Proposal Skripsi Jurusan Teknik Informatika
SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA
PADA CITRA DIGITAL
(PROPOSAL SKRIPSI)
diajukan oleh
Nama: Anda
NIM: Anda
Kepada
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
STMIK STIKOM BALIKPAPAN
PADA CITRA DIGITAL
(PROPOSAL SKRIPSI)
diajukan oleh
Nama: Anda
NIM: Anda
Kepada
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
STMIK STIKOM BALIKPAPAN
LEMBAR PERSETUJUAN
Proposal Skripsi dengan judul
SISTEM PENDETEKSI
WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL
yang diajukan oleh
Nama: Mhs
NIM: XX.YY.ZZZ
telah disetujui oleh Jurusan Teknik Informatika STIKOM Balikpapan dengan dosen pembimbing:
1. …………………………………………………………….
2. …………………………………………………………….
Balikpapan, tanggal……………………
Ketua Jurusan Teknik Informatika
Setyo Nugroho, ST, MKom
IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSI
WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL
1. LATAR BELAKANG
Dewasa ini teknologi pengenalan wajah semakin banyak diaplikasikan, antara lain untuk sistem pengenalan biometrik (yang sanggup juga dikombinasikan dengan fitur biometrik yang lain ibarat sidik jari dan suara), sistem pencarian dan pengindeksan pada database gambaran digital dan database video digital, sistem keamanan kontrol terusan area terbatas, konferensi video, dan interaksi insan dengan komputer.
Dalam bidang penelitian pemrosesan wajah (face processing), pendeteksian wajah insan (face detection) ialah salah satu tahap awal yang sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Sistem pengenalan wajah digunakan untuk membandingkan satu gambaran wajah masukan dengan suatu database wajah dan menghasilkan wajah yang paling cocok dengan gambaran tersebut jikalau ada. Sedangkan autentikasi wajah (face authentication) digunakan untuk menguji keaslian/kesamaan suatu wajah dengan data wajah yang telah diinputkan sebelumnya. Bidang penelitian yang juga berkaitan dengan pemrosesan wajah ialah lokalisasi wajah (face localization) yaitu pendeteksian wajah namun dengan perkiraan hanya ada satu wajah di dalam citra, penjejakan wajah (face tracking) untuk memperkirakan lokasi suatu wajah dalam video secara real time, dan pengenalan ekspresi wajah (facial expression recognition) untuk mengenali kondisi emosi insan (Yang, 2002).
Pada kasus tertentu ibarat pemotretan untuk pembuatan KTP, SIM, dan kartu kredit, gambaran yang didapatkan umumnya hanya berisi satu wajah dan mempunyai latar belakang seragam dan kondisi pencahayaan yang telah diatur sebelumnya sehingga deteksi wajah sanggup dilakukan dengan lebih mudah. Namun pada kasus lain sering didapatkan gambaran yang berisi lebih dari satu wajah, mempunyai latar belakang yang bervariasi, kondisi pencahayaan yang tidak tentu, dan ukuran wajah yang bervariasi di dalam citra. Contohnya ialah gambaran yang diperoleh di bandara, terminal, pintu masuk gedung, dan sentra perbelanjaan. Selain itu juga pada gambaran yang didapatkan dari foto di media massa atau hasil rekaman video. Pada kasus tersebut pada umumnya wajah yang ada di dalam gambaran mempunyai bentuk latar belakang yang sangat bervariasi.
Penelitian ini akan difokuskan pada duduk kasus pendeteksian wajah. Dengan sistem pendeteksi wajah yang akurat, maka proses selanjutnya yaitu pengenalan wajah sanggup dilakukan dengan lebih mudah.
2. PERUMUSAN MASALAH
Masalah deteksi wajah sanggup dirumuskan sebagai berikut: dengan masukan berupa sebuah gambaran digital sembarang, sistem akan mendeteksi apakah ada wajah insan di dalam gambaran tersebut, dan jikalau ada maka sistem akan memberitahu berapa wajah yang ditemukan dan di mana saja lokasi wajah tersebut di dalam citra. Keluaran dari sistem ialah posisi dari subcitra yang berisi wajah yang berhasil dideteksi.
3. BATASAN MASALAH
Pada sistem deteksi wajah ini diberikan pembatasan duduk kasus sebagai berikut:
• Citra masukan yang digunakan ialah hitam putih dengan 256 tingkat keabuan (grayscale).
• Wajah yang akan dideteksi ialah wajah yang menghadap ke depan (frontal), dalam posisi tegak, dan tidak terhalangi sebagian oleh objek lain.
• Metode yang digunakan ialah jaringan syaraf tiruan multi-layer perceptron dengan algoritma training back-propagation.
4. TUJUAN PENELITIAN
Penelitian bertujuan untuk menciptakan suatu desain dan implementasi sistem deteksi wajah dengan masukan berupa gambaran digital sembarang. Sistem ini akan menghasilkan subcitra yang berisi wajah-wajah yang berhasil dideteksi.
5. MANFAAT PENELITIAN
Hasil penelitian ini dibutuhkan sanggup digunakan sebagai langkah awal untuk membangun sistem pemrosesan wajah yang menyeluruh, yang sanggup diaplikasikan pada sistem pengenalan wajah atau verifikasi wajah. Program aplikasi yang dibentuk juga sanggup dijadikan materi untuk penelitian lebih lanjut di bidang yang berkaitan.
Dengan adaptasi tertentu, metode yang digunakan mungkin sanggup juga dimanfaatkan untuk sistem deteksi objek secara umum yang tidak hanya terbatas pada wajah, contohnya deteksi kendaraan, pejalan kaki, materi produksi, dan sebagainya.
Dari hasil penelitian ini juga dibutuhkan sanggup diperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap jaringan syaraf tiruan, dan efek banyak sekali parameter yang digunakan terhadap unjuk kerja pengklasifikasi jaringan syaraf tiruan.
6. METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini terdiri dari langkah-langkah berikut:
• Melakukan studi kepustakaan terhadap banyak sekali rujukan yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang akan dikaji antara lain meliputi: pengenalan pola, pengolahan gambaran digital, pendeteksian objek secara umum, pendeteksian wajah, dan jaringan syaraf tiruan.
• Menyiapkan training data set yang akan digunakan untuk proses pembelajaran dari sistem. Data wajah yang digunakan akan melalui praproses berupa resizing menjadi 20x20 pixel, masking, dan histogram equalization.
• Merancang sistem pendeteksi wajah dengan jaringan syaraf tiruan, kemudian menciptakan agenda aplikasinya.
• Melakukan training pada sistem dengan training data set yang telah disiapkan sebelumnya.
• Melakukan pengujian unjuk kerja sistem. Unjuk kerja pada sistem pendeteksi wajah diukur dengan menghitung detection rate dan false aktual rate.
7. JADWAL PENELITIAN
No. Kegiatan Bulan / tahun
09 Okt
03 Nop
03 Des
03 Jan
04 Feb
04 Mar
1 Studi Kepustakaan
2 Penulisan Proposal
3 Pengumpulan Data
4 Pembuatan Sistem/Program
5 Pengujian Sistem
6 Penulisan Laporan Akhir
8. DAFTAR PUSTAKA
L. Fausett, 1994, Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications, Prentice-Hall Inc., USA.
R.C. Gonzalez, R.E. Woods, 1992, Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company, USA.
E. Hjelmas, B.K. Low, 2001, “Face Detection: A Survey”, Computer Vision and Image Understanding. 83, pp. 236-274.
H. Rowley, S. Baluja, T. Kanade, 1998, “Neural Network-Based Face Detection”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no. 1.
M.H. Yang, D. Kriegman, N. Ahuja, 2002, “Detecting Faces in Images: A Survey”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 1.
Proposal Skripsi dengan judul
SISTEM PENDETEKSI
WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL
yang diajukan oleh
Nama: Mhs
NIM: XX.YY.ZZZ
telah disetujui oleh Jurusan Teknik Informatika STIKOM Balikpapan dengan dosen pembimbing:
1. …………………………………………………………….
2. …………………………………………………………….
Balikpapan, tanggal……………………
Ketua Jurusan Teknik Informatika
Setyo Nugroho, ST, MKom
IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSI
WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL
1. LATAR BELAKANG
Dewasa ini teknologi pengenalan wajah semakin banyak diaplikasikan, antara lain untuk sistem pengenalan biometrik (yang sanggup juga dikombinasikan dengan fitur biometrik yang lain ibarat sidik jari dan suara), sistem pencarian dan pengindeksan pada database gambaran digital dan database video digital, sistem keamanan kontrol terusan area terbatas, konferensi video, dan interaksi insan dengan komputer.
Dalam bidang penelitian pemrosesan wajah (face processing), pendeteksian wajah insan (face detection) ialah salah satu tahap awal yang sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Sistem pengenalan wajah digunakan untuk membandingkan satu gambaran wajah masukan dengan suatu database wajah dan menghasilkan wajah yang paling cocok dengan gambaran tersebut jikalau ada. Sedangkan autentikasi wajah (face authentication) digunakan untuk menguji keaslian/kesamaan suatu wajah dengan data wajah yang telah diinputkan sebelumnya. Bidang penelitian yang juga berkaitan dengan pemrosesan wajah ialah lokalisasi wajah (face localization) yaitu pendeteksian wajah namun dengan perkiraan hanya ada satu wajah di dalam citra, penjejakan wajah (face tracking) untuk memperkirakan lokasi suatu wajah dalam video secara real time, dan pengenalan ekspresi wajah (facial expression recognition) untuk mengenali kondisi emosi insan (Yang, 2002).
Pada kasus tertentu ibarat pemotretan untuk pembuatan KTP, SIM, dan kartu kredit, gambaran yang didapatkan umumnya hanya berisi satu wajah dan mempunyai latar belakang seragam dan kondisi pencahayaan yang telah diatur sebelumnya sehingga deteksi wajah sanggup dilakukan dengan lebih mudah. Namun pada kasus lain sering didapatkan gambaran yang berisi lebih dari satu wajah, mempunyai latar belakang yang bervariasi, kondisi pencahayaan yang tidak tentu, dan ukuran wajah yang bervariasi di dalam citra. Contohnya ialah gambaran yang diperoleh di bandara, terminal, pintu masuk gedung, dan sentra perbelanjaan. Selain itu juga pada gambaran yang didapatkan dari foto di media massa atau hasil rekaman video. Pada kasus tersebut pada umumnya wajah yang ada di dalam gambaran mempunyai bentuk latar belakang yang sangat bervariasi.
Penelitian ini akan difokuskan pada duduk kasus pendeteksian wajah. Dengan sistem pendeteksi wajah yang akurat, maka proses selanjutnya yaitu pengenalan wajah sanggup dilakukan dengan lebih mudah.
2. PERUMUSAN MASALAH
Masalah deteksi wajah sanggup dirumuskan sebagai berikut: dengan masukan berupa sebuah gambaran digital sembarang, sistem akan mendeteksi apakah ada wajah insan di dalam gambaran tersebut, dan jikalau ada maka sistem akan memberitahu berapa wajah yang ditemukan dan di mana saja lokasi wajah tersebut di dalam citra. Keluaran dari sistem ialah posisi dari subcitra yang berisi wajah yang berhasil dideteksi.
3. BATASAN MASALAH
Pada sistem deteksi wajah ini diberikan pembatasan duduk kasus sebagai berikut:
• Citra masukan yang digunakan ialah hitam putih dengan 256 tingkat keabuan (grayscale).
• Wajah yang akan dideteksi ialah wajah yang menghadap ke depan (frontal), dalam posisi tegak, dan tidak terhalangi sebagian oleh objek lain.
• Metode yang digunakan ialah jaringan syaraf tiruan multi-layer perceptron dengan algoritma training back-propagation.
4. TUJUAN PENELITIAN
Penelitian bertujuan untuk menciptakan suatu desain dan implementasi sistem deteksi wajah dengan masukan berupa gambaran digital sembarang. Sistem ini akan menghasilkan subcitra yang berisi wajah-wajah yang berhasil dideteksi.
5. MANFAAT PENELITIAN
Hasil penelitian ini dibutuhkan sanggup digunakan sebagai langkah awal untuk membangun sistem pemrosesan wajah yang menyeluruh, yang sanggup diaplikasikan pada sistem pengenalan wajah atau verifikasi wajah. Program aplikasi yang dibentuk juga sanggup dijadikan materi untuk penelitian lebih lanjut di bidang yang berkaitan.
Dengan adaptasi tertentu, metode yang digunakan mungkin sanggup juga dimanfaatkan untuk sistem deteksi objek secara umum yang tidak hanya terbatas pada wajah, contohnya deteksi kendaraan, pejalan kaki, materi produksi, dan sebagainya.
Dari hasil penelitian ini juga dibutuhkan sanggup diperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap jaringan syaraf tiruan, dan efek banyak sekali parameter yang digunakan terhadap unjuk kerja pengklasifikasi jaringan syaraf tiruan.
6. METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini terdiri dari langkah-langkah berikut:
• Melakukan studi kepustakaan terhadap banyak sekali rujukan yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang akan dikaji antara lain meliputi: pengenalan pola, pengolahan gambaran digital, pendeteksian objek secara umum, pendeteksian wajah, dan jaringan syaraf tiruan.
• Menyiapkan training data set yang akan digunakan untuk proses pembelajaran dari sistem. Data wajah yang digunakan akan melalui praproses berupa resizing menjadi 20x20 pixel, masking, dan histogram equalization.
• Merancang sistem pendeteksi wajah dengan jaringan syaraf tiruan, kemudian menciptakan agenda aplikasinya.
• Melakukan training pada sistem dengan training data set yang telah disiapkan sebelumnya.
• Melakukan pengujian unjuk kerja sistem. Unjuk kerja pada sistem pendeteksi wajah diukur dengan menghitung detection rate dan false aktual rate.
7. JADWAL PENELITIAN
No. Kegiatan Bulan / tahun
09 Okt
03 Nop
03 Des
03 Jan
04 Feb
04 Mar
1 Studi Kepustakaan
2 Penulisan Proposal
3 Pengumpulan Data
4 Pembuatan Sistem/Program
5 Pengujian Sistem
6 Penulisan Laporan Akhir
8. DAFTAR PUSTAKA
L. Fausett, 1994, Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications, Prentice-Hall Inc., USA.
R.C. Gonzalez, R.E. Woods, 1992, Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company, USA.
E. Hjelmas, B.K. Low, 2001, “Face Detection: A Survey”, Computer Vision and Image Understanding. 83, pp. 236-274.
H. Rowley, S. Baluja, T. Kanade, 1998, “Neural Network-Based Face Detection”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no. 1.
M.H. Yang, D. Kriegman, N. Ahuja, 2002, “Detecting Faces in Images: A Survey”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 1.