## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Pendeteksi Masker Pada Wajah Dengan Menggunakan Algoritma Haar Cascade     Classifier
1 Renaldy William Lijaya Therry, 2 Zacky Yaser Malik Gumiwang, * 3 Wahyu S.J. Saputra
1,2,3 Informatika, Ilmu Komputer, UPN ‘Veteran’ Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Kota SBY, Jawa Timur 60294 e-mail: wahyu.s.j.saputra.if@upnjatim.ac.id
Received: May 26, 2022, Revised: June 26, 2022, Accepted: July 20, 2022

## Abstrak
Hanya  dua  hal  yang  dapat  melawan  pandemi  saat  ini  adalah  masker  wajah  dan  pembersih.  Tapi  ada orang yang tidak mematuhi aturan atau peraturan apa pun. Untuk membatasi orang-orang dari datang ke  tempat-tempat  umum  dan  menjaga  diri  serta  orang  lain  dalam  bahaya,  perlu  ada  sebagai mekanisme untuk cepat, efisien dan sederhana Metode Deteksi Masker Wajah di tempat umum. Karya ini  berfokus  pada  pengembangan  model  Untuk  Masker  Wajah  deteksi  yang  dapat  dengan  mudah dipasang  di  tempat-tempat  umum  seperti  stasiun  kereta  api,  halte  bus,  rumah  sakit,  belanja  mal, kantor,  stadion  dll.  Model  yang  diusulkan  akan  menerima  gambar  dari  kamera  CCTV  yang  sudah dipasang  di  sebagian  besar  tempat  umum  lainnya  saat  ini  dan  akan  mencoba  mendeteksi  jika  ada orang  di  sana  tanpa  topeng.  Model  yang  diusulkan  akan  menggunakan  model  CNN  dalam  dan algoritma Haar Cascade untuk tujuan ini.
Kata kunci: Komputer, Pendeteksi Wajah, Algoritma Haar Cascade, Keras, Open CV

## I. Pendahuluan
Untuk  mencegah  penyebaran  berbagai  virus,  setiap  orang  harus  memakai  masker  wajah setidaknya  di  tempat  umum.  Tapi  banyak  ada  orang-orang  yang  tidak  mematuhi  aturan  COVID  dan mereka  menciptakan  masalah  tidak  hanya  untuk  diri  mereka  sendiri  tetapi  untuk  orang  lain  juga. Dengan  demikian  ada  kebutuhan  untuk  mengidentifikasi  orang-orang  dan  menghukum  mereka sehingga jenis kelalaian dapat dihentikan dan mereka yang mengikuti norma harus diselamatkan dari penyakit berbahaya ini. Deteksi masker di antara orang banyak dapat memecahkan masalah ini. Untuk mengatasi  masalah  ini  kami  telah  mencoba  mengembangkan  model  yang  dapat  mengambil  CCTV feed di tempat umum dan memberitahu dalam kasus siapa pun tanpa topeng terdeteksi. Ini solusi tidak hanya  akan  membantu  dalam  memeriksa  orang  memakai  masker  wajah  atau  tidak  untuk  melindungi dari virus, juga dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pusat ATM, Bank dll. Misalnya jika seseorang  masuk  ke  dalam  dengan  memakai  topeng  maka  secara  otomatis  memberitahukan  kepada otorisasi  utama.  Deteksi  Masker  Wajah  adalah  metode  mendeteksi  masker  wajah.  Dengan perkembangan deteksi wajah kita dapat melihat bahwa seseorang mengenakan topeng yang setuju dan memungkinkan  masuknya  mereka  bisa  sangat  membantu  masyarakat.  Dalam  model  Deteksi  Masker Wajah kami memiliki dua fase mereka adalah sebagai berikut:
1. Melatih  detektor  masker  wajah
2.Menerapkan detektor masker wajah

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
yang berarti diklasifikasikan ke dalam fase pelatihan dan fase penyebaran.
Gambar 1: Dua Fase Pendeteksi Wajah.

## 1     Metodologi
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  deteksi  wajah  dan  pengenalan  wajah  dipelajari  secara komprehensif.  Seperti  Vioal  dan  jona  diciptakan  face  detetctor  yang  merupakan  cascade  Adaboost menggunakan  algoritma  Haar  Cascade.  Kemudian  bahwa  berbagai  karya  bekerja  pada  fitur  yang berbeda.  Seperti  berbagai  pengklasifikasi  yang  berarti  jenis  topeng,  mengidentifikasi  untuk  bergerak objek, gambar hidup dan sebagainya. Dan juga di ruang medis detetcing masker wajah melalui atribut wajah.  Dalam  hal  itu  proses  pertama  mendeteksi  wajah  dan  kemudian  masker  untuk  memberikan keamanan.  Dalam  metode  yang  diusulkan  penulis  mengusulkan  berbagai  algoritma  seperti  OHEM, algoritma kaskade HAAR untuk meningkatkan deteksi kinerja objek.

## PAKET IMPOR
1. Keras
2. Tensorfow
3. OpenCV

## 1. Keras
Keras  adalah  yang  menyediakan  antarmuka  python  untuk  artifificial  neural  netwroks  dan  itu  adalah perpustakaan open source. Ini menyediakan API tingkat tinggi dan juga mengurangi jumlah tindakan pengguna. lapisan mana yang digunakan dalam model CNN adalah dengan menggunakan Keras.

## 2. Tensorflow
TensorFlow, antarmuka untuk mendemonstrasikan kemampuan pembelajaran mesin, digunakan untuk menggunakan  sistem  ML  di  konstruksi  berbagai  aplikasi  ilmu  komputer  seperti  analisis  sensorik, mengenali  suara,  ekstraksi  lokasi,  metode  pemrosesan  gambar  canggih  seperti  visi  komputer, coclusion  teks,  pengambilan  data  dll.  Dalam model  yang  diusulkan,  seluruh  struktur  CNN  berurutan (terdiri  dari  beberapa  lapisan)  menggunakan  TensorFlow  kembali.  Ini  juga  digunakan  untuk mengubah  ukuran  data  (gambar)  dalam  pemrosesan  data.  OpenCV  OpenCV  berguna  untuk mengidentifikasi  gerakan  objek,  warna,  mengenali  objek,  gerakan  mata,  tindakan  track  kamera.  Ini adalah  platform  open  source  yang  open  source  visi  komputer  dan  perpustakaan  perangkat  lunak pembelajaran mesin.

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## II. Analisis dan Pembahasan
Dalam  pendekatan  yang  diusulkan  ini,  kami  mengusulkan  cara  mendeteksi  masker  wajah menggunakan haar cascade di Open CV dan Keras di detail:

## Model Pengujian
Dalam  proses  ini  pertama-tama  kita  perlu  melatih  detektor  masker  wajah,  kita  dapat  memecah proses  ini  menjadi  dua  sub-Bagian.  Masing-masing  sub-Bagian  akan  memiliki  langkah-langkahnya sendiri seperti yang disebutkan pada gambar di bawah ini:

## Tahap pertama adalah pelatihan:
Pada tahap pelatihan pertama-tama kita akan memuat kumpulan data Deteksi Masker wajah kita, akan melatih model Menggunakan Keras dan Tensor Flow di Google Colab.

## Penyebaran Tahap Kedua:
Setelah  kumpulan  data  dilatih  dalam  fase  penyebaran,  kami  akan  pindah  ke  Memuat  model Deteksi Masker Wajah, akan lakukan deteksi, dan selanjutnya  akan mengklasifikasikan  setiap wajah seperti  halnya  dengan  topeng  atau  tanpa  topeng.  biarkan  pertama  memiliki  deskripsi  tentang kumpulan  data  yang  akan  kita  gunakan  untuk  melatih  model  kita.  Dalam  mudah  deskriptif  terutama kita  mendapatkan  gambar  dengan  wajah  dan  menjalankannya  melalui  algoritma  klasifikasi  kaskade. Classifier  adalah  memberikan  wilayah  kepentingan  dari  wajah  dengan  tinggi  dan  lebar.  Selanjutnya kita  akan  mengubah  ukuran  wilayah  yang  diinginkan  menjadi  dimensi  100x100  dan  meneruskannya untuk  pra  dilatih  CNN,  itu  akan  memberi  kita  probabilitas  sebagai  output.  kami  mengambil  gambar sebagai kumpulan data yang diklasifikasikan menjadi tanpa topeng dan dengan topeng. Sekarang kita akan  menggunakan  gambar-gambar  ini  untuk  membangun  model  CNN  (convolutional  neural network)  yang  dalam  dengan  menggunakan  HAAR  algoritma  untuk  mengidentifikasi  apakah  orang memakai topeng atau tidak memakai topeng. Fase pelatihan dan penyebaran diklasifikasikan ke dalam fase berikut.
1.Mengumpulkan Data
2.Preprocessing Data
3. Memisahkan data
4.Membangun model CNN
5.Pra-pelatihan model CNN
6.Trainig model CNN
7.Memberi label informasi
8. Mengimpor proses deteksi wajah
9. Mengidentifikasi wajah dengan topeng dan tanpa topeng

## 1. Pengumpulan Data
Dalam  Deteksi  Masker  Wajah  Langkah  pertama  dan  terpenting  adalah  mengumpulkan  data.  Ini kita  sebut  sebagai  dataset,  yang  satu  ini  berguna  untuk  mendeteksi  siapa  yang  memakai  dan  siapa yang  tidak  memakai  topeng.  Proses  ini  juga  disebut  sebagai  visualisasi  data.  Dalam  data  visualisasi kami  mempartisi  dataset  menjadi  dua  kelas  yaitu  dengan  mask  dan  tanpa  mask.  Pengenalan  Data adalah  langkah  yang  sangat  penting  dalam  setiap  pekerjaan  analisis  ilmu  data,  setelah  data  yang diperlukan dikumpulkan, diproses sesuai yang dibutuhkan dan dimodelkan, itu harus divisualisasikan untuk  menarik  kesimpulan.  Deteksi  Data  juga  merupakan  fitur  disiplin  pengiriman  data  yang  luas, yang bertujuan untuk mengidentifikasi, mendeteksi, memanipulasi, memformat dan mengirimkan data

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
dalam  proses  yang  sangat  efisien.  kami  memutuskan  hari  menjadi  dua  kelompok  dan  diberi  label dalam  proses  ini  yang  pertama  dan  terutama  langkah  adalah  untuk  memiliki  pengetahuan  tentang jumlah total gambar dalam dataset kami di kedua bertopeng dan non-bertopeng.
Gambar 2: Tanpa Masker
Gambar 3: Dengan Masker
2. Preprocessing Data
Preprocessing Data juga disebut sebagai augmentasi data. Ini adalah langkah sebelum melatih data dan menguji data. Dalam hal ini kami memiliki empat langkah. Mereka adalah:
1. Mengubah ukuran ukuran gambar
2.mengubah gambar menjadi array
3.Menggunakan mobilenetv2 menambah data.
4.Sekarang melakukan label untuk mengkodekan.
Dalam  sebagian  besar  kasus  praktis,  kami  memiliki  kumpulan  data  terbatas  karena  biaya pengumpulan data tinggi dan juga waktu memakan, tetapi sebagian besar model CNN membutuhkan kumpulan data yang sangat besar. Untuk menggunakan dataset  kami  secara efisien dan  untuk teknik augmentasi  data  yang  sepenuhnya  potensial  digunakan.  Penambahan  Data  atau  augmentasi  data mengacu pada suatu proses  yang dapat membantu dalam meningkatkan jumlah data yang kita miliki dengan menambahkan salinan modifikasi dari data yang ada atau dengan membuat data baru dengan berbagai metode dasar seperti rotasi, inversi, ekspansi dll. dari data yang ada. Ia bekerja seperti biasa dan membantu mengurangi keseimbangan saat melatih model pembelajaran mesin. Proses ini hamper sama seperti sampling dalam analisis data .. Dalam proses ini, kami akan menyiapkan kumpulan data dua tahap untuk menambahkan beberapa gambar ke model pelatihan kami. Dalam proses pengolahan data  ini  kami  akan  memutar  dan  memindai  setiap  gambar  dalam  kumpulan  data  kami.  Setelah  Data proses  augmentasi,  kita  melihat  ini,  misalnya  kita  memiliki  jumlah  total  144  gambar  kabur  dan gambar diputar juga termasuk ketika gambar akan meningkat karena di sini kita mengambil beberapa foto dengan memasukkan mereka secara terpisah.

## 3. Memisahkan Data

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
Setelah fase augmentasi atau preprocessing, kami membagi data menjadi train set dan test set. Di sini  kita  membelah  delapan  puluh  persen  untuk  set  pelatihan  dan  tersisa  ke  set  tes.  Kami  akan menggunakan data set kereta untuk melatih Deep kami Model CNN. Karena pelatihan membutuhkan sejumlah  besar  data,  kami  telah  menyimpan  80%  dari  dataset  kami  untuk  pelatihan  saja.Setelah pelatihan  model  kita  perlu  menguji  model  pada  data  yang  tak  terlihat.  Untuk  itu  kita  akan menggunakan test dataset. Jadi, kita akan membagi dataset kami dalam dua bagian dengan rasio split 0,8,  yang  setara  dengan  80  persen  dari  dataset,  yang  kita  akan  gunakan  untuk  tujuan  pelatihan  dan sisanya 20% gambar akan digunakan untuk menguji model CNN kami. Sebagai contoh, total dari satu set pelatihan dengan label yang mengatakan ya berarti Topeng adalah 1024 sepintar itu, dalam satu set tes  dengan  topeng  itu  berarti  Anda  memiliki  label  144.  dan  dengan  pengecualian  topeng  berlabel untuk pelatihan dan pengujian pengaturan data dari kumpulan data adalah 144 dan 96.

## 4. Membangun Model
Setelah  memisahkan  dataset,  langkah  selanjutnya  adalah  membangun  model.  kami  akan membangun  jaringan  Konvolusional  berurutan  Model  dengan  lapisan  yang  berbeda.  Urutan  proses pada  setiap  lapisan  adalah  Conv2Dlayer,  kemudian  MaxPooling2D  layer,  kemudian  meratakan lapisan,  lapisan  untuk  putus  sekolah  dan  kemudian  lapisan  padat  di  akhir.  Dalam  fase  ini  kami memiliki enam Langkah mereka adalah:
1. Preprocessing gambar pelatihan.
2.Mobile Net V2 model CNN dasar
3.Menginisialisasi berbagai parameter model CNN
4.Menyusun dan menyetel model CNN
5.Pelatihan model CNN
6.Untuk proses prediksi lebih lanjut menyimpan model.
Dalam dropout  dan  lapisan  padat,  kami  telah  menggunakan  fungsi  softmax  untuk  mengekstrak  satu set vektor yang menyediakan peluang untuk masing-masing dari dua kategori.

## Gambar 4: Masker untuk Data Training

## 5. Pre-Training model CNN
Setelah  membangun  model  kami,  langkah  selanjutnya  adalah  pra  pelatihan  model  cnn  yang berarti  membiarkan  kita  membangun  '  kereta  generator  '  dan  generator  konfirmasi  berarti  generator validasi  sesuai  model  kami  pada  langkah  berikutnya  untuk  Pelatihan  Jaringan  Saraf  Konvolusional (CNN).

## 6. Training model
Langkah selanjutnya yang akan mengikuti pelatihan pra-model adalah, untuk melatih model yang kami  usulkan,  ini  adalah  yang  paling  penting  proses.  Kami  akan  melatih  model  kami  pada  Dataset

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
pelatihan  kami  dengan  kedua  jenis  data  yaitu  dengan  mask  dan  tanpa  masker  menggunakan  paket keras  di Google Colab. Kami dapat melatih model kami sebanyak  mungkin tetapi kami  menemukan 30  sudah  cukup.  Di  mana  npengulangan  membantu  meningkatkan  akurasi,  jumlah  pengulangan mengarah  ke  peningkatan  akurasi,  tetapi  mengambil  banyak  waktu.  Kita  dapat  melatih  model  kami beberapa  tambahan  jumlah  untuk  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  tetapi  itu  tidak  menghasilkan banyak  perubahan  hasil  yang  signifikan,  selain  itu  juga  dapat  menyebabkan  overfitting  model  kami karena  yang  kita  dapat  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam  waktu  pelatihan  tetapi  saat  pengujian waktu akurasi kami akan rendah. Kami mengamati bahwa setelah 30 pengulangan model kami adalah 98,86  persen  akurat  dengan  set  pelatihan  dan  96,19  persen  dengan  dataset  tes.  Hasil  di  atas menunjukkan  bahwa  model  kami  sangat  baik  dilatih  tanpa  kesempatan  untuk  menjadi  terlalu seimbang.

## 7. Memberi label informasi
Di sebelah pelatihan dan pembuatan model, kami memiliki dua kemungkinan untuk output kami. mereka adalah 'nol' sesuai dengan tanpa topeng dan' satu ' sesuai dengan topeng. untuk menunjukkan secara efektif bahwa dengan batas hijau dan merah untuk kedua kategori kami juga menetapkan warna persegi panjang batas menggunakan RGB (Merah Hijau Biru) nilai-nilai. label dict = 0 berarti  'tanpa topeng',  1  berarti'  Dengan  topeng  '  mendikte  atau  perintah  warna  =  0:  (merah)  (0,0,255),  1:  (Hijau) (0,255,0).

## 8. Model deteksi wajah berjenjang
Kami mencoba menguji model kami secara praktis, untuk mengetahui apakah kami mengenakan masker  wajah  atau  tidak  dari  feed  dari  webcam  PC  kami.  Untuk  ini,  pertama-tama,  kita  perlu menggunakan  deteksi  wajah.  Untuk  mencapai  tugas  ini  kami  telah  menulis  kode  terpisah  untuk mengambil  input  dari  webcam  PC,  maka  kita  akan  menerapkan  model  detektor  wajah  untuk mendeteksi wajah di gambar dari webcam PC. Untuk ini, kami menggunakan pengklasifikasi kaskade fitur  berbasis  Haar  yang  terkenal  untuk  menemukan  fitur  wajah.  Algoritma  diklasifikasikan  cascade ini  dirancang  untuk  OpenCV  untuk  mendapatkan  wajah  depan  dengan  melatih  ribuan  gambar.  Dan kemudian  akan  menerapkan  model  kami  di  atasnya  untuk  mengidentifikasi  apakah  orang  tersebut memakai topeng atau tidak.

## 9. Mengidentifikasi orang dengan atau tanpa topeng
Kami  akan  menggunakan  webcam  atau  CCTV  atau  kamera  lain  untuk  umpan  video  langsung, dan  dapat  mendeteksi  secara  real  time  jika  semua  orang  memakai  topeng  atau  tidak.  Video  akan dibaca dalam bingkai, algoritma deteksi  wajah berbasis HAAR akan digunakan pada frame tersebut. Setelah  wajah  terdeteksi,  kami  akan  melanjutkan  dengan  prosedur  berikut.  Dari  ditemukan  frame yang  berisi  wajah,  preprocessing  akan  dilakukan  termasuk  menyesuaikan  ukuran  gambar, mengubahnya menjadi cocok untuk, menginstal paket pra-pemrosesan menggunakan Mobile Net V2. Setelah itu, kita akan memprediksi bahwa input gambar terdiri dari orang dengan topeng atau tidak.

## III. Hasil dan Pembahasan
Dalam makalah ini kami mengklasifikasikan dataset menjadi dua kelas: dengan topeng dan tanpa topeng. Jika data dengan gambar maka  akan  memberikan kotak persegi panjang  warna hijau dengan akurasi seperti gambar di bawah ini. Jika input tanpa topeng maka memberikan kotak persegi panjang warna merah di sekitar gambar dan di sini kita dapat mengidentifikasi apakah orang tersebut memakai

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
masker  dengan  benar  atau  tidak.  Di  sini  benar  berarti  menutupi  tanda  tanah  atau  tidak  (Mulut  dan hidung)  dan  juga  kita  dapat  mengidentifikasi  malpraktek,  jika  beberapa  orang  menutupi  landmark mereka  dengan  tangan  itu  bisa  identifikasi  dengan  mudah  dengan  algoritma  Haar  Cascade.  Dalam makalah ini, kami mengklasifikasikan gambar menjadi tiga kategori dengan topeng dan tanpa topeng serta halfly menutupi landmark (mulut dan hidung).
Gambar 5: Dengan Masker
Gambar 6: Tanpa Masker

## IV. Kesimpulan
Dalam  makalah  ini,  kami  telah  meningkatkan  deteksi  wajah  menggunakan  Python,  Kamera, OpenCV  dan  aliran  tensor.  Kami  membuat  model  deteksi  wajah  untuk  melihat  apakah  ada  yang memakai  topeng.  Kami  melatih  model  menggunakan  kamera  untuk  membangun  jaringan.  Kami mengklasifikasikan  dataset  ke  dalam  tiga  kategori.  Mereka  adalah  dengan  topeng  tanpa  topeng  dan halfly tertutup topeng yang berarti tidak tercakup landmark benar. Berikut ini kami implementasikan dengan  menggunakan  algoritma  haar  cascade  di  buka  CV  dan  Keras.  Pada  saat  itu,  kami  mewakili tugas  pembelajaran  dan  eksekusi  model.  Memanfaatkan  instrumen  ML  penting  dan  peningkatan strategi  strategi  ini  telah  mencapai  ketepatan  yang  cukup  tinggi.  Ini  cenderung  dimanfaatkan  untuk berbagai  macam kegunaan.  Mengenakan penutup  mungkin  wajib  segera,  mengingat  Darurat  Covid- 19.  Banyak  organisasi  spesialis  publik  akan  meminta  agar  klien  mengenakan  kerudung  akurat  untuk mendapatkan  keuntungan  dari  administrasi  mereka.  Model  yang  disampaikan  akan  memberikan

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.831
kontribusi  yang  luar  biasa  bagi  Jenderal  kerangka  perawatan  medis.  Selanjutnya,  kami  memperluas kumpulan  data  dan  mencoba  mengklasifikasikan  berbagai  kelas  seperti  detect  jenis  masker  berarti n95, kapas, bedah atau tidak.

## V. Referensi
[1]  Mingjie  Jiang,  Xinqi  Fan  and  Hong  Yan  RETINAFACEMASK:  A  FACE  MASK DETECTOR,June,2020.
[3] Z. Wang, G. Wang, B. Huang, Z. Xiong, Q. Hong, H. Wu, P. Yi, K. Jiang, N. Wang, Y. Pei et al., “Masked face recognition dataset and application,” arXiv preprint arXiv:2003.09093, 2020
[4] N. Dalal and B. Triggs,  “Histograms of oriented gradients for human detection,” in 2005 IEEE computer societ conference on computer vision and pattern recognition (CVPR’05), vol. 1. IEEE, 2005, pp. 886– 893.
[5] S.Ge, J. Li, Q. Ye, and Z. Luo, “Detecting masked faces in the wild with lle-cnns,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017, pp. 2682–2690
[6] Y. Li, B. Sun, T. Wu, and Y. Wang. Face detection with end to-end integration of a convnet and a 3d model. In ECCV, pages 122–138, 2016.
[7] S. S. Farfade, M. J. Saberian, and L. Li. Multi-view fac detection using deep convolutional neural networks. In ACM ICMR, pages 643–650, 2015.
[9] Nicolo Bonettini, Edoardo Daniele Cannas and Sara Mandelli Video Face Manipulation Detection Through Ensemble of CNNs