Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016

## Deteksi Wajah dengan Berbagai Posisi Sudut pada Sekumpulan Orang dengan Membandingkan Metode Viola-Jones dan Kanade-Lucas-Tomasi
Aditya Pradana, Erick Paulus, Deni Setiana
Departemen Ilmu Komputer Universitas Padjadjaran Bandung aditya.pradana@unpad.ac.id, erick.paulus@unpad.ac.id, deni@unpad.ac.id
Abstrak —  Penelitian  ini  berisikan  tentang  sistem  deteksi wajah pada gambar yang terdiri dari berbagai posisi wajah pada sekumpulan  orang.  Metode  yang  digunakan  adalah  Kanade- Lucas-Tomasi  dan  Viola-Jones.  Metode  Viola-Jones  memiliki tingkat  keakuratan  cukup  tinggi,  di  atas  90%.  Metode  Kanade- Lucas-Tomasi  juga  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  baik, namun membutuhkan waktu lebih lama untuk mendeteksi wajah dibandingkan  metode  Viola-Jones.  Deteksi  wajah  diperlukan untuk  mengetahui  jumlah  orang  dalam  sebuah  kerumunan, karena  bagian  kepala  biasanya  terlihat  dalam  kerumunan  yang penuh  sesak.  Data  penelitian  didapat  dari  hasil  foto  kegiatan  di lab,  kegiatan  mahasiswa  yang  sedang  ujian,  dan  kegiatan mahasiswa  di  kelas.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  sudut  yang  masih  bisa  dianggap  sebagai  wajah dengan  menggunakan  metode  Viola-Jones  dan  Kanade-Lucas- Tomasi.
Katakunci — Viola-Jones; Kanade-Lucas-Tomasi; pengenalan wajah; posisi sudut gambar; sekumpulan orang;
Abstract — This research contains the face detection system on the image that consists of various positions in the face of a group of people.  The  method  used  is  Kanade-Lucas-Tomasi  and  Viola- Jones.  Viola-Jones  method  has  a  fairly  high  degree  of  accuracy, above 90%. Methods Kanade-Lucas-Tomasi also has a good degree of  accuracy,  but  it  takes  longer  to  detect  faces  than  Viola-Jones method.  Face  detection  is  required  to  determine  the  number  of people  in  a  crowd,  because  the  head  is  usually  seen  in  the  crowd crowded. The research data obtained from the photo lab activities, student  activities  that  are  exams,  and  student  activities  in  the classroom.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  angle that  can  still  be  regarded  as  the  face  using  the  Viola-Jones  and Kanade-Lucas-Tomasi.
Keywords —  Viola-Jones;  Kanade-Lucas-Tomasi;  face recognition; the angular position of images; group of people;

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan  kamera  bukan  sekedar  alat  pelengkap  saja, namun  sudah  menjadi  alat  utama  dalam  berbagai  alat multimedia.  Salah  satu  kegunaan  yang  utama  dari  kamera
adalah  sebagai  alat  untuk  pengenalan  wajah  seseorang.  Untuk mengenali  wajah,  harus  mempunyai  ketepatan  dan  kecepatan yang baik, sehingga dibutuhkan algoritma yang tepat.
Permasalahan yang sering muncul dalam pengenalan wajah diantaranya  adalah  belum  adanya  kesimpulan  penggunaan metode  terbaik  untuk  pengenalan  wajah,  serta  kurangnya kecepatan  dalam  proses  pengenalan  wajah  dan  berapa  sudut yang  masih  bisa  ditoleransi  dalam  gambar  citra  orang. Beberapa  penelitian  tentang  deteksi  wajah  pernah  dilakukan. Banyak metode dan algoritma digunakan dalam pembangunan suatu  perangkat  lunak,  seperti face  recognition seperti Linear Discriminant  Analysis (LDA), Independent  Component Analysis (ICA), Principal Component Analysis (PCA).
Kar  pada  tahun  2012  melakukan  penelitian  tentang identifikasi biometrik wajah dengan metode Haar Cascade dan algoritma  PCA eigenface [1].  Penelitian  yang  dilakukan  Kar tersebut berhasil melakukan pengenalan wajah dengan sudut 0° terhadap kamera dengan tingkat keakuratan 95%.
Savitha dan Kumar pada tahun 2014 melakukan penelitian tentang face  tracking dengan  menggunakan S-PCA & Metode KLT  [2].  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  Savitha  dan  Kumar adalah  menemukan  pendekatan  baru  dari  S-PCA  bersama dengan  metode  KLT  dan  digunakan  untuk  menggabungkan posisi dan emosi dari wajah.
Paul  Viola  dan  Michael  Jones  pada  tahun  2001 mengusulkan  metode  pendeteksian  yang  kemudian  dikenal dengan  metode  Viola-Jones  [3].  Metode  Viola-Jones merupakan  metode pendeteksian obyek  yang  memiliki tingkat keakuratan  yang  cukup  tinggi  yaitu  93,7%  dengan  kecepatan 15  kali  lebih  cepat  daripada  metode    Rowley  Baluja-Kanade dan  kurang  lebih  600  kali  lebih  cepat  daripada  metode Schneiderman-Kanade [3].
Bagian II pada makalah ini memaparkan beberapa landasan teori  yang  mendukung  penelitian  ini.  Bagian  III  menjelaskan cara  kerja  dari  metode  penelitian.  Bagian  IV  menampilkan hasil  eksperimen  dari  penelitian  yang  dilakukan  dan  simpulan dibahas pada bagian V.
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016

## II. T EORI P ENUNJANG

## A. Biometrik
Biometrik  merupakan  metode  otomatisasi  dari  pengenalan seseorang  berdasarkan  sebuah  karakteristik  psikologi  atau kelakuan  [4].  Karakteristik  yang  harus  dipertimbangkan  dan dievaluasi pada teknologi biometrik diantaranya :
 Universality
 Uniqueness
 Permanence
 Collectibility
 Performance
 Acceptability
 Circumvention
Keuntungan  menggunakan  autentifikasi  biometrik  jika dibandingkan dengan metode konvensional adalah :
 Ketepatan  akan  bertambah,  sehingga  masalah  yang sering  terjadi  seperti  kehilangan  kunci  atau  lupa  kata kunci dapat dikurangi.
 Menambah  keamanan,  karena  hanya  ciri-ciri  tertentu yang dimiliki seseorang tidak dimiliki oleh orang lain.

## B. Pengolahan Citra
Citra ( image ) adalah gambar pada bidang dua dimensi yang merupakan  fungsi continue dari  intensitas cahaya  [5]. Sumber cahaya  menerangi  objek,  kemudian  objek  memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera,  pemindai  ( scanner ),  dan  sebagainya,  sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.
Citra  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  citra  diam  dan  citra bergerak.  Contoh  dari  citra  diam  adalah  gambar,  sedangkan citra  bergerak  adalah  video.  Video  merupakan  rangkaian gambar  ( frame )  yang  ditampilkan  secara  beruntun,  sehingga memberi  kesan  pada  mata  kita  bahwa  gambar  tersebut bergerak.  Pengolahan  citra  digital  merupakan  pemrosesan gambar dua dimensi dengan menggunakan komputer [6]. Citra digital  merupakan  larik  yang  berisi  nilai-nilai real maupun komplek yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu.
Citra  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  fungsi f(x,y) dengan f adalah amplitudo, x dan y adalah koordinat spasial, M baris  dan  N  kolom.  Bila  nilai  x,  y,  f  secara  keseluruhan berhingga dan bernilai diskrit, maka dapat disimpulkan  bahwa citra tersebut adalah citra digital.
Terdapat  tiga  bidang  studi  yang  berkaitan  dengan  dengan data citra yaitu [5] :
1. Grafika komputer ( computer graphics )
Bertujuan menghasilkan cotra dengan primitif-primitif geometri  seperti  garis,  lingkaran,  kotak,  dan sebagainya.
2. Pengolahan citra ( image processing )
Bertujuan  memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah diintepretasikan oleh manusia dan komputer
3. Pengenalan pola ( pattern recognition )
Mengelompokkan  data  numerik  dan  simbolik  secara otomatis agar mengenali objek dalam citra

## C. Deteksi Wajah
Asumsi  yang  sering  digunakan  pada  pengenalan  wajah adalah  wajah  yang  akan  dikenali  memiliki  ukuran  dan  latar belakang  yang  sama.  Walau pada keadaan  nyata, hal tersebut sulit terjadi, karena ukuran,  latar belakang, posisi, sudut akan berbeda-beda  [7].  Pendeteksian  wajah  merupakan  tahap  awal yang  sangat  penting  sebelum  melakukan  proses  pengenalan wajah.  Faktor-faktor  yang  dihadapi  pada  proses  pendeteksian wajah  yang  sering  terjadi  diantaranya  adalah  posisi  wajah (tegak  lurus,  miring,  samping,  dll),  komponen  wajah  (kumis, jenggot,  dll),  ekspresi  wajah  (senyum,  sedih,  tertawa,  dll), citra  terhalang  objek  lain,  kondisi  lingkungan  (cahaya,  lensa kamera,  dll).  Penelitian-penelitian  yang  berkaitan  dengan pemrosesan wajah diantaranya :
 Pengenalan wajah ( face recognition )
 Autentifikasi wajah ( face authentication )
 Lokalisasi wajah ( face localization )
 Penjejakan wajah ( face tracking )
 Pengenalan  ekspresi  wajah  ( facial  expression recognition )

## D. Metode Viola-Jones
Metode Viola-Jones merupakan  metode  yang  paling banyak  digunakan  dalam  proses  pengenalan  wajah.  Metode Viola-Jones menggunakan  data  latih  yang  digunakan  dalam proses  pengklasifikasian  citra.  Klasifikasi  citra  dilakukan berdasarkan  nilai  dari  sebuah  fitur.  Fitur-fitur  ini  merupakan gambaran  dari  wajah  manusia  yang  biasa  disebut  sebagai Haar Feature [8].
Citra  integral  digunakan  untuk  menghitung  fitur Haar . Proses  dengan  menggunakan  fitur  lebih  cepat  dibandingkan pemrosesan citra per piksel. Gambar 1 menampilkan tiga jenis fitur  berdasarkan  jumlah  persegi  panjang  yang  terdapat  di dalamya  [3].  A  dan  B  terdiri  dari  dua  persegi  panjang,  C terdiri  dari  tiga  persegi  panjang,  dan  D  terdiri  dari  empat persegi  panjang.  Nilai  fiturnya  dapat  dihitung  dengan mengurangkan piksel pada area putih dengan piksel pada area hitam.  Untuk  mempermudah  perhitungan  digunakan integral image .
Gambar 1. Contoh fitur persegi panjang
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
Integral  image adalah  citra  dimana  nilai  tiap  pikselnya merupakan  penjumlahan  dari  nilai  piksel  kiri  atas  sampai dengan kanan bawah, seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Perhitungan integral image
Nilai  rata-rata  piksel  pada  area  yang  diarsis  dapat dilakukan  dengan  perhitungan  yang  diperlihatkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Integral image
Nilai D didapat dengan cara menggabungkan jumlah piksel pada  area  segiempat  A+B+C+D  kemudian  dikurangi  jumlah segiempat A+B dan A+C lalu ditambah dengan jumlah piksel pada  A.  Sehingga  nilai  D  dapat  dihitung  dengan  rumus  D  = (A+B+C+D) – ((A+B)+(A+C))+A.
Untuk  mendapatkan  fitur  yang  memiliki  nilai paling  baik, Viola-Jones menggunakan  metode machine  learning yang disebut AdaBoost . AdaBoost menggabungkan classifier lemah yang  hanya  mendapatkan  nilai true lebih  sedikit  sehingga menghasilkan classifier kuat  [9].  Karakteristik  algoritma Viola-Jones adalah  adanya  klasifikasi  bertingkat,  terdiri  dari tiga tingkatan seperti diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema pendeteksian bertingkat
Tiap  subcitra  pada  tingkat  pertama  diklasifikasikan menggunakan  satu  fitur.  Jika  memenuhi  fitur Haar tertentu akan  berninal true dan  jika  tidak  akan  bernilai false .  Sisa klasifikasi  sekitar  50%  akan  kembali  diklasifikasikan  pada tahap ke dua. Hasil klasifikasi yang memenuhi proses integral image akan  bernilai true dan  jika  tidak  memenuhi  akan bernilai false .  Dengan  bertambahnya  tingkat  klasifikasi  dan syarat  yang  lebih  spesifik,  maka  jumlah  fitur  akan  semakin banyak,  dan  jumlah  subcitra  yang  lolos  klasifikasi  akan berkurang  hingga  sekitar  2%  [3].  Gambar  akan  bernilai true jika  memenuhi  syarat AdaBoost ,  dan  akan  bernilai false jika tidak memenuhi syarat.

## E. Algoritma KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)
Optical  Flow merupakan  sebuah  gerakan  yang  terlihat berdasarkan  urutan  cahaya  pada  citra  secara  sekuen.  Pada suatu  bagian  citra,  perubahan  intensitas  cahaya  dapat disebabkan  oleh  pergerakan  objek,  sumber  cahaya,  maupun sudut pandang. Terdapat dua asumsi, yaitu :
 Brightness  I(x,y,t) bergantung  pada  koordinator  x,y yang ada dalam bagian yang lebih besar dari gambar.
 Brightness tiap  titik  pada  objek  bergerak  yang  tidak berubah terhadap waktu.
Tiga  tahap  dalam  prinsip  kerja  algoritma Kanade-Lucas- Tomasi dalam melacak titik fitur wajah adalah [10].:
 Ekstrasi titik fitur wajah ( feature extraction )
 Memilih fitur wajah ( feature selection )
 Melacak titik fitur wajah ( feature tracking )

## III. M ETODE P ENELITIAN
Untuk  menentukan  derajat  kemiringan  berapa  saja  yang masih  dapat  dikenali  sebagai  wajah,  dilakukan  pengambilan citra  dengan  beberapa  sudut.  Setelah  gambar  diambil  dari berberapa  sudut,  gambar  tersebut  diuji  dengan  menggunakan metode Viola-Jones dan Kanade-Lucas-Tomasi .  Kemudian dilihat  hasilnya,  apakah  dapat  dikenali  sebagai  wajah  atau tidak.  Jika  dikenali  sebagai  wajah,  maka  akan  diberi  tanda. Jika tidak,  maka gambar tersebut tidak akan ditandai  apapun. Gambar  5  memperlihatkan  alur  pengenalan  wajah  yang dilakukan.
Gambar 5. Diagram alur pengenalan wajah
Pengambilan gambar dengan berbagai sudut Hasil gambar diuji dengan metode
Viola-Jones dan Kanade-Lucas- Tomasi Wajah ? Tandai sebagai wajah
Tidak ditandai
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
Pada  awalnya  dibuatlah  data ground  truth untuk mengetahui sudut berapa saja yang masih bisa dikenali sebagai wajah. Ground  truth dibuat  dengan  mengambil  wajah  satu orang  dalam  satu frame. Setelah  diketahui  sudut  berapa  saja yang  masih  dikenali  sebagai  wajah,  gambar  yang  diuji selanjutnya adalah gambar yang terdiri dari sekumpulan orang.

## IV. H ASIL
Gambar  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  gambar kegiatan  mahasiswa  dan  dosen  baik  di  laboratorium,  kelas, maupun di luar ruangan. Dalam satu gambar terdiri dari banyak orang  dan  banyak  posisi.  Pencahayaan  pun  dibuat  sealami mungkin.
Gambar ground  truth yang  dibuat  terdiri  dari  dua  orang yang  berbeda.  Orang  pertama  tidak  memakai  kacamata, sedangkan  orang  ke  dua  memakai  kacamata.  Gambar  6 menunjukkan  hasil  pengenalan  wajah  orang  pertama  dengan menggunakan metode Viola- Jones dalam berbagai posisi sudut. Dari  9  gambar,  yang  terdeteksi  sebagai  wajah  adalah  7  buah gambar, sisanya tidak dikenali sebagai wajah.
Gambar 6. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Viola-Jones pada berbagai posisi sudut
Gambar  7  menunjukkan  hasil  pengenalan  wajah  orang pertama  dengan  menggunakan  metode Kanade - Lucas-Tomasi dalam  berbagai  posisi  sudut.  Dari  9  gambar,  yang  terdeteksi sebagai  wajah  adalah  6  buah  gambar,  sisanya  tidak  dikenali sebagai wajah.
Gambar 7. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Kanade- Lucas-Tomasi pada berbagai posisi sudut
Gambar  8  menunjukkan  hasil  pengenalan  wajah  orang  ke dua dengan menggunakan metode Viola-Jones dalam berbagai posisi  sudut.  Dari  9  gambar,  yang  terdeteksi  sebagai  wajah adalah 4 buah gambar, sisanya tidak dikenali sebagai wajah.
Gambar 8. Hasil pengenalan wajah orang ke dua dengan metode Viola-Jones

## pada berbagai posisi sudut
Gambar  9  menunjukkan  hasil  pengenalan  wajah  orang pertama  dengan  menggunakan  metode Kanade - Lucas-Tomasi dalam  berbagai  posisi  sudut.  Dari  9  gambar,  yang  terdeteksi sebagai  wajah  adalah  4  buah  gambar,  sisanya  tidak  dikenali sebagai wajah.
Gambar 9. Hasil pengenalan wajah orang ke dua dengan metode Kanade- Lucas-Tomasi pada berbagai posisi sudut
Data ground truth menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode Viola-Jones , objek yang dikenali sebagai wajah  lebih  banyak  daripada  menggunakan  metode Kanade- Lucas-Tomasi. Untuk  sudut  tegak  lurus,  dari  dua  kali percobaan,  metode Viola-Jones sukses  mengenali  wajah sebanyak  satu  kali.  Untuk  metode Kanade-Lucas-Tomasi, kedua percobaan tidak mengenali objek sebagai wajah.
Gambar  10  menampilkan  hasil  pengenalan  wajah  dengan menggunakan metode Kanade-Lucas-Tomasi pada sekumpulan orang.  Hasil  dengan  menggunakan  metode Kanade-Lucas- Tomasi dari 19 wajah, terdeteksi 18.
Gambar 10. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Kanade- Lucas-Tomasi pada berbagai posisi sudut
Pada  Gambar  11  dengan  citra  foto  yang  sama  dengan Gambar 10, digunakan  metode Viola-Jones dan menghasilkan 18 wajah terdeteksi dari total 19 wajah pada gambar. Gambar 12 menampilkan hasil pengenalan wajah dengan menggunakan metode Kanade-Lucas-Tomasi pada  sekumpulan  orang.  Hasil dengan  menggunakan  metode Kanade-Lucas-Tomasi dari  27 wajah, hanya terdeteksi 7.
Gambar 11. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Viola-Jones pada berbagai posisi sudut
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
Gambar 12. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Kanade- Lucas-Tomasi pada berbagai posisi sudut
Pada  Gambar  13  dengan  citra  foto  yang  sama  dengan Gambar  13,  digunakan  metode Viola-Jones dan  hanya menghasilkan  7  wajah  terdeteksi  dari  total  27  wajah  pada gambar.
Gambar 13. Hasil pengenalan wajah orang pertama dengan metode Viola-Jones pada berbagai posisi sudut
Percobaan  pengenalan  wajah  pada  sekumpulan  orang dengan  menggunakan  metode Kanade-Lucas-Tomasi secara lengkap menghasilkan data seperti yang tersaji pada Tabel I.
TABEL I. H ASIL P ERCOBAAN M ETODE K ANADE -L UCAS -T OMASI Kanade-Lucas-Tomasi
Data Hasil Waktu Data Hasil Waktu
1 83,33% 2,81 18 7,14% 1,64 2 66,67% 2,7 19 3,33% 1,39
3 28,57% 2,61 20 0,00% 1,4 4 12,50% 2,55 21 3,70% 2,01 5 0,00% 2,43 22 3,45% 1,86 6 0,00% 2,53 23 6,90% 1,02 7 0,00% 2,55 24 25,93% 1,21 8 16,67% 2,53 25 13,79% 0,97 9 0,00% 2,48 26 20,69% 1,89 10 0,00% 2,5 27 4,00% 1,1 11 84,21% 1,32 28 0,00% 2,11 12 88,89% 1,48 29 2,86% 1,87 13 94,44% 1,46 30 0,00% 1,06 14 94,74% 1,44 31 2,50% 1,03 15 77,78% 1,41 32 2,38% 0,93 16 93,75% 1,4 33 0,00% 1,08 17 88,89% 1,42 34 7,50% 0,98
Rata-rata  tingkat  keberhasilan  membaca  wajah  pada  tiap gambar  sebesar  27,49%  dengan  rata-rata  kecepatan  yang dibutuhkan  sebesar  1,74  detik.  Untuk  hasil  percobaan  dengan menggunakan  metode Viola-Jones ditunjukkan  seperti  tersaji pada Tabel II.
Rata-rata tingkat keberhasilan mengenali wajah pada suatu gambar  dengan  metode Viola-Jones sebesar  28,25%  dan  rata- rata kecepatan yang dibutuhkan adalah 1,09 detik.
Beberapa  objek  tidak  dikenali  sebagai  wajah  jika  posisi wajah  menghadap ke samping  lebih dari 60°,  menunduk, atau melihat  ke  atas.  Posisi  wajah  pada  hasil  yang  menunjukkan presentase  besar  mayoritas  diambil  secara  tegak  lurus  atau dengan  sudut  kemiringan  maksimal  sebesar  45°  dari  depan. Metode Kanade-Lucas-Tomasi menghasilkan  85,86%  objek dikenali  sebagai  wajah  pada  kondisi  tersebut.  Metode Viola- Jones menghasilkan  87,71%  objek  yang  dikenali  sebagai wajah.  Bahkan  ketika  semua  wajah  tegak  lurus  menghadap kamera,  presentase  keberhasilan  mengenali  objek  sebagai wajah bisa meningkat di atas 90%.
TABEL II. H ASIL P ERCOBAAN M ETODE V IOLA -J ONES Viola-Jones
Data Hasil Waktu Data Hasil Waktu 1 83,33% 1,89 18 7,14% 0,97 2 83,33% 1,97 19 3,33% 0,9 3 28,57% 1,76 20 0,00% 0,85 4 12,50% 1,78 21 3,70% 0,85 5 0,00% 1,75 22 3,45% 0,85 6 5,26% 1,71 23 6,90% 0,85
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
7 0,00% 1,66 24 25,93% 0,88
8 16,67% 1,68 25 13,79% 0,83
9 0,00% 1,65 26 20,69% 0,84
10 0,00% 1,66 27 8,00% 0,83 11 84,21% 0,76 28 0,00% 0,89 12 88,89% 0,77 29 2,86% 0,83 13 94,44% 0,78 30 0,00% 0,85 14 94,74% 0,77 31 5,00% 0,84 15 77,78% 0,75 32 2,38% 0,73 16 93,75% 0,75 33 0,00% 0,82 17 88,89% 0,77 34 5,00% 0,71

## V. S IMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Viola-Jones dan Kanade-Lucas-Tomasi untuk  mendeteksi  wajah  manusia, dengan tujuan mendeteksi wajah dengan berbagai posisi sudut untuk  menghitung  jumlah  orang  dalam  suatu  gambar.  Rata- rata tingkat keberhasilan di atas 90% pada sudut tegak lurus ke arah  kamera.  Untuk  wajah  menghadap  samping  hingga  45°, hasil  dengan  metode Viola-Jones menghasilkan  presentase keberhasilan  sebesar  87,71%,  sedangkan  hasil  dengan menggunakan  metode Kanade-Lucas-Tomasi menghasilkan presentase  keberhasilan  sebesar  85,86%.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  mengenali  wajah  dengan  metode Viola- Jones terbilang  cepat,  sekitar  rata-rata  1,09  detik  jika dibandingkan  dengan  metode Kanade-Lucas-Tomasi dengan rata-rata sebesar 2,07 detik.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas Padjadjaran atas dukungan dana penelitian ini melalui Penelitian HIBAH PENGEMBANGAN  KAPASITAS RISET DOSEN Tahun  2016.  Terima  kasih  juga  kepada  sivitas akademika Unpad atas bantuannya dalam eksperimen.

## R EFERENSI
[1] N.  Kar,  M.  K.  Debbarma,  A.  Saha,  and  D.  R.  Pal,  “Study  of Implementing  Automated  Attendance  System  Using  Face Recognition Technique,” Int. J. Comput. Commun. Eng. , vol. 1, no. 2, 2012.
[2] J. Savitha and A. V. S. Kumar, “Face Tracking and Detection using S-PCA  &  KLT  Method,” Int.  J.  Adv.  Res.  Comput.  Sci.  Manag.
Stud. , vol. 2, no. 2, pp. 224–229, 2014.
[3] P. Viola and M. J. Jones, “Robust Real-Time Face Detection,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, pp. 137–154, 2004. [4] GlobalSecurity.org, “Biometrics.” [Online]. Available: http://www.globalsecurity.org/security/systems/biometrics.htm.
[5] R. Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.
[6] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Andi Offset, 2010.
[7] S.  Nugroho,  “Sistem  Pendeteksi  Wajah  Manusia  pada  Citra Digital,” Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, 2004.
[8] I.  Andrian,  “Perbandingan  Metode  Viola  Jones  dengan  Metode Roberts  Cross  pada  Sistem  Pengenalan  Wajah,”  Universitas Komputer Indonesia Bandung, 2012.
[9] M. D. Putro, T. B. Adji, and B. Winduratna, “Sistem Deteksi Wajah dengan  Menggunakan  Metode  Viola-Jones,”  in Seminar  Nasional “Science, Engineering and Technology,” 2012, pp. 1–5.
[10] H.  Pratikno,  “Kontrol  Gerakan  Objek  3D  Augmented  Reality Berbasis Titik Fitur Wajah dengan  POSIT,” JNTETI ,  vol.  4,  no.  1, pp. 16–24, 2015.