## SISTEM OTOMATISASI BLUR CITRA WAJAH MENGGUNAKAN
GAUSSIAN FILTER DAN DLIB CNN
Audrey Nauffal Juniar 1 , Sultan Mahdi 2 , Hendra 3 , Galuh Larasati Wardhani 4 , Raudah 5 ,
1,2 PT Phoenix Resources International, Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
3,4,5 Universitas Borneo Tarakan, Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
*1 audreynaufal1206@gmail.com
2 sultanmahdi43@gmail.com
3 abdillahhendra794@gmail.com
Abstract—The  purpose  of  writing  this  paper  is  to  test  an image  processing-based  facial  blur  automation  system  using OpenCV DLib CNN against several conditions such as the large number of faces in the image, the position facing the face, and when the face is blocked by a mask. The system process starts with inputting the image, resizing the image, turning the image gray  and  equalizing  the  image.  Then  face  detection  will  be carried out with CNN Dlib where the detected face in the image will proceed to the blur process on the detected face. As a result of this writing, the system is able to detect faces both in the large number  of  faces  in the  image,  the  face position  is  90  degrees from the front face, or when the face is blocked by a mask. And also there is an error when there are many faces in the image and there is an obstacle on one of the faces that causes the face not to be blurred.
Keywords — OpenCV, Face Detection, CNN .
Intisari—Penulisan  ini  bertujuan  untuk  menguji  sistem otomasi blur wajah berbasis pengolahan citra menggunakan OpenCV  DLib  CNN  terhadap  beberapa  kondisi  seperti banyaknya jumlah wajah pada citra, posisi hadap dari wajah, dan juga ketika wajah terhalang oleh masker. Proses sistem ini  diawali  dengan  menginput  citra,  resize  citra,  mengubah citra menjadi graycale dan ekualisasi citra. Kemudian akan dilakukan  pendeteksian  wajah  dengan  Dlib  CNN  dimana wajah yang terdeteksi pada citra akan dilanjutkan ke proses blur pada bagian wajah yang terdeteksi. Hasil dari penulisan ini, sistem mampu mendeteksi wajah baik pada jumlah wajah pada citra yang banyak, posisi wajah 90 derajat dari wajah depan, maupun saat wajah terhalang oleh masker. Dan juga tredapat error ketika terdapat banyak wajah pada citra dan terdapat halangan pada salah satu wajah yang menyebabkan wajah tersebut tidak ter-blur.

## Kata Kunci—OpenCV, Deteksi Wajah, CNN

## I. PENDAHULUAN
Blurring citra  sering  kita  lihat  di  televisi  untuk mengaburkan  atau  men-sensor  konten-konten  negative atau  untuk  melindungi  identitas  sesuatu.  Salah  satunya adalah blurring pada  wajah.  Dalam  Pedoman  Prilaku Penyiaran  (P3),  anak-anak  atau  remaja  dalam  peristiwa hukum  baik  sebagai  pelaku  maupun  korban  wajib disamarkan identitasnya. Selain anak-anak, seseorang yang masih  berstatus  tersangka  juga  harus  dijaga  identitasnya. Selain  dari  dunia  jurnalistik, blurring wajah  juga  kita temukan di bidang lain, contohnya street view pada Google
Maps . Wajah semua orang yang tertangkap kamera di-blur wajahnya untuk menjaga identeitas mereka.
Proses  blur  ini  biasanya  dilakukan  secara  manual sehingga  pada  bidang  seperti  jurnalistik  suatu  kejadian tidak  dapat  ditampilkan  secara  langsung  karena  harus melalu proses blurring secara manual. Untuk memudahkan pekerjaan tersebut kita dapat membuat suatu program yang dapat mendeteksi wajah dari segala sudut yang kemudian akan  di  blur  sehingga  suatu  kejadian  dapat  langsung disiarkan  secara  langsung  denga  menghilangkan  proses blurring secara manual. OpenCV adalah salah satu library yang  dapat  membantu  karena  dapat  mengolah  citra. Dengan  memberi  beberapa  sample  wajah,  program tersebut  dapat  mendeteksi  wajah  dengan  otomatis. Kemuadian  untuk  mengaburkan  citra  wajah  tersebut, terdapat library khusus untuk melakukan pekerjaan itu.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Citra Digital
Berdasarkan  kamus Webster,  citra  merupakan representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda.  Sebuah  citra  digital  dapat  mewakili  matriks  yang terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris,  dimana  perpotongan antara  kolom  dan  baris  disebut  piksel  ( pixel  =  picture element). Piksel  merupakan  elemen  terkecil  dari  suatu citra.  Sebuah  piksel  terdiri  dari  dua  parameter,  yaitu koordinat dan intensitas atau warna [1].
Secara matematis fungsi intensitas cahaya pada bidang dua  dimensi  didefinisikan  sebagai f(x,  y) dan  koordinat bidang  dua  dimensi  didefinisikan  ( x,  y ).  Citra  harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit agar dapat diolah komputer. Pada citra yang berukuran N x M dapat dinyatakan dengan matriks sebagai berikut : [2]
(1)
Suatu koordinat titik citra dinyatakan dengan indeks baris (i) dan indeks kolom (j) , sehingga intensitas derajat keabuan pada titik (i,j) dinyatakan dengan f(i, j). Bentuk matriks dari persamaan (1) dapat dituliskan sebagai berikut:
Dengan 𝑎 𝑖,𝑗 = 𝑓(𝑖, 𝑗) sehingga matriks pada persamaan (1) sama dengan matriks persamaan (2) [3].
B. Citra Resize
Citra resize merupakan proses untuk mengubah ukuran dari  lebar  dan  tinggi  sebuah  citra.  Proses  ini  berfungsi untuk mengubah citra yang terlalu besar atau terlalu kecil dari  yang  dibutuhkan.  Dengan  melakukan resize, ukuran beberapa citra dapat diatur sama dan kinerja sistem untuk proses  lebih  lanjut  tidak  terganggu  [4].  Proses  ini dibutuhkan pada sistem ini untuk mendeteksi wajah yang memiliki piksel kecil.
C. Citra Grayscale Grayscale adalah citra digital yang hanya memiliki satu nilai channel pada  setaip  pikselnya,  dimana  nilai  bagian waran  merah,  hijau,  dan  biru  sama.  Nilai  tersebut digunakan  untuk  menunjukan  tingkat  intensitas.  Warna yang dihasilkan adalah warna dari hitam, keabuan, hingga putih.  Tingkat  keabuan  merupakan  warna  abu  dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga mendekati putih dan memiliki  kedalaman  warna  8  bit  (256  kombinasi  warna keabuan) [5]. Tujuan dari Grayscale pada sistem ini adalah untuk  mempercepat  pemrosesan  data  untuk  mendeteksi wajah tiap piksel.
D. Ekaulisasi Citra Ekualisasi  digunukan  untuk  memperoleh  penyebaran tingkat  intensitas  yang  merata  sehingga  tiap  tingkat intensitas memiliki jumlah piksel yang relatif sama. Untuk mengubah intensitas suatu piksel menjadi tingkat intensitas yang baru, menggunakan fungsi transformasi [6] .
E. Convolutinal Neural Network (CNN) CNN  merupakan  salah  satu  metode  dalam deep learning yang  menggunakan  lapisan  konvolusi  untuk mengonvolusi suatu input dengan filter. CNN mempunyai dua tahapan utama yaitu feature learning yang terdiri dari terdiri dari convolution layer , ReLU (fungsi aktivasi) dan pooling dan classification yang  terdiri  dari flatten , fully- connected  layer ,  dan  prediksi.  Pada  setiap  bagian  CNN terdapat  dua  proses  utama,  yaitu feed-forward dan backpropagation [7] .
F. Gaussian Blur Gaussian blur adalah model blur yang memiliki fungsi kerapatan probabilitas ( probability density function / PDF ) yang diberikan oleh kurva Gaussian . PDF yang mewakili sifat paling acak dalam bentuk satu dimensi seperti berikut:
𝑝(𝑧) = 1 𝜎√2𝜋 𝑒 −(𝑧−𝜇)2 2𝜎2 (3)
Dimana μ adalah nilai rerata dan σ adalah deviasi standar (atau akar varians) variabel random [8].

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan perancangan algoritma yang digunakan pada penelitian  ini  ditunjukan  oleh  gambar  diagram  alir  di bawah.
Mulai Input Citra Resize Citra Grayscale Ekualisasi Citra Deteksi Wajah dengan DLib CNN Wajah Terdeteksi Blur Wajah Tampilkan Hasil Selesai Ya Tidak
Gambar 1. Diagram Alir Perancangan Sistem
Input citra berupa wajah manusia dapat diambil secara langsung  menggunakan  kamera  atau  dapat  menggunakan citra yang tersimpan pada komputer. Setelah itu citra akan di- resize agar  citra  wajah  yang  pikselnya  kecil  akan  di perbesar sehingga dapat terdeteksi dengan mudah.
Gambar 1. Citra input yang belum di- resize
Gambar 2. Hasil Citra yang telah di- resize
Gambar  2  menunjukan  hasil  citra  yang  telah  melalui proses resize. Sebelum  dilakukan resize citra  memiliki dimensi piksel sebesar 428 x 640, setelah dilakukan resize menjadi  550  x  750.  Proses  ini  dibutuhkan  pada  sistem untuk mendeteksi wajah yang memiliki piksel kecil.
Kemudian citra warna diubah menjadi grayscale yang akan menampilkan variasi  warna hitam dan putih. Warna RGB pada setiap piksel dijumlahkan kemudian dibagi tiga sehingga diperoleh nilai rata-rata grayscale .
Gambar 3. Hasil Citra Grayscale
Tujuan dilakukannya grayscale adalah untuk mempercepat  proses  pendeteksian  wajah  pada  citra. Karena  dengan  dilakukan grayscale, setiap  piksel  pada citra  hanya  memiliki  satu channel warma  dan  citra  yang memiliki  kombinasi  warna  RGB  memiliki  3  c hannel warna .
Setelah itu, dilakukan proses ekualisasi pada citra untuk menyamaratakan  tingkat  intensitas  setiap  piksel.  Gambar di  bawah  menunjukan  hasil  citra  yang  telah  melewati proses  ekualisasi.  Tujuan  dilakukannya  ekualisasi  pada sistem  ini  adalah  untuk  mengatur  penyebaran  intensitas kebauan yang rata. Sehingga citra wajah yang ada pada sisi gelap dapat terdeteksi dengan mudah.
Gambar 4. Citra Hasil Ekualisasi
Kemudian dilakukan deteksi wajah dengan menggunakan  DLib  CNN  yaitu  salah  satu  metode deep learning untuk mendeteksi wajah secara otomatis. Deteksi wajah  menggunakan  DLib  CNN  memiliki  indikator penting  yaitu pre-trained .  Pada  DLib  merepresentasikan kotak  pembatas  melalui  objek  persegi  panjang  dengan properti kiri, atas, kanan, dan bawah. DLib CNN dianggap bisa  mendeteksi  dari  segala  sudut  pandang.  Namun  jika citra  yang  di- input tidak  terdapat  wajah  atau  tidak terdeteksi  wajah  maka  sistem  hanya  akan  menampilkan hasil citra hingga proses resize.

## Gambar 5. Citra Hasil Deteksi Wajah
Setelah  wajah  terdeteksi  maka  setiap  wajah  akan  di- blur menggunakan  metode Gaussian  blur. Untuk melakukan  pengaburan  penuh  pada  wajah,  maka  kernel pada Gaussian blur diatur menjadi 85 x 85.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam perancangan sistem blur wajah secara otomatis ini digunakan bahasa pemrograman Python. Adapun hasil yang  ditampilkan  oleh  sistem  ketika  citra  telah  diproses sebagai berikut :
Gambar 7.  Hasil Citra dengan Banuyak Wajah dalam Satu Foto
Hasil deteksi wajah dengan kondisi banyak citra wajah dalam satu gambar menunjukan metode DLib CNN dapat bekerja  dengan  baik.  Secara  keseluruhan  wajah  dapat dideteksi dan secara otomatis diburamkan walaupun masih terdapat kekurangan dari sistem dimana sistem tidak dapat membaca  salah  satu  wajah  dimana  salah  satu  wajah tersebut  terhalang  dan  terdapat noise pada  citra  wajah tersebut.
Gamabar 8. Hasil Citra dengan perbedaan posisi kepala
Gambar 9. Citra Hasil dengan Posisi Kepala 90
derajat
Hasil  deteksi  wajah  dengan  perbedaan  posisi  kepala menunjukan bahwa DLib CNN dapat bekerja denagn baik walaupun posisi wajah berubah-ubah bahkan dengan posisi kepala 90 derajat dari arah wajah depan. Sehingga sistem dapat membuat wajah pada citra tersebut blur.
Gambar 10. Hasil Citra dengan Masker Wajah
Gambar 11. Citra Hasil dengan Masker Medis
Gambar  di  atas  menunjukan  bahwa  citra  wajah  yang menggunakan masker wajah maupun masker medis dapat mendeteksi citra wajah dan di- blur oleh sistem.

## V. KESIMPULAN
Sistem pendeteksi wajah ini dapat bekerja dengan baik dimana sistem ini mampu membaca atau mendeteksi wajah pada sebuah citra pada kondisi jumlah wajah yang banyak, posisi  wajah 90 derajat dari  wajah depan dan citra wajah yang  sedang  mengenakan  masker  wajah  maupun  masker medis.  Namun  sistem ini belum mampu mendeteksi  citra wajah  ketika  terdapat  banyak  wajah  dalam  citra  tersebut dan terdapat wajah yang terhalang seperti pada Gambar 2, dimana  salah  satu  wajah  tidak  terdeteksi  karena  sedikit terhalang oleh kepala dari orang yang terdapat didepannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada  Tuhan yang maha esa yang memberikan kami kesempatan untuk dapat menyelesaikan penelitian ini, Mahasiswa Universitas Borneo Tarakan dan semua pihak yang telah memberikan dukungan selama pelaksanaan penelitian.

## REFERENSI
[1]   E  Ardhianto,  W  Hadikurniawati,  dan  Z  Budiarso, "Implementasi  Metode  Image  Subtracting  dan  Metode Regionprops  untuk  Mendeteksi  Jumlah  Objek  Berwarna RGB  pada  File  Video," Jurnal  Teknologi  Informasi
DINAMIK, vol. 18, pp. 91-100 , 2013.
[2]   D Bee, W Weku, dan A Rindengan, "Aplikasi Penentuan Tingkat  Kesegaran  Ikan  Selar  Berbasis  Citra  Digital," d'CARTESIAN, pp. 121-130, 2016.
[3]   Gonzalez  R.C.,  R.E.  Woods.,  dan  S.L.Eddins,  Digital Image Processing 3rd Edition, New Jersey: Pearson , 2008.
[4]   N  Nurdin,  D  Hamdhana,  dan  MJ  Setiawan,  "Sistem Pendeteksi  Pola  Menggunakan  Metode  Peirce," Teknik Informatika Universitas Malikussaleh, vol. 9, 2017.
[5]   C.  T.  Utari,  "Implementasi  Algoritma Run  Length Encoding Untuk  Perancangan  Aplikasi  Kompresi  dan Dekompresi File Citra," Jurnal TIMES, vol. V, pp. 24-31,
2016.
[6]   MA Bustomi, AZ Dzulfikar, "Analisis Distribusi Intensitas RGB Citra Digital untuk Klasifikasi Kualitas Biji Jagung menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan," JURNAL  FISIKA DAN APLIKASINYA, vol. 10, 2014.
[7]   F.  I.  Noviana  Dewi,  "Implementasi  Deep  Learning Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  untuk Sistem Pengenalan Wajah," Faktor Exacta, vol. 14, pp. 34- 43, 2021.
[8]   A.  Gunadi,  "Pengurangan  Noise  Pada  Citra  Digital Menggunakan  Filter  Aritmatik  Mean,  Harmonik  Mean, Gaussian, Max, Min, Dan Median Dengan
Membandingkan PSNR," Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK), vol. 5, pp. 2615-2711, 2020.