Dataset ini diambil dari  repositori  InsightFace  [15]  yang  dimana  merupakan dataset yang sudah aligned.
Gambar 2. Sample Wajah Dataset CASIA-WebFace
Dataset evaluasi sendiri terbagi atas 2 dataset yang akan digunakan, salah satunya dataset LFW (Labeled Faces in the Wild)  [12].  Dataset  ini  berdimensi  112x112  dengan  jumlah
93
gambar wajah sebanyak 13,233 dari 5,749 identitas berbeda. Nantinya  dataset  ini  akan  dibuat  skenario  dengan  metode bicubic  interpolation ke  variasi  dimensi  64x64,  32x32,  dan 16x16.  Dataset  ini  juga  diambil  dari  repositori  InsightFace [15]  yang  merupakan  dataset  wajah  yang  telah  diluruskan ( aligned ).

## Gambar 2. Sample Wajah Dataset LFW
Dataset  selanjutnya  adalah TinyFace [13]  yang  diambil pada  repositori  AdaFace  [9]  merupakan  data  gambar  wajah yang  telah  diluruskan  (aligned)  menggunakan  model face detection MTCNN.  Dataset  ini  terdiri  dari  5.139  identitas (label)  dengan  total  169.403  gambar  wajah  yang  memiliki resolusi rendah, dengan rata-rata dimensi sekitar 20x16 piksel dan  mencakup  berbagai  pose,  ekspresi,  dan  kondisi pencahayaan yang berbeda.
Gambar 3. Sample Wajah Dataset TinyFace

## B. Pra-pemrosesan Data
Pra-pemrosesan data dilakukan terhadap dataset pelatihan yaitu  Casia-WebFace  [11]  dan  dataset  evaluasi  yaitu  LFW (Labeled Faces in the Wild) [12] serta TinyFace [13] dengan penambahan  model super  resolution REAL-ESRGAN  [10] sebagai  bentuk  eksperimen.  Pra-pemrosesan  pada  dataset pelatihan  dilakukan  untuk  membuat  dataset  Casia-WebFace [11] dalam skenario untuk bisa dilatih oleh  model. Tahapan pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan upscaling data yang  mempunyai  dimensi  112x112 diubah  menjadi  dimensi 128x128.  Hal  ini  dilakukan  untuk  penyesuaian  dalam input size dalam arsitektur Light CNN [5] (Gambar 2).
Gambar 4. Hasil Upscaling 112x112 menjadi 128x128
Setelah  itu,  dataset  LFW  [12]  akan  dilakukan  pra- pemrosesan  data  yang  bertujuan  untuk  membuat  skenario menjadi low resolution (Gambar 3) dengan cara downscaling dataset  LFW  yang  berdimensi  128x128.  Tahapan  pertama yang  dilakukan  disini  adalah  upscaling  pada  dataset  LFW yang  berdimensi  112x112  untuk  menyesuaikan  input arsitektur  Light  CNN  [5],  selanjutnya  setelah  dilakukan upscaling dataset LFW akan melakukan proses downsampling  pada  data  yang  memiliki  dimensi  128x128 kedalam dimensi yang lebih rendah yaitu 64x64, 32x32, serta 16x16  piksel  kemudian  di  upscaling  kembali  pada  dimensi 128x128.  Hal  ini  dilakukan  untuk  membuat  skenario low resolution dengan cara mengaburkan fitur yang terdapat pada gambar wajah.
Gambar 5. Hasil Proses Pembuatan Skenario Low Resolution
Setelah itu dilakukan pembuatan skenario low resolution. Selanjutnya, gambar pada wajah akan dibantu dengan model super  resolution  REAL-ESRGAN  [10]  (Gambar  4). Penggunaan  model super  resolution bertujuan  untuk mengembalikan fitur yang hilang pada proses sebelumnya.
Gambar 6. Hasil Proses Model SR Pada Dataset LFW
94
Terakhir pada dataset TinyFace [13] akan dilakukan juga pra-pemrosesan  data  menggunakan  bantuan  model super resolution REAL-ESRGAN (Gambar 5) [10].
Gambar 7. Hasil Proses Restorasi Model SR Pada Dataset TinyFace

## C. Pelatihan Model
Model  akan  dilatih  menggunakan  aristektur  LightCNN  [5] sebagai backbone dengan identity  loss berbasis margin AdaFace  [9]  dengan  konfigurasi batch  size 512, save frequency 1, test  frequency  5 ,  dan  total epoch 70.  Dataset CASIA-WebFace  [11]  berdimensi  128x128  digunakan sebagai data latih sedangkan LFW [12] berdimensi 128x128 digunakan sebagai data evaluasi. Dalam pelatihan digunakan optimizer Adam dengan weight decay 5e-4 serta learning rate sebesar  0.0001  dan learning_rate_sceduler dengan gamma 0.1 dimana learning rate akan dibagi 10 pada epochs 36, 52 dan  58.  Sedangkan  untuk  konfigurasi  parameter  AdaFace, digunakan margin 0.4, hardness 0.333, scale 64.0,  dan t_alpha 0.01. Adapun pelatihan model menggunakan Nvidia Tesla A100 dengan 40GB RAM. Arsitektur Light CNN-9 [5]
TABEL I H ASIL P ELATIHAN L IGHT C NN -9 A DAFACE Epoch Total Loss Mean Accuracy 1 34.9052 - 5 27.4693 91.0667 10 19.2367 95.0833 15 14.7672 96.4 …………... …………... …………... 60 7.7095 97.6 65 7.7094 97.6167 70 7.711 97.6
Hasil  pelatihan  model  pada  Tabel  I  menunjukkan  bahwa proses training pada model Light CNN-9 [5] dengan identity loss berbasis margin AdaFace  [9]  diperoleh  nilai total_loss yang  terus  menurun  sampai  dengan  titik  terendah  sebesar 7,711  pada  epoch  ke-70  sedangkan  akurasi  model  mampu meningkat  sampai  mencapai  titik  konvergen  sebesar  97,6. Namun,  pada  epoch  70  terjadi  penurunan mean  accuracy terhadap  epoch  65  sebesar  0,01%.  Oleh  karena  itu  akan dilakukan evaluasi model untuk pengujian ulang menggunakan  dataset  LFW  128x128  pada  tugas face verification.

## D. Evaluasi Model
Hasil dari pelatihan model akan menghasilkan berupa file checkpoint yang  akan  digunakan  pada  tugas  evaluasi face verification pada  dataset  LFW[12]  dan face  identification pada TinyFace[13]. Evaluasi ini dilakukan untuk mengetahui seberapa  mampu model  pengenalan wajah  dengan penggunaan  fungsi loss berbasis margin AdaFace  dapat memprediksi  dan  mengklasifikasikan  wajah  dengan  baik khususnya dalam skenario low resolution. Berikut merupakan hasil evaluasi model berdasarkan model hasil pelatihan pada sebelumnya yang bisa dilihat di bawah ini.

## I. Face Verification
Terdapat  dua  skema  evaluasi  yaitu  dataset  LFW  yang menggunakan super  resolution dan non  super  resolution. Selain itu juga terdapat penurunan dimensi yang semula dari 128x128  menjadi  64x64,  32x32  dan  16x16  yang  menjadi fokus  utama  dalam  pengenalan  wajah  beresolusi  rendah. Semua  proses  evaluasi  akan  menggunakan  metode  10-fold- cross-validation  yaitu  proses  dimana  dataset  dibagi  menjadi 10 bagian yang seimbang secara acak dan dievaluasi sebanyak 10  iterasi  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih komprehensif  tentang  kinerja  model  dengan metrics mean accuracy . Sebelum memulai tahap evaluasi, data gambar akan dipecah menjadi dua kategori: pasangan positif dan pasangan negative  berdasarkan  informasi  yang  terdapat  dalam  file pairs.txt.  Contoh  pembagian  ini  untuk  data  pasangan  wajah dapat dilihat pada (Gambar 8) dalam dataset LFW.

## Gambar 8. Gambar Wajah Pasangan Positif dan Negatif pada LFW
Selain itu, metode ini juga membantu dalam mengukur seberapa baik model mampu melakukan generalisasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Berikut hasil evaluasi tersebut dalam ke dua skema yaitu menggunakan identity loss dan model terbaik tanpa identity loss dari [5] yang dibantu menggunakan super resolusi pada masing – masing perubahan resolusi.
TABEL II E VALUASI M ODEL L IGHT CNN-9 PADA LFW A RSITEKTUR ITERASI AKURASI 128 X 128 64 X 64 32 X 32 16 X 16 LIGHT CNN -9
1 70.17
68.67 68.67 67.33 2 65.83 64.67 63.17 63.50 3 69.67 66.17 67.33 65.33 4 71.83 70.00 72.00 69.67 5 68.00 66.83 66.33 67.67 6 69.50 69.67 67.67 69.33 7 67.67 67.67 67.50 63.33 8 62.17 65.33 66.83 62.33 9 66.00 65.83 67.17 65.67 10 68.33 67.00 67.67 65.33 MEAN ACCURACY 67.92 67.18 67.43 65.95
Pada Tabel  II  menunjukkan  bahwa  hasil  performa  model LightCNN-9  tanpa  menggunakan loss berbasis margin AdaFace dan juga tidak menggunakan model super resolution memiliki rata – rata akurasi cenderung rendah dengan 67.18% pada dimensi 64x64, 67.43% pada dimensi 32x32, dan 65,95 pada  dimensi  16x16.  Hal  ini  menandakan  bahwa  tingkat keberhasilan dari model terbaik dari [5] belum bisa mengenali data secara general yang belum pernah dilihat.
TABEL III E VALUASI M ODEL L IGHT CNN-9 S UPER R ESOLUSI PADA LFW A RSITEKTUR ITERASI AKURASI 128 X 128 64 X 64 32 X 32 16 X 16 LIGHT CNN -9 + REAL- ESRGAN 1 70.17 69 69 67.5 2 65.83 68.83 65 64.67 3 69.67 69 67.17 65.33 4 71.83 72.5 68.33 69.67 5 68.00 68.17 66.17 65.5 6 69.50 68 67.17 66 7 67.67 68.83 65.5 65.33 8 62.17 65.83 63.83 64.67 9 66.00 70.17 65.5 65.67 10 68.33 69.17 65.33 65.5 MEAN ACCURACY 67.92 68.95 66.3 65.98 Sedangkan pada Tabel III menunjukkan bahwa penggunaan  super  resolusi  REAL-ESRGAN  [10]  cukup meningkat dibandingkan pada  tabel sebelumnya yaitu rata – rata  akurasi  di  dapatkan  dengan  67.92%  pada  dimensi 128x128,  68.9%  pada  dimensi  64x64,  66.3%  pada  dimensi 32x32,  dan  65,98.  Hal  ini  masih  sama  pada  sebelumnya bahwa tingkat keberhasilan dari model terbaik dari [5] masih belum bisa mengenali data secara general yang belum pernah dilihat.

## TABEL IV
E VALUASI M ODEL L IGHT CNN-9 S UPER R ESOLUSI + A DA F ACE PADA LFW A RSITEKTUR ITERASI AKURASI 128 X 128 64 X 64 32 X 32 16 X 16
LIGHT CNN -9 + REAL-
ESRGAN + A DA F ACE 1 97.83 97.67 95.5 83.83 2 97.5 97 95.5 85 3 98 97.83 95.83 83 4 96.5 96.5 94.67 83.17 5 96.83 97.67 93.83 82.5 6 98.33 97.67 95 82.33 7 98.17 97.5 96 85.83 8 98 96.67 95.83 82.17 9 98.33 97.83 96.33 81.67 10 98.33 96.83 95.17 84.17 MEAN ACCURACY 97.78 97.32 95.37 83.37
Namun  pada  Tabel  IV  menunjukkan  hasil  bahwa penggunaan loss berbasis margin AdaFace  menghasilkan peningkatan  yang  signifikan  dibarengi  model super resolution REAL-ESRGAN  dibandingkan  dengan  model terbaik  LightCNN-9  dari  [5].  Pada  dimensi  128x128 mendapatkan rata – rata akurasi secara signifikan meningkat sebesar 97.78%, 97.32% pada dimensi 64x64, 95.37% pada dimensi  32x32,  dan  83.37%  pada  dimensi  16x16.  Performa model LightCNN-9 tanpa menggunakan loss berbasis margin AdaFace  [9]  tidak  mampu  mendapatkan  rata  –  rata  akurasi yang baik dalam proses tugas evaluasi menggunakan matriks face verification .
96

## II. Face Identification
Sementara itu untuk mengevaluasi performa model dalam tugas face identification [14] maka model pengenalan wajah akan  diujikan  pada  dataset  TinyFace  [13].  Evaluasi  akan dilakukan  menggunakan protokol face identification dengan Rank-1,  Rank-5,  Rank-10,  Rank-20  sebagai  matriks pengujian.  Selama  proses  evaluasi,  gambar  di  folder  Probe akan  diuji  satu  per  satu,  mencari  gambar  dengan  skor kemiripan  tertinggi  dari  galeri,  yang  merupakan  kombinasi gambar  dari  folder Gallery_Match dan Gallery_Distractor . Skema pembagian data untuk evaluasi TinyFace dapat dilihat pada (Gambar 9).

## Gambar 9. Skema Pembagian Data Pada TinyFace
Berikut  hasil  dari  evaluasi  menggunakan  model  dengan identiy  loss berbasis margin AdaFace  untuk  hasil  evaluasi pada face identification.
TABEL V
E VALUASI M ODEL L IGHT CNN-9 S UPER R ESOLUSI + A DA F ACE PADA T INY F ACE A RSITEKTUR AKURASI R ANK -1 R ANK -5 R ANK -10 R ANK -20 LIGHT CNN -9 +
A DA F ACE 47.26% 55.25% 58.61% 61.90%

## E. Analisis Hasil dan Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  uji  sintetis  evaluasi  model  sebelumnya terdapat  beberapa  indikator  untuk  bisa  ditarik  kesimpulan yang  pertama  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  konsistensi kinerja  model  terhadap  perubahan  resolusi  gambar. Perubahan  resolusi  yang  digunakan  juga  mempengaruhi dalam  menentukan  kedekatan  jarak  antara  gambar  wajah dengan pasangannya serta penggunaan model super resolusi REAL-ESRGAN  dapat  meningkatkan  kualitas  gambar  pada perubahan  resolusi  dibandingkan  dengan  metode bicubic interpolation . Hasil ini bisa dilihat pada (Gambar 10).
Gambar  10.  Perbandingan  Downsampling  Bicubic  Interpolation  dan  Real- ESRGAN
Dari  hasil  perbandungan  terssebut  terlihat  bahwa khususnya  pada  dataset  LFW  berdasarkan  hasil  evaluasi model  pada  dimensi  128x128  Light  CNN9-AdaFace  lebih unggul sebesar 97,78% dibandingkan dengan arsitektur tanpa menggunakan loss berbasis margin AdaFace. Selanjutnya jika menggunakan variasi dimensi dalam skenario low resolution hasil  yang  didapatkan  sangat  bervariatif  meskipun  terdapat perbedaan  rata  –  rata  akurasi  dalam  proses  tugas  evaluasi metriks  menggunakan bantuan super resolusi. Maka dengan model SR sendiri pada dimensi 64x64 berdasarkan data pada sebelumnya  Light  CNN9-AdaFace  masih  unggul  sebesar 97,32% dibandingkan arsitektur lainnya, namun pada variasi dimensi  32x32  terjadi  penurunan  cukup  jauh  pada  Light CNN9-AdaFace yaitu 95.37%.
Pada  variasi  dimensi  16x16  pun  sama  Light  CNN9- AdaFace justru turun jauh rata – rata akurasinya namun masih bisa menahan di angka 83.37%. Sedangkan jika berdasarkan hasil evaluasi model tanpa menggunakan identity loss rata  – rata  akurasi  yang  didapatkan  cenderung  lebih  kecil dibandingkan  dengan  yang  menggunakan  loss  berbasis margin  AdaFace.  Maka  pada  proses  perubahan  resolusi gambar  wajah  pada  dataset  LFW  secara  keseluruhan  Light CNN9-AdaFace  memiliki  performa  paling  baik  jika  dinilai berdasarkan  asumsi  indikator  diatas  dengan  sama  -  sama menggunakan model super resolution. Hasil bisa dilihat pada Tabel VI.

## TABEL VI
P ERBANDINGAN P ERFORMA M ODEL B ERDASARKAN E VALUASI V ARIASI D IMENSI PADA LFW A RSITEKTUR 128 X 128 64 X 64 32 X 32 16 X 16 L IGHT CNN-9 [5] 67.92 67.18 67.43 65.95 L IGHT CNN-9 + SR [5] 67.92 68.95 66.3 65.98 L IGHT CNN-9 + SR +
A DA F ACE 97.78 97.32 95.37 83.37
Namun  berbeda  pada  dataset  TinyFace,  Light  CNN-9 menggunakan  AdaFace  disini  terlihat  lebih  unggul dibandingkan  dengan  lainnya.  Pada  tabel  uji  sintetis sebelumnya, terdapat empat jenis peringkat yang diukur, yaitu Rank-1,  Rank-5,  Rank-10,  dan  Rank-20.  Analisis  data menunjukkan  bahwa  Light  CNN-9  memiliki  performa  yang cukup  baik  dalam  tugas  pengenalan  wajah.  Pada  Rank-1, Light  CNN-9  mencapai  akurasi  sebesar  47.26%.  Hal  ini
menunjukkan  bahwa  Light  CNN-9  memiliki  kemampuan dalam mengenali individu pada peringkat teratas.
TABEL VII
P ERBANDINGAN P ERFORMA M ODEL B ERDASARKAN E VALUASI V ARIASI
D IMENSI PADA T INY F ACE
A RSITEKTUR A KURASI TINYFACE 128 X 128 64 X 64 32 X 32 16 X 16 L IGHT CNN-9 + SR + A DAFACE [5] 67.92 67.18 67.43 65.95
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan bahwa  penerapan  fungsi  margin  loss  AdaFace  dengan bantuan  model  super  resolution  REAL-ESRGAN  pada dataset  pengujian  dapat  meningkatkan  akurasi  pada perubahan  resolusi  skenario  low  resolution  dibandingkan arsitektur tanpa fungsi margin loss AdaFace sedangkan untuk skenario  penggunaan  model  super  resolution    REAL- ESRGAN sendiri secara konsisten memberikan peningkatan akurasi  pada  berbagai  perubahan  resolusi  dibandingkan dengan tanpa model super resolution REAL-ESRGAN.

## IV. K ESIMPULAN
Dari keseluruhan tahapan penelitian yang telah dilakukan model pengenalan wajah menggunakan arsitektur Light CNN dengan  menerapkan  fungsi  margin  loss  AdaFace  dapat mengekstrak  512  fitur  wajah  dari  gambar  berdimensi 128x128.  Hasil  tersebut  didapatkan  akurasi  sebesar  97.78% pada  dataset  LFW  dimensi  128x128,  sedangkan  pada  data dimensi kecil yaitu 16x16 didapatkan akurasi sebesar 83.37% dengan  bantuan  model  super  resolution  REAL-ESRGAN. Pada dataset TinyFace pun didapatkan akurasi Rank-1, Rank- 5,  Rank-10,  dan  Rank-20  berturut  -  turut  sebesar  47.26%, 55.25%, 58.61%, 61.90%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Yulina, “Penerapan Haar Cascade Classifierdalam Mendeteksi Wajah dan Transformasi Citra GrayscaleMenggunakan OpenCV,” 2021. [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[2]
C. Fani, “Perbandingan Identifikasi Wajah Dengan Ekstraksi Fitur Haralick Dan CNN,” 2020. [Online]. Available: http://index.unper.ac.id
[3] H. M. Claus, “The Importance of Hyperparameter Optimisation for Facial  Recognition  Applications,”  2022.  [Online].  Available: www.aaai.org
[4] H.  Sabilal  Rasyad,  F.  Sthevanie,  and  A.  Arifanto,  “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Local Binary Pattern Dan Principal Component Analysis,” 2021.
[5] X. Wu, R. He, Z. Sun, and T. Tan, “A Light CNN for Deep Face Representation  with  Noisy  Labels,”  Nov.  2018,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.02683
[6] W.  Astuti,  “Implementasi  Metode  Super  Resolusi  Untuk Meningkatkan  Kualitas  Citra  Hasil  Screenshot,” JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  432,  Jun.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2129.
[7] K. S. Zebua, I. Herwidiana Kartowisastro, and G. P. Kusuma, “Low Resolution  Face  Recognition  Using Combination  Of  Gpen  Super Resolution  And  Facenet,” J  Theor  Appl  Inf  Technol ,  vol.  30, no. 12, 2023, [Online]. Available: www.jatit.org
[8] J.  Deng,  J.  Guo,  J.  Yang,  N.  Xue,  I.  Kotsia,  and  S.  Zafeiriou, “ArcFace:  Additive  Angular  Margin  Loss  for  Deep  Face Recognition,” Jan. 2018, doi: 10.1109/TPAMI.2021.3087709.
[9] M.  Kim,  A.  K.  Jain,  and  X.  Liu,  “AdaFace:  Quality  Adaptive Margin  for  Face  Recognition,”  Apr.  2022,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2204.00964
[10] X. Wang, L. Xie, C. Dong, and Y. Shan, “Real-ESRGAN: Training Real-World  Blind  Super-Resolution  with  Pure  Synthetic  Data,” 2021. [Online]. Available: https://github.com/xinntao/Real- ESRGAN
[11] D. Yi, Z. Lei, S. Liao, and S. Z. Li, “Learning Face Representation from Scratch,”
Nov. 2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1411.7923
[12] G.  B.  Huang,  M.  Ramesh,  T.  Berg,  and  E.  Learned-Miller, “Labeled  Faces  in  the  Wild:  A  Database  for  Studying  Face Recognition in Unconstrained Environments.” [Online]. Available: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/.
[13] Z.  Cheng,  X.  Zhu,  and  S.  Gong,  “Low-Resolution  Face Recognition,” Nov. 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1811.08965 [14]
D. E. Kurniawan, K. Adi, and A. F. Rohim, “Sistem Identifikasi Biometrika  Wajah  Menggunakan  Metode  Gabor  KPCA  dan Mahalanobis Distance,” JSINBIS J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 2, no. 1, pp. 006–010, Jan. 2014, doi: 10.21456/vol2iss1pp006-010
[15] “InsightFace: an open source 2D&3D deep face analysis library.” Accessed: Jun. 14, 2023. [Online]. Available: https://insightface.ai/