SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA

PADA CITRA DIGITAL

(PROPOSAL SKRIPSI)

diajukan oleh

NamaMhs

NIM: XX.YY.ZZZ

Kepada

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

STMIK STIKOM BALIKPAPAN

http

://pr

eindo

.com

LEMBAR PERSETUJUAN

Proposal Skripsi dengan judul

SISTEM PENDETEKSI

WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL

yang diajukan oleh

NamaMhs

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 http

://pr

eindo

.com

{

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 dapat juga dikombinasikan

dengan fitur biometrik yang lain seperti sidik jari dan suara), sistem pencarian dan

pengindeksan pada database citra digital dan database video digital, sistem

keamanan kontrol akses area terbatas, konferensi video, dan interaksi manusia

dengan komputer.

Dalam bidang penelitian pemrosesan wajah (face processing),

pendeteksian wajah manusia (face detection) adalah salah satu tahap awal yang

sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Sistem

pengenalan wajah digunakan untuk membandingkan satu citra wajah masukan

dengan suatu database wajah dan menghasilkan wajah yang paling cocok dengan

citra tersebut jika 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 adalah lokalisasi wajah (face localization) yaitu pendeteksian

wajah namun dengan asumsi 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 manusia (Yang, 2002).

Pada kasus tertentu seperti pemotretan untuk pembuatan KTP, SIM,

dan kartu kredit, citra yang didapatkan umumnya hanya berisi satu wajah dan

memiliki latar belakang seragam dan kondisi pencahayaan yang telah diatur

sebelumnya sehingga deteksi wajah dapat dilakukan dengan lebih mudah. Namun

pada kasus lain sering didapatkan citra yang berisi lebih dari satu wajah, memiliki

latar belakang yang bervariasi, kondisi pencahayaan yang tidak tentu, dan ukuran

wajah yang bervariasi di dalam citra. Contohnya adalah citra yang diperoleh di

bandara, terminal, pintu masuk gedung, dan pusat perbelanjaan. Selain itu juga

pada citra yang didapatkan dari foto di media massa atau hasil rekaman video.

Pada kasus tersebut pada umumnya wajah yang ada di dalam citra memiliki

bentuk latar belakang yang sangat bervariasi.

Penelitian ini akan difokuskan pada masalah pendeteksian wajah.

Dengan sistem pendeteksi wajah yang akurat, maka proses selanjutnya yaitu

pengenalan wajah dapat dilakukan dengan lebih mudah.

2. PERUMUSAN MASALAH

Masalah deteksi wajah dapat dirumuskan sebagai berikut: dengan

masukan berupa sebuah citra digital sembarang, sistem akan mendeteksi apakah

ada wajah manusia di dalam citra tersebut, dan jika ada maka sistem akan

memberitahu berapa wajah yang ditemukan dan di mana saja lokasi wajah

tersebut di dalam citra. Keluaran dari sistem adalah posisi dari subcitra yang berisi

wajah yang berhasil dideteksi.

http

://pr

eindo

.com

{

3. BATASAN MASALAH

Pada sistem deteksi wajah ini diberikan pembatasan masalah sebagai

berikut:

• Citra masukan yang digunakan adalah hitam putih dengan 256 tingkat

keabuan (grayscale).

• Wajah yang akan dideteksi adalah wajah yang menghadap ke depan

(frontal), dalam posisi tegak, dan tidak terhalangi sebagian oleh objek lain.

• Metode yang dipakai adalah jaringan syaraf tiruan multi-layer perceptron

dengan algoritma pelatihan back-propagation.

4. TUJUAN PENELITIAN

Penelitian bertujuan untuk membuat suatu desain dan implementasi

sistem deteksi wajah dengan masukan berupa citra digital sembarang. Sistem ini

akan menghasilkan subcitra yang berisi wajah-wajah yang berhasil dideteksi.

5. MANFAAT PENELITIAN

Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai langkah awal

untuk membangun sistem pemrosesan wajah yang menyeluruh, yang bisa

diaplikasikan pada sistem pengenalan wajah atau verifikasi wajah. Program

aplikasi yang dibuat juga dapat dijadikan bahan untuk penelitian lebih lanjut di

bidang yang berkaitan.

Dengan penyesuaian tertentu, metode yang digunakan mungkin dapat

juga dimanfaatkan untuk sistem deteksi objek secara umum yang tidak hanya

terbatas pada wajah, misalnya deteksi kendaraan, pejalan kaki, bahan produksi,

dan sebagainya.

Dari hasil penelitian ini juga diharapkan dapat diperoleh pemahaman

yang lebih baik terhadap jaringan syaraf tiruan, dan pengaruh berbagai 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 berbagai referensi yang berkaitan

dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang akan dikaji antara lain

meliputi: pengenalan pola, pengolahan citra 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 membuat program aplikasinya.

http

://pr

eindo

.com

{

• Melakukan pelatihan 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

positif rate.

7. JADWAL PENELITIAN

No.

Kegiatan

Bulan / tahun

Okt 03

Nop 03

Des 03

Jan 04

Feb 04

Mar 04

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. http

://pr

eindo

.com

Filename: Contoh_Proposal_Skripsi

Directory: C:\Documents and Settings\erwan\My Documents\Downloads

Template: C:\Documents and Settings\erwan\Application

Data\Microsoft\Templates\Normal.dotm

Title: Contoh proposal skripsi

Subject:

Author: aan

Keywords:

Comments:

Creation Date: 11/21/2011 9:22:00 PM

Change Number: 2

Last Saved On: 11/21/2011 9:22:00 PM

Last Saved By: Personal

Total Editing Time: 0 Minutes

Last Printed On: 12/29/2012 10:48:00 AM

As of Last Complete Printing

Number of Pages: 5

Number of Words: 1,018 (approx.)

Number of Characters: 5,807 (approx.)

http

://pr

eindo

.com