## Pengujian Pengenalan Wajah Menggunakan Raspberry Pi
1 Irvan Budiawan, 2 Andriana
Prodi Teknik Elektro, Universitas Langlangbuana Bandung JL. Karapitan No.116, Bandung 40261
E-mail: 1 budiawan.irvan@gmail.com
2 andriana6970@gmail.com

## Abstrak
Sistem  keamanan  yang  baik  memiliki  sistem  verifikasi  data  lebih  dari  satu. Sebagai  contoh, sistem pintu masuk ruangan rahasia sebaiknya tidak hanya menggunakan password berupa paduan angka dan huruf namun juga harus ditambahkan sistem biometrik, misalkan sistem pengenalan wajah.  Dari latar  belakang  tersebut  penulis  berinisiatif  untuk  membuat  sistem  pengenalan  wajah  dengan menggunakan sistem tertanam ( embedded system ) raspberry pi. Perangkat keras utama dari sistem adalah  raspberry  pi  dan  modul  kamera  raspberry  pi.  Metode  pengenalan  wajah  yang  digunakan adalah eigenface dengan bantuan library opencv. Raspberry pi akan diinstall dengan sistem operasi raspbian  yang  merupakan  sistem  operasi  debian  yang  diperuntukan  untuk  raspberry  pi.  Program pengenalan  wajah  yang  akan  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  C++.  Data Training diambil  dari  5  orang,  masing-masing  orang  diambil  sembilan  bahan Training berupa  foto  dengan variasi  ekpresi  dengan  pose  yang  sama.  Dari  pengujian  performansi  prototipe  yang  dibangun, didapatkan equal error rate (EER) sebesar 13,333%.
Kata kunci : pengenalan wajah, opencv, rasberry pi, eigenface, keamanan

## Abstract
A safety security system should have more than one data verification. For example, the secret room entrance not only use password, but also biometric system. One of biometric system methods is face recognition. In this study, face recognition was built using embedded system, raspberry pi. Safety  security  system  should  have  more  than  one  data  verification.  For  example,  the  secret  room entrance not only use password but also  biometric system. One of biometric system method is face recognition.  In  this  study,  face  recognition  was  built  using  embedded  system,  raspberry  pi.  Main hardware on this system are raspberry pi and camera module of raspberry pi. For calculation method, eigen  face  on  OpenCV’s  library  was  employed  using  C++  programming  language.  Operating  system raspbian which is an operating system intended to debian raspberry pi was installed in Raspberry pi. System has been tested using images of five face models with variation expression. As a result, 13.33 % of equal error rate (EER) was occurred.
Keyword: face recognition, opencv, raspberry pi, eigenface, safety system

## 1. Pendahuluan
Kehidupan  masyarakat  yang  semakin  berkembang  menjadikan  sistem  keamanan merupakan kebutuhan pokok bagi sebuah komunitas. Sistem keamanan tersebut berguna agar  tidak  sembarangan  orang  dapat  mengakses  fasilitas  yang  kursial.  Misalnya  di  bank, tidak  semua  orang  yang  dapat  masuk  ke  brankas  penyimpanan  uang,  hanya  orang-orang yang memiliki kewenangan saja yang dapat mengaksesnya.
Salah  satu  sistem  keamanan  yang  baik  adalah  menggunakan  biometrik  sebagai  identitas data.  Sistem  biometrik  mengukur  salah  satu  atau  lebih  ciri  fisik  atau  kebiasaan  dari karakter  orang.  Karena  sifat  yang  unik  ini,  biometrik  baik  digunakan  sebagai  data  untuk verifikasi  sistem  keamanan.  Selain  itu  biometrik  juga  dapat  digunakan  sebagai  data kependudukan. Pada e-KTP yang digunakan sekarang terdapat data-data biometrik seperti sidik jari, iris mata dan tanda tangan.
Oleh  karena  latar  belakang  diatas  maka  pada  makalah  ini  penulis  berinisiatif  mencoba merancang  salah  satu  teknologi  dibidang  biometrik  yaitu  pengenalan  wajah  dengan menggunakan input dari kamera yang akan diproses dan identifikasi oleh sistem tertanam raspberry pi yang nantinya dapat memverifikasi wajah seseorang yang telah kita masukan ke dalam database sebelumnya.
2. Perancangan
Perancangan  terdiri  dari  perangkat  keras  raspberry  pi  dan  kamera  modul  raspberrry  pi. Gambar  1  menunjukan  perangkat  keras  yang  digunakan.  Perancangan  perangkat  lunak terdiri  dari  beberapa  tahap  diantaranya  installasi  sistem  operasi  yang  ditanam  pada raspberry pi dan installasi compiler untuk bahasa pemrograman C++. Sistem operasi yang dipakai adalah raspbian. Raspbian merupakan varian dari linux debian yang dibuat khusus untuk perangkat raspberry pi.
Gambar 1. Perangkat Hardware
Untuk pengolahan citra digunakan library opencv. Opencv akan digunakan untuk pengenlan pola dari wajah yang akan  dideteksi.  sistem  pengenalan  pola memiliki diagram blok yang diperlihat pada Gambar 2.
Preprocessing Feature/Primitif Extraction
Classification
Feature/Primitif Selection Learning Pola Pengenalan ( recognition )
Pelatihan ( training )
Pola Terokan
Gambar 2. Sistem pengenalan pola
Dapat  dilihat  bahwa  sistem  tersebut  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yaitu  pengenalan ( Recognition )  dan  pelatihan  ( Training ).  Bagian  pengenalan  terdapat Preprocessing , Extraction , Classification . Preprocessing merupakan  proses  awal  yang  dilakukan  untuk memperbaiki kualitas citra dengan menggunakan teknik-teknik pengolahan citra.
Sedangkan Extraction adalah proses mengambil ciri-ciri yang terdapat pada objek di dalam citra. Pada proses ini objek di dalam citra dideteksi seluruh tepinya, lalu dihitung properti- properti objek yang berkaitan sebagai ciri. Beberapa proses ekstraksi ciri  diperlukan untuk mengubah citra masukan sebagai citra biner, melakukan penipisan pola, dan sebagainya. Bagian  terakhir  dari  kelompok  pengenalan  adalah Classification ,  merupakan  proses mengelompokkan objek ke dalam kelas yang sesuai.
Kelompok  kedua  pada  sistem  pengenalan  pola  adalah  pelatihan  ( Training ),  terdapat  dua bagian Selection dan Learning . Selection merupakan proses memilih ciri pada suatu objek agar diperoleh ciri yang optimum, yaitu ciri yang dapat digunakan untuk membedakan suatu objek  dengan  objek  lainnya.  Bagian  terakhir Learning adalah  proses  belajar  membuat aturan klasifikasi sehingga jumlah kelas yang tumpang tindih dibuat sekecil mungkin.
Untuk metoda pengenalan wajah yang akan digunakan pada makalah ini adalah eigen face method . Prinsip dasar dari pengenalan wajah adalah dengan mengutip informasi tersebut kemudian  di- encode dan  dibandingkan  dengan  hasil decode yang  sebelumnya  dilakukan. Dalam  metode eigenface , decoding dilakukan  dengan  menghitung eigenvector kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar.
Start Database Wajah Training image X E1=Eigenface X Test Face Xn E2=Eigenface Xn E1=E2 Tampilkan W1 dan W2 End yes no
Gambar 3. Alur proses identifikasi citra menggunakan algoritma eigenface
Algoritma eigenface secara  keseluruhan  cukup  sederhana.  Citra  matriks  (  ) direpresentasikan  ke dalam sebuah himpunan matriks (
M    ... , , 2 , 1 ). Cari nilai rata-rata (  ) dan gunakan untuk mengekstrasi eigenvector (  ) dan eigenvalue (  ) dari himpunan matriks.  Gunakan  nilai  eigenvector  untuk  mendapatkan  nilai eigenface dari  citra . Apabila ada  sebuah  citra  baru  atau test  face ( new  )  yang  ingin  dikenali,  proses  yang  sama  juga diberlakukan untuk citra ( new  ), untuk mengekstraksi eigenvector (  ) dan eigenvalue (  ),
kemudian  cari  nilai eigenface dari test  face ( new  ).  Setelah  itu  barulah  citra  baru  ( new  ) memasuki tahapan pengenalan dengan menggunakan metode euclidean distence .

## 3. Characterization result and discussion
Pengambilan  bahan  uji dilakukan  dengan  jarak dan  kondisi pencahyaan  yang telah diatur sedemikian  rupa  sehingga  diharapkan  akan  sama  dengan  kondisi  pemasangan  alat. Pencahayaan  yang  digunakan  dalam  rentang  300  –  350  lux  sedangkan  jarak  kamera dengan orang yang akan diambil Gambar wajahnya berjarak 20 – 30 cm.
Setelah Gambar uji coba diambil maka ukuran Gambar bagian wajah diubah menjadi 100 x 100  pixel  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  bahan Training .  Berikut  Gambar  yang telah di oleh menjadi bahan Training.

## Gambar 4. Bahan Training
Percobaan  yang akan  dilakukan  terdiri dari  foto  yang  diambil dari 5 orang masing-masing sebanyak 9 buah foto yang mewakili ekspresi yang berbeda namun pada pose yang sama. Foto yang diambil dipotong  sekitar bagian wajah yang diperlihatkan pada Gambar 4. Foto- foto tersebut telah diolah sebelumnya menjadi foto hitam putih. Pengujian akan dilakukan untuk melihat kerja sistem biometrik dengan melihat rasio kesalahan keputusan ( decision error rate ) yang terdiri dari rasio kesalahan  penerimaan  ( false acceptance rate ) dan  rasio kesalahan penolakan ( false rejection rate ).
Pada pengujian pertama dilakukan dengan prosedur sebagai berikut:
1. Dari 9 bahan data Training diambil masing-masing 3 bahan data Training pada setiap orang yang akan dijadikan data Training .
2. Pengujian  data Training dilakukan  dengan  masing-masing  3  foto  asli  yang  dijadikan data Training . 3. Pengujian  dilakukan  dengan  mengubah-ubah  nilai treshold dari  3000  sampai  6000 dengan rentang 250.
Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1 hingga tabel 4 . Tabel 1. Pengujian 3 data training Nilai Treshold/ foto Irvan yundi rai rina listy 1  2  3  1  2  3  1  2  3  1  2  3  1  2  3 3000 C  C  C  A  A  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 3250 C  C  C  A  A  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 3500 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 3750 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 4000 C  C  C  A  C  C  C  C  C  C  C  C  A  C  A 4250 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 4500 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 4750 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  A  C  A 5000 C  C  C  A  C  A  C  C  C  C  C  C  R  C  A 5250 R  C  C  A  C  A  R  R  C  C  C  C  R  C  R 5500 R  R  R  A  C  A  R  R  C  C  C  C  R  C  R 5750 R  R  R  R  C  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R 6000 R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R
Tabel 2. Pengujian 9 data training Nilai Treshold/ Photo Irvan yundi rai rina listy 1  2  3  1  2  3  1  2  3  1  2  3  1  2  3 3000 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A  C  A 3250 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 3500 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 3750 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A C  A  C  A 4000 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 4250 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 4500 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A A  C  A 4750 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 5000 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A  C  A 5250 C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A A A  C  A 5500 R  C  C  C  C  C  C  C  C  C  C  A  R  C  A 5750 R  R  R  R  C  R  R  R  C  R  R  R  R  R  R 6000 R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R  R Keterangan :
A : Menunjukan bahwa pada saat pengujian terjadi transaksi dengan klaim salah terhadap identitas yang diterima oleh sistem.
C : Menunjukan bahwa pada saat pengujian terjadi transaksi dengan klaim benar terhadap identitas yang diterima oleh sistem.
R : Menunjukan bahwa pada saat pengujian terjadi transaksi dengan klaim benar terhadap identitas yang ditolak oleh sistem.
Uji  performansi  sebuah  sistem  biometrik  dapat  dilihat  dari  grafik receiver  operation characteristics (ROC)  yang  terdiri  dari  nilai false  accept  rate (FAR), false  reject  rate (FRR) dan equal error rate (EER). FAR menyatakan bagian transaksi dengan klaim salah terhadap identitas  (yang  terdaftar  di  sistem)  ataupun  non-identitas  (yang  tidak  terdaftar  di  sistem) yang  diterima  sistem.  FRR  menyatakan  bagian  transaksi  dengan  klaim  benar  terhadap identitas  (yang  terdaftar  di  sistem)  ataupun  non-identitas  (yang  tidak  terdaftar  di  sistem) yang  ditolak  sistem.  EER  merupakan  titik  perpotongan  antara  grafik  FAR  dan  FRR  yang menunjukan indikator tingkat akurasi sistem biometrik.
Pada percobaan pertama didapatkan hasil FAR dan FRR yang tertera dalam tabel 3
Tabel 3. Persentase FAR dan FRR pengujian pertama Nilai treshold Jumlah Pengujian FAR % FAR FRR % FRR 3000 15 5 33,33333333 0 0 3250 15 5 33,33333333 0 0 3500 15 5 33,33333333 0 0 3750 15 4 26,66666667 0 0 4000 15 4 26,66666667 0 0 4250 15 4 26,66666667 0 0 4500 15 4 26,66666667 0 0 4750 15 4 26,66666667 0 0 5000 15 3 20 1 6,666666667 5250 15 2 13,33333333 5 33,33333333 5500 15 2 13,33333333 7 46,66666667 5750 15 0 0 14 93,33333333 6000 15 0 0 15 100
Gambar 5. Grafik FAR, FRR dan ERR pengujian pertama
Tabel 4. Persentase FAR, FRR dan ERR pengujian kedua nilai treshold jumlah pengujian FAR % FAR FRR % FRR 3000 15 2 13,33333333 0 0 3250 15 3 20 0 0 3500 15 3 20 0 0 3750 15 3 20 0 0 4000 15 3 20 0 0 4250 15 3 20 0 0 4500 15 4 26,66666667 0 0 4750 15 3 20 0 0 5000 15 3 20 0 0 5250 15 4 26,66666667 0 0 5500 15 2 13,33333333 2 13,33333333 5750 15 0 0 13 86,66666667 6000 15 0 0 15 100
Gambar 6. Grafik FAR, FRR dan ERR pengujian kedua Dari hasil pengujian prototipe yang dibangun didapatkan ERR sebesar 18% pada pengujian pertama  dengan  nilai  batas 5100  sedangkan  pada  pengujian  kedua  didapatkan  EER sebesar 13,333% dengan nilai batas 5500.

## 4. Kesimpulan
Raspberry  pi  dapat  dipasang  sistem  operasi  yang  unjuk  kerjanya  seperti  sebuah  PC sehingga  dapat  melakukan  komputasi  pengolahan  citra  berupa  pengenalan  pola.  Metoda eigenface digunakan  karena  komputasinya  tidak  begitu  berat  dilakukan  oleh  perangkat raspberry  pi  sehingga  performansi  yang  dihasilkan  dari  makalah  ini  mencapai  nilai  ERR sebesar 13,333%.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Munir, Rinaldi, 2008, Pengolahan Citra Digital, E-Book.
[2] http://thinkrpi.wordpress.com/opencv-and-pi-camera-board
[3] Putra, Darma, 2009, Sistem Biometrika: konsep dasar, teknik analisa citra dan tahap membangun aplikasi sistem biometrika. Yogyakarta: Andi Offset.
[4] Arabnia, Hamid R., Jafri, Rabia, 2009, A Survey of Face Fecognition Techniques, Journal of Information Processing System.