{"title":"Implementasi Algoritma Hard Melokalisasi Fitur Wajah Pada Citra Warna","authors":"Ujang Juhardi","doi":"10.36706/jsi.v10i2.8055","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"AbstrakPendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah (face recognition) yang digunakan dalam identifikasi biometrik. Sejauh ini, kendala utama yang dihadapi dalam sistem pendeteksian wajah berkisar pada masalah ukuran (resolusi citra), Resolusi citra merupakan tingkat detailnya suatu citra. Semakin tinggi resolusinya semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Haar like Feature merupakan metode yang lazim digunakan dalam pendeteksian obyek khususnya pendeteksian wajah dan fitur-fiturnya. Prinsip Haar-like features adalah mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image obyek tersebut. Metode ini memiliki kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat, karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel dari sebuah image. Untuk mengimplementasikan dan menganalisis kecepatan hasil algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah penelitian ini menggunakan software MATLAB R2012b agar dapat mengetahui bagaimana cara menganalis dan mengimplementasikan serta mendapatkan hasil menganalisis pengaruh resolusi citra dari algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah(mata,hidung, dan mulut). Penelitian ini dilaksanakan secara mandiri baik pengambilan data skunder maupun proses pengolahan datanya, untuk metode pengumpulan data pada penelitian ini penulis menggunakan metode studi pustaka dan studi laboratorium. Disarankan dengan adanya penelitian ini, penulis berharap dapat memberikan kontribusi kepada peneliti yang lain untuk meneliti pengaruh-pengaruh lain yang mempengaruhi keberhasilan algoritma haar, sehingga algoritma haar dapat dikembangkan lebih baik lagi.Kata kunci: Pendektesian wajah,resolusi citra, haar like featureAbstractFace detection is one of the early stage is very important in a facial recognition system (face recognition) used in biometric identification. So far, the main obstacle in the face detection system revolves around the issue size (image resolution), the image resolution is the level of detail of an image. The higher the resolution the higher the level of detail of that image .Haar like Feature is a method commonly used in the detection of objects particularly the face detection and its features. Principle Haar-like features are simple to recognize objects based on the value of the feature but not the pixel values of the image of that object. This method has the advantage that the computation is very fast, because it depends on the number of pixels in a square instead of each pixel value of an image. To implement and analyze speed haar algorithm results in a localized facial features of this research using MATLAB R2012b software in order to know how to analyze and implement and get the results to analyze the effect of image resolution algorithm localizes haar in the facial features (eyes, nose, and mouth). This research was carried out independently both secondary data collection and processing of data, for the data collection method in this study the authors use the method of literature and laboratory studies. Suggested the presence of this study, the authors hope to contribute to fellow-researcher to examine other influences which affect the success haar algorithms, so the algorithm can be developed haar better.Keywords: face detection, image resolution, haar like feature","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-10-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36706/jsi.v10i2.8055","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
AbstrakPendeteksian wajah (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting dalam sistem pengenalan wajah (face recognition) yang digunakan dalam identifikasi biometrik. Sejauh ini, kendala utama yang dihadapi dalam sistem pendeteksian wajah berkisar pada masalah ukuran (resolusi citra), Resolusi citra merupakan tingkat detailnya suatu citra. Semakin tinggi resolusinya semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Haar like Feature merupakan metode yang lazim digunakan dalam pendeteksian obyek khususnya pendeteksian wajah dan fitur-fiturnya. Prinsip Haar-like features adalah mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari fitur tetapi bukan merupakan nilai piksel dari image obyek tersebut. Metode ini memiliki kelebihan yaitu komputasinya sangat cepat, karena hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel dari sebuah image. Untuk mengimplementasikan dan menganalisis kecepatan hasil algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah penelitian ini menggunakan software MATLAB R2012b agar dapat mengetahui bagaimana cara menganalis dan mengimplementasikan serta mendapatkan hasil menganalisis pengaruh resolusi citra dari algoritma haar dalam melokalisasikan fitur wajah(mata,hidung, dan mulut). Penelitian ini dilaksanakan secara mandiri baik pengambilan data skunder maupun proses pengolahan datanya, untuk metode pengumpulan data pada penelitian ini penulis menggunakan metode studi pustaka dan studi laboratorium. Disarankan dengan adanya penelitian ini, penulis berharap dapat memberikan kontribusi kepada peneliti yang lain untuk meneliti pengaruh-pengaruh lain yang mempengaruhi keberhasilan algoritma haar, sehingga algoritma haar dapat dikembangkan lebih baik lagi.Kata kunci: Pendektesian wajah,resolusi citra, haar like featureAbstractFace detection is one of the early stage is very important in a facial recognition system (face recognition) used in biometric identification. So far, the main obstacle in the face detection system revolves around the issue size (image resolution), the image resolution is the level of detail of an image. The higher the resolution the higher the level of detail of that image .Haar like Feature is a method commonly used in the detection of objects particularly the face detection and its features. Principle Haar-like features are simple to recognize objects based on the value of the feature but not the pixel values of the image of that object. This method has the advantage that the computation is very fast, because it depends on the number of pixels in a square instead of each pixel value of an image. To implement and analyze speed haar algorithm results in a localized facial features of this research using MATLAB R2012b software in order to know how to analyze and implement and get the results to analyze the effect of image resolution algorithm localizes haar in the facial features (eyes, nose, and mouth). This research was carried out independently both secondary data collection and processing of data, for the data collection method in this study the authors use the method of literature and laboratory studies. Suggested the presence of this study, the authors hope to contribute to fellow-researcher to examine other influences which affect the success haar algorithms, so the algorithm can be developed haar better.Keywords: face detection, image resolution, haar like feature
面部探测是生物识别中使用的面部识别系统的一个关键的早期阶段。到目前为止,面部识别系统面临的主要障碍是大小问题(图像分辨率),图像分辨率代表了图像的细节。分辨率越高,图像的细节就越高。Haar like Feature是一种常见的方法,用于对象检测,特别是面部特征检测。特征原理是根据物体的简单值识别物体,而不是物体图像的像素值。这种方法的优点是计算速度非常快,因为它只依赖于矩形中的像素数,而不是图像中的每一个像素值。速度来执行和分析算法的结果这个haar melokalisasikan面部特征研究中使用MATLAB软件R2012b才能知道如何分析和实施并得到结果分析算法的图像分辨率的影响haar melokalisasikan中面部特征(眼睛、鼻子和嘴巴)。本研究的作者使用库研究和实验室研究方法,既采用了嗅探器数据提取,也采用了数据处理过程。研究表明,作者希望为其他研究人员贡献自己,研究影响哈拉算法成功的其他影响因素,从而更好地开发哈拉算法。关键词:分解面部特征,图像分辨率,就像面部特征探测一样,早期的面部识别系统在生物识别中使用是非常重要的。到目前为止,面部搜查系统中恶心的东西围绕着这个问题,更强烈的决心这种特征是简单的,可以根据物化的价值来识别对象,但不是这种对象形象的像素。这种方法有一个优势,即计算速度非常快,因为它依赖于广场上的像素数,而不是单个像素值值。To implement and analyze速度haar算法results in a localized面部特征的这个研究利用MATLAB软件R2012b在订单要知道逍遥法外To analyze and implement和效应》《results To analyze图像解析算法localizes haar《面部特征(眼睛、鼻子和嘴)。这项研究提出了独立的数据收集和数据处理,以获得这份研究用的研究方法的数据收集方法。建议这项研究的结果,当局希望与其他影响着陆算法的影响相协调,这样算法就可以开发得更好。外貌探测,意象决心