## REVIEW ALGORITMA CROWD DETECTION DAN FACE RECOGNITION

## Gede Humaswara Prathama
Dosen Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Nasional Denpasar, Jln Bedugul No. 39, Sidakarya Denpasar Bali, Indonesia
E-mail : huma@undiknas.ac.id
ABSTRACT : Saat ini marak terjadi tindakan kriminal di kota-kota, tindakan kriminal tidak hanya terjadi di daerah sepi namun juga di keramaian. Pihak keamanan tentu sudah disiapkan untuk menjaga keamanan dan kenyamanan di sudut-sudut kota. Pihak keamanan terus meningkatkan quick response terhadap  tindakan  kriminal  di  daerahnya.  Namun  hal  tersebut  belum  cukup  untuk  menjaga kenyamanan terutama pada keramaian jika tidak dibantu dengan teknologi yang ada saat ini. Crowd detection dan face  recognition merupakan  teknologi  yang  sudah  banyak  digunakan  dalam  berbagai keperluan  pada  saat  ini. Crowd  detection merupakan  teknologi  untuk  mendeteksi  gerakan  manusia dari sebuah kamera. Sedangkan Face recognition adalah teknologi untuk mendeteksi wajah manusia dari  sebuah  kamera.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  algoritma  untuk crowd  detection telah mendapatkan  minat  yang  kuat,  sehingga  berbagai  penelitian  tentang crowd  detection sudah  banyak dilakukan  dengan  berbagai  metode.  Begitu  juga  dengan face  recognition ,  telah  banyak  dilakukan penelitiannya dengan berbagai metode dan algoritma. Pihak keamanandalam menjaga keamanan dan kenyamanan dapat memanfaatkan kedua teknologi ini sebagai sarana pendukung untuk meningkatkan quick response dari pihak keamanan.
Keywords: crowd detection, face recognition, quick response security

## PENDAHULUAN
Face  recognition dan crowd  detection merupakan  turunan  dari image  processing , metode  yang  digunakan  hampir  sama  yaitu pelatihan dan pengujian namun algoritma yang digunakan  sudah tentu  berbeda. face recognition digunakan  untuk  mendeteksi kepemilikan  wajah  yang  ditampilkan  oleh kamera  sedangkan  crowd  detection  digunakan untuk  mendeteksi  kegiatan  negatif  yang ditampilkan oleh kamera.
Dengan
menggabungkan  kedua  teknologi  ini  dalam sebuah aplikasi yang saling memberi informasi untuk  dapat  mendeteksi  kejanggalan  yang terjadi dalam sebuah keramaian.
Tahapan  yang  dapat  dilakukan  dengan menggabungkan  kedua  teknologi  ini  yaitu dengan  menggunakan crowd  detection untuk mendeteksi kegiatan yang janggal dari kamera yang  dapat  membedakan  orang  sedang berkelahi,  pelecehan  atau  hanya  terjatuh  [1], dibantu  dengan face  recognition dengan pengenalan gender yang  dapat  mendeteksi
apakah  kejanggalan  tersebut  dilakukan  oleh sesama  jenis  atau  beda  jenis  [3]  yang  dapat memberikan  kesimpulan  yang  lebih  kuat bahwa kejanggalan tersebut sebuah perkelahian  atau  pelecehan.  Ketika  sudah didapatkan  kesimpulan  dari  kejanggalan tersebut, face  recognition dapat  membantu dengan  mengidentifikasi  langsung  siapa  saja yang melakukan tindakan tersebut.
Tentu  saja  masih  terdapat  permasalahan dari teknologi ini, yaitu tingkat kesulitan untuk mendeteksi  kegiatan  atau  kejanggalan  dari keramaian  tersebut  apakah  tindakan  yang dilakukan bisa disimpulkan negatif atau positif [1],  pengenalan  wajah  dari  keramaian  juga akan  sulit  dideteksi,  penggunaan  kamera CCTV  yang  kualitas  gambarnya  juga  akan mempersulit  penggunaan  teknologi  ini  [2]. Maka  disini  akan  dibahas  metode  dan algoritma  yang  terbaik  yang  dapat  digunakan untuk  menggabungkan  kedua  teknologi  ini sehingga mendapatkan hasil yang terbaik.

## ANALISIS FACE RECOGNITION

## 2.1 Face Recognition
Teknik  mendeteksi  wajah  secara  kasar dapat diklasifikasikan ke dalam 3 kategori [2].
a. feature-based menggunakan  teknik Edges , texture,  colour,  motion dan multiple features .
b. Template  matching menggunakan  teknik shape template dan face models .
c. Image-based menggunakan teknik Eigenface ,  neural network ,  SVM  dan
adaboost .
Sifat  keberagaman  gambar  wajah  telah diteliti berdasarkan analisis numerik.
Berdasarkan  analisis,  dua  algoritma  yaitu analisis  komponen  utama  dan  algoritma eigenfaces telah  diusulkan  untuk  efisien  dan ditingkatkan  optimal  pengenalan  wajah. Algoritma ini telah diuji dan divalidasi dengan 360  sampel  wajah  yang  dikenali  dalam database dan 120 sampel gambar dari database citra wajah yang tidak dikenali [4].
Kinerja dari algoritma yang diusulkan pada 480  sampel  wajah  yang  diambil  dari  berbagai posisi  sudut  dan  sebagian  besar  di  bawah kondisi intensitas  cahaya  rendah  menunjukkan efisiensi dan adaptasi algoritma yang diusulkan dalam  kondisi  kritis  dan  belum  pernah  terjadi sebelumnya.  Teknik  pelaksanaan  ditunjukkan dalam  pekerjaan  ini  berdasarkan  pada  wajah identitas  gambar  (yaitu  yang  diminta numeric values ) bisa disamakan dengan rekening bank, nomor  kartu  identitas  atau  paspor  sebagai sarana identifikasi pribadi untuk kejahatan dan penipuan.  Namun,  valid  atau  tidaknya  nomor identitas  tidak  bisa  dijamin  jika  wajah  tidak dikenali[4].
Kecepatan  dan  akurasi  yang  diusulkan algoritma, berdasarkan implementasinya strategi,  menunjukkan  bahwa  hal  itu  bisa diadaptasikan  untuk  analisis  secara online pengenalan  wajah  dan  secara real-time . selanjutnya bisa di implementasi secara paralel dari  algoritma  yang  diusulkan  pada  komputasi
mesin real-time embedded reconfigurable seperti field Programmable gate array (FPGA)  atau complex  programmable logic  devices (CPLDs)  dengan  kamera real- time yang  terhubung  untuk  analisis  wajah  dan desain sistem pengenalan wajah[4].
Sistem  pengenalan  wajah  kecepatan  tinggi dan  kuat  diusulkan  dalam  rangka VIoT ,  yang versi  perbaikan  lebih  praktis  dalam  skenario yang  sebenarnya. tradeoff antara  rasio percepatan  dan  tingkat  pengenalan  bisa memenuhi  berbagai  kebutuhan  dari  pengguna. menurut  pengguna  pada  skala  sebenarnya kinerja database dan  mesin,  parameter cluster dapat disesuaikan secara bebas [5].
Menggunakan eigenface dengan  banyak sampel  dalam  tahap  pelatihan  mempengaruhi lamanya  tahap  pelatihan  tersebut  maupun akurasi  hasil  pengenalan.  Banyak  sampel eigenface berkorelasi langsung dengan banyak data eigenface yang  dihasilkan,  besar  data yang  harus  diproses,  serta  banyaknya node di layer input pada backpropagasi yang berakibat lamanya  proses  pelatihan.  Pengenalan  gender suatu  sampel  wajah  berdasarkan  komposisi eigenface- nya  dapat  mempengaruhi  akurasi pada  backpropagasi,  semakin  banyak  sampel yang digunakan pada eigenface maka semakin besar  akurasi  pada  backpropagasi.  Namun sampel yang banyak akan menyebabkan waktu komputasi  yang  semakin  lama,  itu  tergantung dari resource yang  digunakan  untuk mengkomputasinya, tapi tetap saja berpengaruh  pada  komputasinya.  apalagi  jika ditambahkan menggunakan algoritma genetika yang  dapat  perduksi  jumlah eigenface yang aktif untuk proses pengenalan tanpa mengurangi akurasi pengenalan wajah.
2.2 Contoh bahan dan metodologi Pada paper [4], mereka menggunakan 480
sampel gambar JPG yang diambil menggunakan  Samsung®  DIGIMAXS500  / CYBER530 digital  camera ,  terdapat  10 sampel  gambar  dari  masing-masing  48  orang di Nigeria[4].

## 2.3 Pengolahan sampel wajah
Pengolahan  gambar  perlu  meningkatkan kecepatan  dan  akurasi  identifikasi  dan pengenalan gambar wajah. Apalagi bila jumlah Gambar wajah yang relatif besar, setiap wajah gambar  harus  diproses  sebelumnya  dengan mengurangi  ukurannya  dan  mengkonversi gambar  ke  format  yang  membutuhkan kapasitas  penyimpanan  memori  yang  lebih sedikit. selain itu untuk mengurangi pemakaian memori  sebagai  penyimpanan  gambar  wajah, semua  wajah  JPG  gambar  dikonversi  menjadi portable  graymap (  PGM  )  dan  ukuran gambarnya menjadi tinggi 114 piksel dan lebar 114  piksel  ,  disaring  untuk  menghilangkan noise menggunakan adaptive  Wiener  filter ( AWF  )  ,  dan  akhirnya  diubah  ukurannya  dari ketinggian  aslinya  640 pixel dan  lebar  480 pixel menjadi  114  dengan  114  masing  piksel.
PGM  disaring  dan  diubah  ukurannya  gambar wajah kemudian digunakan untuk analisis lain yaitu  mengidentifikasi  dan  pengenalan  setiap gambar  wajah  dalam Database .  Algoritma PPFI diberikan  dalam  nomor  satu  melalui nomor enam dalam algoritma TABEL I [4].

## TABLE I
THE FACE IMAGE EVALUATION ALGORITHMS USING MATLAB®
% 1. Load the known face image from database (Only once for faster comparison) load image1_facedb % Face database load image2_pca % PCA data database
% 2. Incoming face image (INFI) for recognition. In this study, this image is randomly from the 480 original face images (OFI) in terms of their number sequence between 1 and 480. src_face = input( 'Please enter any number between 1 and 480 to recognize image = ' );
% 3. Evaluate the input face image identity number to check if it is within the database limit. Otherwise prompt the user to enter a valid identity number.
Image5_evalsrc; % 4. Convert the JPG face images to PGM to reduce storage memory requirements and display result.
i_face = imread(strcat( 'face' ,num2str(inface),
... '.JPG' )); imwrite(i_face, 'I_Fac.pgm' ); I_Fac = imread( 'I_Fac.pgm' ); figure(1), imshow(i_face); title( 'OFI ##' );
% 5. Filtering and resizing the PGM face images. AWF_Face = wiener2(I_Fac,[3 3],0.8); rf_Face = imresize(AWF_Face,([114 114); figure(2), imshow(rf_Face),
title( 'PPFI ##' ) % 6. Reshape the filtered image matrices to comply with MATLAB's toolboxes for analysis.
[DIM, LEN] = size(rf_Face); nn=3; re_Face = reshape(rf_Face,DIM*LEN/nn,nn); LEN_re = length(re_Face); new_reFace = double(re_Face); % 7. Analysis of the PPFI for each face image. STD_Face = std(new_reFace,1,2); M_Face = mean(new_reFace); S_Fcae = sum(new_reFace); SVD_Face = svd(new_reFace); DCT_Face = dct2(new_reFace); VAR_face = sqrt(sum(new_reFace.^2)/LEN_re); FFT_Face = fftshift(new_reFace,1); Q_Face = detrend (new_reFace, 'linear' , 'true' ); drf_Face = double(rf_Face); [VEC,VAL] = eig(drf_Face); CVM_Face = cov(new_reFace); VCVM_Face = diag(cov_face); SDCVM_Face = sqrt(diag(cov(new_reFace);

## 2.4 Algoritma PCA Berdasarkan SVD
Analisis  komponen  utama  atau Principal component  analysis ( PCA )  adalah  alat transformasi linear orthogonal yang mengubah data  ke  sistem  koordinat  baru  seperti  varians terbesar  oleh  koordinat  pertama  (disebut principal component pertama), varians terbesar kedua  di  koordinat  kedua,  dan  seterusnya. PCA secara teoritis dengan optimal mengubah data  untuk  diberikan  dalam  bentuk  kuadrat terkecil  dan  melibatkan  prosedur  matematika yang  mengubah  sejumlah  variabel  yang mungkin  berkorelasi  menjadi  sejumlah  kecil variabel berkorelasi disebut principal component . principal componentaccount Pertama  untuk  sebanyak  variabilitas  dalam data  sebanyak  mungkin,  dan  masing-masing component  account yang  berhasil  untuk sebanyak  variabilitas  yang  tersisa  mungkin. PCA  adalah  yang  paling  sederhana  dari analisis truemultivariateigenvector-based . Seringkali,  operasi  PCA  dapat  dianggap sebagai  mengungkapkan  struktur  internal  data dengan  cara  yang  terbaik menjelaskan varians dalam  data.  Selanjutnya,  PCA  memberikan strategi  bagaimana  mengurangi  data  yang kompleks diatur ke dimensi yang lebih rendah untuk mengungkapkan yang kadang tersembunyi,  merupakan  struktur  sederhana yang  sering  mendasari  itu.  Dua  metode, dengan  kelebihan  dan  kekurangan  mereka,
telah  diusulkan  dalam  untuk  evaluasi  PCA menggunakan :
a. metode kovarians
b. analisis korespondensi.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pengenalan  wajah TABEL  I  Bagian  II  - C  yang  disajikan  dalam Bagian  II  -  D,  kami  mengusulkan  algoritma SVD  yang  akan  memanfaatkan  sifat  dari matriks kovarians untuk mencapai perhitungan lebih  cepat  dan  singkat  dari  komponen  utama gambar  wajah.  Berikut  ini  kami  menyajikan algoritma SVD untuk memfasilitasi solusi dari algoritma PCA.

## ANALISIS CROWD DETECTION
Karakterisasi perilaku normal untuk orang banyak menggunakan pola aliran normal optik untuk memperkirakan parameter model. Proses pemodelan melibatkan empat tahap[6]:
a. Preprocessing :  pemodelan  latar  belakang dan perhitungan aliran optik.
b. Feature  prototypes :  analisis  komponen utama pada medan aliran contoh.
c. Spectral  Clustering :  penentuan  otomatis jumlah  HMMs  untuk  mewakili  urutan aliran data.
d. Bank  of  models :  pelatihan  model  HMM menggunakan  data  setiap  cluster  per model.
Analisis  berkonsentrasi  pada  identifikasi peristiwa yang tidak biasa di keramaian dengan membandingkan  kemungkinan  pengamatan baru ke ambang deteksi.

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing  melibatkan Mixture  of Gaussians  background  model untuk  sebuah adegan. Background  model menghasilkan mask dengan  objek foreground terdeteksi  per frame .  Sejalan  dengan  ekstraksi foreground arus  kuat  optik  dihitung  untuk  seluruh frame dengan  menggunakan  teknik  yang  dijelaskan dalam  [2].  Sebelum  perhitungan  aliran  optik urutan  adalah  merapikan  dengan  5x5x5
Gaussian  filter  untuk  mengurangi  noise akuisisi  (  σ  =  0,8  )  .  Yang  dihasilkan  aliran optik  sub-sampel  oleh  filter  median  dengan window ukuran  8x8  diterapkan  secara independen  untuk  komponen  horisontal  dan vertikal.  Kombinasi  arus  informasi  dengan foreground  mask memungkinkan  analisis untuk  hanya  mempertimbangkan  vektor mengalir  di  dalam  objek foreground , mengurangi observation  noise .  Parameter gerak  dikodekan  dalam  vektor  sampel  dari bentuk  s  =  (  u  ,  v  )  ,  dimana  u  dan  v  adalah komponen aliran optik horizontal dan vertikal .
Sebelum analisis foreground mask
ditumpangkan  ke output  aliran  optik  sehingga parameter  gerak  untuk  objek foreground terdeteksi.  Semua  nilai  luar foreground  mask diatur  ke  nol  untuk  mengkarakterisasi  daerah statis[6].
3.2 Feature prototypes
Langkah pertama dari ekstraksi prototipe  adalah  untuk  melakukan  analisis komponen  utama  (PCA)  pada  aliran  optik bidang masing-masing bingkai Fnt = ((u1, v1), ..., (uP , vP )) pada V. J eigenvectors pertama dengan nilai eigen terbesar yang dipilih untuk membentuk  dasar  untuk  proyeksi.  Proyeksi mengurangi  fitur  dimensi  masukan  dari dimensi  aliran  bidang  sampel  P  dengan dimensi yang dipilih eigenvectors J. dihasilkan himpunan vektor fitur untuk segmen ke-n di V yaitu [6]:
W n = { w n1 , ..., w nT } (1)
dimana  wnt  adalah  vektor  yang  mewakili proyeksi bingkai ke-t dalam segmen ke-n atas eigenvectors yang  dipilih,  yang  didefinisikan sebagai
w nt = {g nt1 , ..., g ntm } m = 1... J (2) mana g ntm adalah berat yang berhubungan  dengan  ke-m eigenvectors . Vektor-vektor  pada  (1)  merupakan  pola aktivitas di segmen ke-n [6].

## TELSINAS

## 3.3 Spectral Clustering
Penurunan  ukuran  kesamaan  segmen video  untuk spectral  clustering pada kemungkinan pengamatan dalam segmen yang  diberikan  oleh  model HiddenMarkov Untuk  itu  beberapa  Pengamatan Markov Model  (MOHMM)  dilatih  dengan vektor  fitur  di  setiap  segmen  video  di  dalam pelatihan  sehingga  ditetapkan  model
1..N.  Struktur  MOHMM  adalah dengan  J states (sama  dengan  jumlah eigenvectors yang  dipilih)  dan  satu  emisi probabilitas Gaussian per states dalam rangka mengurangi  jumlah  sampel  yang  diperlukan untuk melatih MOHMM (asumsi independensi dalam ruang masukan dari proyeksi eigenvectors ).  Ukuran  kesamaan  antara segmen video didefinisikan sebagai:
S ij = 1 / 2 { log P(W j |B i ) +  log P(W i |B Nilai-nilai kesamaan berpasangan antara segmen  video  membentuk  matriks  S. kesamaan  matriks  kemiripan  tunduk  pada pengelompokan spektral menggunakan algoritma  yang  dijelaskan  untuk  secara otomatis menemukan jumlah kelompok dalam data video.
Gambar. 1 Eigenflows untuk pelatihan normal pertama ).
e-ISSN 2621-5276 (online)
Penurunan  ukuran  kesamaan  segmen spectral  clustering didasarkan pada kemungkinan pengamatan dalam segmen HiddenMarkov . Untuk  itu  beberapa  Pengamatan Hidden Model  (MOHMM)  dilatih  dengan vektor  fitur  di  setiap  segmen  video  di  dalam pelatihan  sehingga  ditetapkan  model  Bk,  k  =
.  Struktur  MOHMM  adalah ergodic
(sama  dengan  jumlah
yang  dipilih)  dan  satu  emisi dalam rangka mengurangi  jumlah  sampel  yang  diperlukan untuk melatih MOHMM (asumsi independensi
kan dari proyeksi ).  Ukuran  kesamaan  antara
segmen video didefinisikan sebagai: |B j )} (3)
nilai kesamaan berpasangan antara segmen  video  membentuk  matriks  S. kesamaan  matriks  kemiripan  tunduk  pada pengelompokan spektral menggunakan algoritma  yang  dijelaskan  untuk  secara otomatis menemukan jumlah kelompok dalam
untuk pelatihan normal (eigenvector
Gambar 2 kesamaan matriks untuk segmen video pada pelatihan S ij . blok gelap menandakan kesamaan yang tinggi.

## 3.4 Invariant Local Binary Patterns
LBP  adalah  ekstensif  dipelajari  Operator tekstur  lokal  yang  memiliki  beberapa  sifat yang  sangat  baik:  kompleksitas  komputasi rendah,  rotasi  invarian,  dan  ketahanan hal  variasi  iluminasi.  LBP  adalah  histogram yang  didasarkan  pada  operator  statistik  yang dihitung dengan memeriksa distribusi gabungan  dari  nilai  skala  abu
sirkuler  simetris  set  P  piksel  sekitar  x  piksel pada lingkaran berjari-jari R. Da ini  kami  menggunakan  sebuah  multiresolusi deskriptor yang diperoleh dengan menggabungkan  dua  histogram  dihitung dengan menggunakan sampah seragam dengan parameter berikut: (P = 8; R = 1) dan (P = 16; R = 2) [7].
3.5 Local Ternary Patterns (LTP)
Sebuah generalisasi dari LBP adalah LTP, yang mewakili perbedaan skala abu
piksel  menggunakan terner biner .  Perbedaan  antara  nilai  abu
dari nilai-nilai abu-abu di salah satu kawasan u yang  diwakili  oleh  tiga  nilai,  yan
oleh penerapan ambang τ: 1 jika u ≥ x + τ, jika  u  ≤  x  -  τ,  yang  lain  0.  Ini  memberikan diskriminan descriptor lagi  yang  juga  kurang sensitif  terhadap  suara.  Untuk  mengurangi kompleksitas  komputasi,  pola
Gambar 2 kesamaan matriks untuk segmen video pada pelatihan . blok gelap menandakan kesamaan yang tinggi.

## Invariant Local Binary Patterns (LBP)
LBP  adalah  ekstensif  dipelajari  Operator tekstur  lokal  yang  memiliki  beberapa  sifat yang  sangat  baik:  kompleksitas  komputasi rendah,  rotasi  invarian,  dan  ketahanan  dalam hal  variasi  iluminasi.  LBP  adalah  histogram yang  didasarkan  pada  operator  statistik  yang dihitung dengan memeriksa distribusi gabungan  dari  nilai  skala  abu-abu  tetangga sirkuler  simetris  set  P  piksel  sekitar  x  piksel jari R. Dalam penelitian ini  kami  menggunakan  sebuah  multiresolusi deskriptor yang diperoleh dengan menggabungkan  dua  histogram  dihitung dengan menggunakan sampah seragam dengan parameter berikut: (P = 8; R = 1) dan (P = 16;

## (LTP)
Sebuah generalisasi dari LBP adalah LTP, yang mewakili perbedaan skala abu-abu antara daripada  nilai
.  Perbedaan  antara  nilai  abu-abu  x  pixel abu di salah satu kawasan u yang  diwakili  oleh  tiga  nilai,  yang  ditentukan oleh penerapan ambang τ: 1 jika u ≥ x + τ, -1
τ,  yang  lain  0.  Ini  memberikan
lagi  yang  juga  kurang sensitif  terhadap  suara.  Untuk  mengurangi kompleksitas  komputasi,  pola terner dibagi
menjadi dua pola biner dengan mempertimbangkan  baik  positif  dan  negatif komponen. Histogram dihitung dari kedua pola tersebut  kemudian  dipotong.  Dalam  sistem kami, dua konfigurasi parameter yang berbeda dievaluasi: (P = 8; R = 1) dan (P = 16; R = 2) [7].
3.6 Histogram of oriented gradients (HOG)
HOG  menghitung  gradien  intensitas  dari pixel ke pixel dan memilih bin histogram yang sesuai  untuk  setiap pixel berdasarkan  arah gradien.  HOG  fitur  diekstraksi  dalam percobaan  kami  menggunakan  2  ×  2  versi HOG  tersebut.  Fitur  HOG  diekstraksi  pada grid reguler di langkah 8 piksel dan ditumpuk bersama-sama  mempertimbangkan  set  2  ×  2 tetangga  untuk  membentuk  deskriptor  lagi dengan kekuatan yang lebih deskriptif [7].

## 3.7 Haralick texture features
The Haralick tekstur  fitur  deskriptor diusulkan  hampir  30  tahun  yang  lalu  untuk mengklasifikasikan kategori yang berbeda dari batu,  tetapi  banyak  digunakan  saat  ini  untuk mengklasifikasikan  berbagai  jenis  gambar  . Hal  ini  didasarkan  pada  SGLD  ,  atau  matriks co-incident .
Mengingat  gambar  dengan  tingkat  abu-abu N , matriks SGLD pada sudut θ adalah matriks berukuran N × N. Setiap elemen dalam matriks adalah hitungan jumlah pasang tingkat abu-abu i dan j pada jarak d sepanjang arah θ .
Fitur Tiga belas dihitung dari matriks SGLD di sudut  tetap  θ  :  energi,  korelasi  ,  inersia  , entropi , perbedaan saat terbalik , jumlah rata- rata  ,  jumlah  varians  ,  jumlah  entropi  , perbedaan  rata-rata  ,  perbedaan  varians, perbedaan  entropi,  dan  dua  ukuran  informasi korelasi (Diimplementasikan seperti di HaralickTekstur Fitur  Matlab  Toolbox  v0.1b www.bme.utexas.edu / reasearch /
informatika).  Dalam  karya  ini  kita  menguji fitur  ditetapkan  diekstraksi  menggunakan metode  Haralick,  yang  merangkai  fitur  yang diekstraksi  dengan  mempertimbangkan  empat
sudut ( 0 ° , 45 ° , 135 ° dan 90 ° ), dengan d = 1.

## 3.8 Shape analysis
SGLD ini mampu mengukur tekstur dengan menganalisis  transisi  (yaitu,  perbedaan  antara tingkat  abu-abu)  antara  pasangan  piksel,  dan mengatur mereka untuk membentuk histogram. Studi Deeper mengungkapkan  bahwa  matriks ini mengandung banyak informasi yang hanya sebagian  diekstraksi  dengan  fitur  yang  umum digunakan  dalam  literatur.  Untuk  alasan  ini, perlu menyelidiki fitur baru dan metode untuk mengekstrak  informasi  lebih  lanjut  dalam sebuah adegan berbingkai diberikan .
SGLD  dapat  dilihat  sebagai  histogram  dua dimensi  yang  dibuat  dengan  membentuk grid 256  x  256  lokasi  (dalam  kasus  umum kedalaman  gambar  8  -bit),  satu  untuk  setiap nilai grayscale .  Setelah  seluruh  gambar  telah dipindai dan setiap pasangan pixel dipertimbangkan,  SGLD  mewakili  bagaimana piksel berubah. Jika hanya variasi halus dapat ditemukan  dalam  gambar,  SGLD  akan terkonsentrasi  ke  arah  diagonal,  sementara perubahan  mendadak  akan  menyebabkan puncak  yang  memiliki  jarak  tertentu  dari diagonal  .  Informasi  tentang  di  mana  transisi tersebut  terjadi,  bagaimanapun,  adalah  hilang, karena semua kontribusi diringkas terlepas dari wilayah mereka diamati.
Untuk memperoleh karakterisasi yang lebih baik  dari  SGLD,  serangkaian  fitur  baru dikembangkan dalam, dengan ide menggambarkan bentuk histogram secara lebih rinci.  Dari  penjelasan  rinci  bentuk,  itu kemudian  memungkinkan  untuk  mendapatkan data  lebih  banyak  daripada  yang  disediakan oleh indikator yang umum digunakan.
Salah  satu  cara  untuk  mengekstrak  informasi lebih  lanjut  untuk  menganalisis  bentuk  3D histogram dengan mempertimbangkan beberapa nilai ketinggian . Setiap kurva tingkat kemudian  dianalisa  dengan  mendekati  dengan elips.  Pada  setiap  elips  sejumlah  parameter yang  diukur,  dan  akhirnya  jumlah  parameter
ini  perubahan  selama  elips  yang  berbeda diukur.  Hal  ini  menyebabkan  sejumlah indikator  yang  berguna,  yang  pertama  adalah menurunnya  sumbu  elips,  dan  bagaimana  hal itu cocok dengan model linier. Maksimum dan minimum  dari  sumbu  juga  berharga.  Namun parameter  lain  yang  menarik  mengukur volume  di  bawah  tingkat  kontur  tertinggi, dengan  parameter  dual  (volume  SGLD  atas tingkat kontur yang sama ) juga dipertimbangkan.  Parameter  penting  lainnya adalah  eksentrisitas  elips,  yang  mengukur jumlah variasi pixel yang kuat: elips yang tipis sekitar  yang  ditunjukkan  oleh  diagonal  utama bahwa jumlah variasi yang kuat diabaikan dan sebaliknya.  Selanjutnya  parameter  yang  kita bahas  dalam  pekerjaan  ini  adalah  permukaan elips  terkecil  yang  menggambarkan  seberapa halus bagian atas SGLD itu, dan rasio dengan elips  terluas.  Akhirnya,  jumlah  lokasi  SGLD yang memiliki ketinggian nol diukur [7].

## PEMANFAATAN  CROWD  DETECTION DAN FACE RECOGNITION
Berdasarkan review
yang telah dilakukan  pada  literatur  review  ini  adalah terdapat  banyak  metodologi  dan  algoritma yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan  kedua  teknologi  ini,
sehingga  banyak  sekali  peluang  yang  bisa diambil untuk menggabungkannya dan dijadikan sebuah aplikasi yang bisa membantu kegiatan  untuk  menjaga  keamanan  publik terutama  di  keramaian  yang  sulit  dideteksi dengan  cepat  oleh  pihak  keamanan,  teknologi
ini  juga  dapat  membantu  sebagai  alat  bukti dengan adanya face recognition yang langsung mengidentifikasi  pelaku  dari  rekaman  video tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Parthipan  Siva,  Action  Detection  in  Crowd, BMVC 2010 doi:10.5244/C.24.9. Ting  Shan,  Reliable  Face  Recognition  for Intelligent  CCTV,  National  ICT Australia.
Bo  Chunjuan,  Zang  Junxing,  Liu  Changhong and  Sun  Yanhui,  Gender  Classification Based  on  Relaxed  Pixel-Pattern-Based
Texture Feature, ISSN 2013, 1812-5638 Vincent AndrewAkpan, Face Image Processing,  Analysis  and  Recognition Algorithms for Enhanced Optimal Face Recognition System Design:A
Comparative  Study,  2nd,  vol.  2,  ISSN,
2006 – 1781, 2009, pp. 21-40.
Zhuoxuan  Jiang,  Yaping  Lin  and  Stan  Z.  Li, Accelerating  Face  Recognition  for Large  Data  Applications  in  Visual Internet  Things,  ISSN  1812-5638, 2013.
Ernesto  L.  Andrade,  Scott  Blunsden  and Robert  B.  Fisher,  Modelling  Crowd Scenes  for  Event  Detection,  IPAB, School  of  Informatics,  University  of Edinburgh, Unpublished.
Loris Nanni, Sheryl Brahnam, Stefano Ghidoni and  Emanuele  Menegatti,  Automated Crowd  Detection  in  Stadium  Arenas, DIE University of Padua, Unpublished.