OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 1, PP .40-46, S EPT 2018 E-ISSN : 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Implementasi Fitur Haar-like dalam Mendeteksi dan Menghitung Jumlah Orang pada Noised Digital Image

## Qisthi Al Hazmi Hidayatur Rohman
Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI. Panjaitan 128 Purwokerto, Indonesia
qisthi@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on September 28, 2018

## Abstract
Mendeteksi objek pada citra digital bagi manusia pada umumnya merupakan hal yang tidak sulit, namun  tidak  bagi  komputer.  Komputer  membutuhkan  teknologi  khusus  untuk  mengolah  suatu citra  hingga  dapat  mendeteksi  objek  pada  citra  digital.  Visi  komputer  memberikan  solusi  pada komputer  untuk  dapat  mendeteksi  objek  pada  citra  digital.  Salah  satu  fitur  yang  dapat diimplementasikan adalah Fitur Haar-like. Dengan fitur Haar-like,  komputer akan  mengekstraksi citra digital yang nantinya akan dideteksi suatu objek pada citra tersebut dengan algoritma Viola- Jones,  yaitu algoritma  cascade  classifier  yang berfungsi untuk  mendeteksi suatu  objek pada citra berdasarkan  data  citra  terlatih  (trained  data).  Pada  penelitian  ini,  Fitur  Haar  dapat  mendeteksi objek pada citra digital dengan tiga kondisi yang berbeda, yaitu saat kondisi normal, kondisi citra dengan  derau,  dan  kondisi  citra  dengan  pencahayaan  rendah.  Visi  komputer  dengan  Fitur  Haar- like  dapat mendeteksi objek pada ketiga kondisi  citra tersebut dengan prosentase kesalahan  yang cukup rendah.
Kata Kunci: Visi Komputer, Citra Digital, Derau, Haar-like

## I. P ENDAHULUAN
endeteksi orang pada sebuah citra digital merupakan hal yang mudah bagi penglihatan manusia, namun tidak  bagi  komputer.  Dengan  visi  komputer,  komputer  akan  diprogram  untuk  mendeteksi  serta menghitung  jumlah  orang  pada  sebuah  citra  [1].  Dengan  mengizinkan  komputer  melakukan  hal  tersebut, maka  akan  memudahkan  kerja  manusia  dalam  menghitung  orang  pada  sebuah  citra  digital  yang  terdiri  dari banyak  orang,  seperti  pada  jalan  raya.  Jika  hanya  satu  citra  maka  manusia  akan  mudah  untuk  menghitung, namun  bayangkan  jika  citra  yang  disediakan  lebih  dari  1000,  maka  akan  dibutuhkan  waktu  yang  lebih panjang. Untuk dapat memungkinkan komputer mendeteksi serta menghitung jumlah orang pada sebuah citra digital,  teknologi  visi  komputer  dapat  diimplementasikan  pada  komputer,  khususnya  dengan  menggunakan Fitur Haar pada citra digital [1].
Tujuan dari penulisan ini adalah untuk menguji kinerja dari Fitur Haar dalam mendeteksi objek orang pada citra  digital.  Komputer  akan  diprogram  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diinginkan,  yakni  untuk  mendeteksi orang pada suatu citra digital dengan  fitur Haar. Pada penelitian  ini, penulis akan  melakukan  tiga pengujian yang  berbeda  pada  citra  digital  untuk  mendeteksi  orang  pada  citra  digital  dengan  Fitur  Haar  yaitu:  1.  citra terang tanpa noise (normal), 2. citra dengan derau (dengan variasi jumlah derau 0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1), M
dan 3. citra dengan  intensitas cahaya (brightness)  yang rendah dengan gamma  yang disesuaikan  yakni 0.75, 0.5, 0.25, dan 0.1. Derau atau noise yang digunakan pada penelitian ini adalah salt and pepper noise.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Visi Komputer
Visi Komputer merupakan salah satu interdisiplin keilmuan yang mengajarkan komputer bagaiamana untuk memahami citra ataupun video digital. Komputer tidak dapat memahami citra maupun video digital. Dengan metode yang disajikan Visi Komputer, Komputer dapat diprogram untuk memahami suatu citra digital dengan metode yang dikenal sebagai pengolahan citra. Citra yang sudah diolah oleh komputer, selanjutnya dipahami oleh komputer dengan  metode kecerdasan buatan, dengan kata lain  visi komputer merupakan gabungan dari pengolahan citra dan kecerdasan buatan [2].
Skema  tugas  visi  komputer  terdiri  dari  metode  akuisisi,  pengolahan,  analisa,  dan  memahami  citra  digital [1].  Skema  tugas  tersebut  memungkinkan  visi  komputer  untuk  mendeteksi  suatu  objek  tertentu  pada  suatu citra digital, baik objek orang, maupun objek lainnya seperti pisang, ponsel, dan lain sebagainya.

## B. Fitur Haar-like
Fitur Haar-like merupakan fitur yang digunakan, pada komputer visi, untuk mendeteksi suatu objek pada citra  digital.  Paul  Viola  dan  Michael  Jones  [3]  mengenalkan  fitur  Haar-like  ini  pada  tahun  2001  yang algoritmanya  disebut  Viola  Jones  Algorithm  yang  digunakan untuk  mendeteksi objek  dengan cepat (rapid detection) [1]. Fitur Haar-like awalnya digunakan untuk mendeteksi wajah manusia (face detection), namun saat  ini  fitur  Haar-like  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  lain  selain  wajah  manusia,  yakni  orang  (body) dan lain sebagainya.
Algoritma  Viola-Jones  menggunakan  pengklasifikasi  kaskade  untuk  mendeteksi  suatu  objek  pada  citra digital.  Algoritma ini membutuhkan citra positif dan citra negative untuk melatih classifier yang nantinya dibutuhkan  untuk  mengekstrak  fitur dari  data tersebut [4].  Gambar  menunjukkan  beberapa tipe  fitur  yang digunakan  untuk  mendeteksi  objek  dengan  fitur  Haar-like.  Setelah  mendapatkan  region  of  interest  dari setiap kesamaan citra positif, keluarannya dapat digunakan untuk mendeteksi juga menghitung objek yang diinginkan.
Gambar 1. Jenis Fitur Haar-like: a) sudut; b) garis; c) center surrounded [4]

## C. Derau Garam dan Merica
Derau  atau Noise pada  citra  dapat  berupa  aditif  atau  duplikatif,  tergantung  pada  bagaimana  citra terbentuk [2]. Derau impuls adalah salah satu jenis derau aditif yang ada pada citra yang dikarenakan oleh kesalahan  bit  dalam transmisi.  Pada citra digital, terdapat dua  jenis  derau  impuls  yaitu  derau dengan  nilai acak dan  derau  dengan  nilai tetap,  yang  dikenal  sebagai  derau  garam  dan  merica  ( salt  and pepper  noise ). Pada  derau  garam  dan  merica,  piksel  yang  rusak  mengambil  nilai  maksimum  (255)  atau  minimm  (0), sehingga  menyebabkan  bintik  hitam  dan  putih  pada  citra  [6].  Berdasarkan  teori  di  atas,  dapat  dituliskan sebuah formula untuk derau garam dan merica [7]:
Implementasi Fitur Haar-like dalam Mendeteksi dan Menghitung Jumlah Orang pada Noised Digital Image
Gambar 2. Citra dengan Derau Salt and Pepper

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan sistem operasi Linux Ubuntu 16.04 dengan Bahasa pemrograman Python dan library OpenCV  yang  digunakan  untuk  mengolah  dan  mengekstrasi  citra  digital  serta  mendeteksi  serta menghitung  jumlah  orang  pada  citra  digital  yang  dimasukkan  dengan  komputer  visi.  Dalam mengimplementasi  fitur  Haar-like  dibutuhkan  sekumpulan  data  terkait,  di  penelitian  ini  adalah  data  orang, yang penulis dapatkan dari internet. Data dilatih dengan fitur cascadetraining yang tersedia di dalam OpenCV untuk  menghasilkan trained  data yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  mendeteksi  orang  pada  citra  yang dimasukkan [2].
Implementasi Fitur Haar-like dalam Mendeteksi dan Menghitung Jumlah Orang pada Noised Digital Image
Gambar 3. Flowchart Sistem
Pada alur sistem di Gambar 2, citra yang dimasukkan akan diproses oleh program, yakni citra digital diubah menjadi  citra  hitam  putih  ( RGBtoGRAY ).  Citra  yang  telah  diubah  menjadi  citra  hitam  putih  akan  diproses menggunakan  pengklasifikasi  fitur  Haar.  Fitur  Haar  akan  mendeteksi Region  of  Interest citra  tersebut berdasarkan  data  yang  diharapkan,  pada  penulisan  ini  ROI  pada  orang  ( person  detection ).  Jika  objek terdeteksi  pada  citra,  proses  selanjutnya  adalah  memberikan  gambar  kotak  pada  citra  yang  sudah  diproses, lalu citra yang sudah diberi gambar kotak ditampilkan sebagai keluaran.
Gambar 4. Skema Pengujian Sistem
Pada penelitian ini, penulis mengambil citra digital dengan objek manusia secara acak. Pada penelitian ini, penulis menggunakan 3 skema pengujian dengan kondisi citra yang berbeda, yakni kondisi 1: citra dengan intensitas cahaya yang baik, citra dengan derau garam dan merica (dengan variasi jumlah derau 0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1), dan citra dengan intensitas cahaya ( brightness ) yang rendah dengan gamma yang disesuaikan yakni 0.75, 0.5, 0.25, dan 0.1. Jumlah citra yang akan digunakan sebanyak lima citra, citra dengan satu objek orang, dua objek orang, tiga objek orang, empat objek orang, dan lima objek orang.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Menambahkan Derau pada Citra Digital
Derau  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  derau  garam  dan  merica  ( salt  and  pepper  noise ). Derau garam  dan  merica  menyebabkan  citra  digital  memiliki  titik-titik  hitam  dan  putih  yang  tersebar  secara  acak dengan  jumlah  ( probability )  yang  berbeda-beda.  Pada  penelitian  ini,  penulis  memberikan  jumlah kemungkinan terjadinya derau dengan  nilai  yang  berbeda-beda,  yaitu  0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1. Semakin tinggi  nilai probability -nya,  maka derau pada citra akan semakin  banyak. Gambar 5 di  bawah  menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai probability -nya maka jumlah derau yang muncul pada citra semakin banyak, nilai dibatasi hanya sampai 0.1, karena jika lebih dari itu maka citra asli tersebut tidak akan terlihat dengan jelas. Berikut adalah hasilnya.
Gambar 5. Citra dengan Probability Derau: (a) 0.01, (b) 0.025, (c) 0.05, (e) 0.075, (d) 0.1

## B. Mengubah Pencahayaan ( Brightness ) pada Citra dengan Mengubah Nilai Gamma
Gamma  pada  citra  digital  dapat  diatur  untuk  mengatur  tingkat  kecerahan  ( brightness )  pada  citra  digital. Pada penelitian ini, penulis mengubah tingkat pencahayaan pada citra yang nantinya dilakukan deteksi objek orang pada citra digital. Nilai gamma yang digunakan adalah: 0.75, 0.5, 0.25, dan 0.1. Semakin rendah tingkat gamma-nya,  maka  akan  semakin  gelap  citra  digital  tersebut.  Gambar  6  menunjukkan  perubahan  tingkat kecerahan ( brightness ) pada citra digital.
Gambar 6. Citra dengan tingkat gamma: (a) 0.75, (b) 0.5, (c) 0.25, (d) 0.1

## C. Perbandingan Hasil Deteksi dengan Fitur Haar
Tiga citra digital diberikan tiga kondisi  yang berbeda, yaitu pertama adalah kondisi  normal, di  mana citra digital tidak diberikan kondisi apapun, kedua adalah kondisi citra dengan derau garam dan merica yang sudah
Implementasi Fitur Haar-like dalam Mendeteksi dan Menghitung Jumlah Orang pada Noised Digital Image
dijelaskan pada subbab  A, dan ketiga adalah kondisi citra dengan tingkat pencahayaan  yang berbeda seperti pada gambar 6 di subbab B. Tabel 1 menunjukkan perbandingan hasil deteksi orang serta menghitung jumlah orang pada citra digital yang dikondisikan dengan tiga kondisi yang berbeda. Pada citra normal, objek dapat terdeteksi  dengan  baik  sedangkan  pada  citra  dengan  derau,  objek  yang  terdeteksi  bernilai  acak,  tergantung jumlah probability derau yang ditampilkan pada citra, dan pada citra dengan pencahayaan lebih rendah, objek terdeteksi dengan jumlah yang berbeda-beda, tergantung dari nilai gamma pada pencahayaan citra digital.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Deteksi Citra Digital pada Tiga Kondisi Berbeda Citra 1 orang Citra 2 orang Citra 3 orang Citra 4 orang Citra 5 orang Detect T (s) Detect T (s) Detect T (s) Detect T (s) Detect T (s) Normal 1 0.122 2 0.315 3 0.228 4 0.208 5 0.353 S&P 0.01 1 0.383 2 0.331 3 0.256 3 0.339 5 0.502 S&P 0.025 1 0.402 1 0.355 3 0.301 2 0.332 3 0.626 S&P 0.05 1 0.392 1 0.393 1 0.314 2 0.338 1 0.652 S&P 0.075 2 0.385 0 0.292 1 0.323 1 0.331 1 0.607 S&P 0.1 1 0.383 0 0.316 1 0.338 0 0.326 0 0.597 Bright: 0.75 1 0.16 1 0.311 3 0.279 3 0.182 5 0.355 Bright: 0.5 1 0.154 1 0.349 2 0.253 2 0.225 4 0.336 Bright: 0.25 1 0.136 0 0.297 2 0.249 1 0.242 2 0.316 Bright: 0.1 0 0.068 0 0.253 0 0.208 1 0.226 1 0.345

## V. Kesimpulan
Berdasarkan Tabel 1, dapat  disimpulkan bahwa Fitur Haar dapat  mendeteksi serta menghitung objek pada citra  digital,  baik  citra  normal,  citra  gelap,  maupun  citra  dengan  derau.  Persentase  deteksi  Fitur  Haar  pada setiap  kondisi  citra  bervariasi,  semakin  gelap  maka  Fitur  Haar  akan  kesulitan  dalam  mendeteksi  objek, sehingga  objek  yang  terdeteksi  kurang  dari  jumlah  objek  sebenarnya  sedangkan  pada  citra  dengan  derau garam dan merica, Fitur Haar cukup baik dalam mendeteksi objek, di mana persentasenya tidak jauh berbeda dengan persentase deteksi pada citra normal. Akan tetapi, citra dengan jumlah objek orang yang lebih banyak, citra  dengan  derau tidak  begitu  baik  terdeteksi  objeknya,  dikarenakan  beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah kepadatan objek (jumlah objek yang banyak pada citra dengan ukuran tertentu).

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis  ingin  menyampaikan  terima  kasih  kepada  seluruh  civitas  Fakultas  Teknik  Telekomunikasi  dan Teknik Elektro, khususnya Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto atas dukungan kepada penulis.

## R EFERENCES
[1] Singh Dushyant K., dan Kushwaha Dharmender S., “Analysis of Face Feature based Human Detection Techniques”, IJCTA, 9(22), 2016, pp. 173-180.
[2] Dawson-Howe Kenneth, “A Practical Introduction to Computer Vision with OpenCV”, Wiley, 2014.
[3] Jones Michael, dan Viola  Paul, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade  of  Simple Features”, Proceesings  of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2001, Kauai, HI, USA, 2001, pp. I-I.
[4] Utaminingrum Fitri, Primaswara Renaldi, dan Sari Yuita A., “Image Processing of Rapidly Eye Detection based on Robust Haar Sliding Window”, International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), Vol. 7, No. 2, April 2017, pp. 823-830.
[5] Iqbal Mohammad, Yuwono Rudi  T., Fadhillah  Hadyan M., dan Widiyanto Sigit, “Realtime  Stereo Vision  for Vehicle Detection, Classification and Counting Using Raspberry Pi”, Journal of Engineering and Applied Sciences, 12 (8), 2207-2213, 2017.
[6] Sathua Sujaya Kumar, Arabinda Dash, dan Aishwaryarani Behera, “Removal of Salt and Pepper noise from Gray-Scale and Color Images: An Adaptive Approach”, IJCST, Vol. 5, Issue 1, Jan-Feb 2017.
[7] Zhang  Peixuan,  dan  Li  Fang,  “A  New  Adaptive  Weighted  Mean  Filter  for  Removing  Salt-and-Pepper  Noise”,  IEEE  Signal Processing Letters, Vol. 21, No. 10, October 2014.