I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 20 ,   pp .   1015 ~ 1027   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 8 .i 2 . pp 101 5 - 1027             1015       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Il l u m i n a t i o n - r o b u st   f a c e   r e c o g n i t i o n   b a sed   o n   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s a r c h i t e c t u r e s       R i d h a  I l yas   B e n d j i l l al i 1 ,   M o h am m e d   B e l ad gh am 2 ,   K h a l e d   M e r i t 3 ,  A b d e l m al i k   Tal e b - A h m e d 4   1 , 2 , 3 L a bo r a t o r y   of   T IT ,   D e pa r t m e n t   o f   E l e c t ri c a l   E ngi n e e ri n g ,   T a hri   M o h a m m e d   U n i v e r s i t y ,   A l ge r i a   4 L a b o r a t o r y   of   I E M N   D O A E .   U M R   C N R S   85 20,   U n i v e r s i t y   of   V a l e nc i e nn e s ,   F r a nc e       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  J ul   10,   20 19   R e v i s e d  S e p   1 2 ,   201 9   A c c e pt e d  S e p   26 ,   201 9       I n  t he   l a s t   de c a de ,   f a c i a l   r e c o g ni t i o n  t e c hn i qu e s   a r e   c o ns i de r e d   t he   m o s t   i m po r t a nt   f i e l ds   o f   r e s e a r c h  i n  bi o m e t r i c   t e c hno l o gy .   I n  t hi s   r e s e a r c h  pa pe r ,     w e   pr e s e nt   a   F a c e   R e c o g ni t i o n  ( F R )   s y s t e m   di v i d e d  i n t o   t h r e e   s t e ps :     T he   V i o l a - J o ne s   f a c e   de t e c t i o n  a l g o r i t hm ,   f a c i a l   i m a g e   e nh a nc e m e nt   u s i ng   M o di f i e d   C o nt r a s t   L i m i t e d   A da pt i v e   H i s t o g r a m   E qua l i z a t i o n  a l g o r i t hm     (M - C L A H E ) ,   a n d  f e a t ur e   l e a r n i ng   f o r   c l a s s i fi c a t i o n.   F o r   l e a r n i ng   t h e   f e a t u r e s   f o l l o w e d  by   c l a s s i fi c a t i o n  w e   us e d  V G G 16 ,   R e s N e t 50   a n d  I nc e pt i o n - v 3   C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r ks   ( C N N )   a r c hi t e c t u r e s   f o r   t he   pr o po s e d  s y s t e m .   O ur   e xpe r i m e nt a l   w o r k  w a s   pe r f o r m e d   o n  t h e   E xt e nde d  Y a l e   B   d a t a ba s e   a nd   C M U   P I E   f a c e   da t a ba s e .   F i n a l l y ,   t h e   c o m pa r i s o n   w i t h   t he   o t h e r   m e t ho ds   o n  bo t h  da t a ba s e s   s ho w s   t h e   r o bus t ne s s   a nd   e f f e c t i v e ne s s   o f   t he   pr o po s e d   a ppr o a c h.   W he r e   t he   I nc e pt i o n - v 3  a r c hi t e c t u r e   ha s   a c hi e v e d   a   r a t e   o f   99,   4 4%   a nd  99 ,   89 %   r e s pe c t i v e l y .   Ke y w or ds :   F a c e   r e c o gn i t i o n    In c e pt i o n - v3   M - CL A H E   R e s N e t 50   V G G 16   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   R i dh a   I l y a s   Be n dj i l l a l i ,   L a bo r a t o r y   of   T IT ,   D e pa r t m e n t   o f   E l e c t ri c a l   E ngi n e e ri n g ,   T a hri   M o h a m m e d   U n i v e r s i t y ,   A l ge r i a .   E m a i l :   r a y b e n 43@ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N     In  r e c e n t   y e a r s ,   h i g h   s e c uri t y   ha s   b e c o m e   a   m a j o r  p r o b l e m ,   no t   o n l y   i n  m i l i t a r y   e n v i r o nm e nt s   b ut   a l s o   i n   m a n y   c i v i l i a n   a ppl i c a t i o n s .   P e r s o n   i de n t i f i c a t i o n   b y   f a c e   r e c o gn i t i o n   gi v e s   a   n u m b e r   o f   s o l ut i o n s   t o   t h i s   pr o b l e m .   T h e   s t udy   of   a ut o m a t i c   f a c e   r e c o gn i t i o n   ha s   b e gun   t o   be   s t udi e d  s i n c e   t h e   e a rl y   1970s .   T h e   w o r k  do n e   by   K a n a de   [ 1]  d u r i n g   hi s   t h e s i s   i s   c o n s i de r e d   t h e   f i r s t   i n  t hi s   f i e l d.   S i n c e   t h e n,   a   l o t   o f   r e s e a r c h  h a s   b e e n   do n e .   A   f a c e   r e c o gn i t i o n   s y s t e m   i s   a n  i de nt i f i c a t i o n  a nd  v e ri f i c a t i o n  s y s t e m   of   i n di v i du a l s   t ha t   c a n  c h e c k  w h e t h e r  a   pe r s o n  b e l o n gs   t o   t h e   s y s t e m   da t a b a s e ,   a n d  i de n t i fy   i f   t hi s   i s   t h e   c a s e .     T h e   f i r s t   s t e p  i n   t h e   f a c i a l   r e c o gn i t i o n   s y s t e m   i s   f a c e   de t e c t i o n .   T h e i r   e f f e c t i v e n e s s   i s   di r e c t l y   i n f l ue n c e d  o n  t h e   f a c e   r e c o gn i t i o n  s y s t e m .   F a c e   a u t h e n t i c a t i o n  e s s e n t i a l l y   de pe n ds   o n  t h e   m e t h o d   us e d  t o   l o c a t e   t h e   f a c e   i n  t h e   i m a ge .   E v e n  i f   m a n y   s i g n s   o f   p r o gr e s s   i n  F a c e   R e c o gn i t i o n,   t h e r e   a r e   s e v e r a l   c h a l l e n ge s   a m o ng  t h e m :   po s e   v a r i a t i o n s ,   p a r t i a l   o c c ul t a t i o n s ,   i l l u m i na t i o n  v a r i a t i o n s ,   f a c i a l   e xp r e s s i o n s .     T h e   s e c o n d  i m po r t a nt   s t e p   o f   t h e   F a c e   R e c o gn i t i o n  s y s t e m   i s   t h e   e x t r a c t i o n   o f   f a c i a l   f e a t u r e s .     T h e r e   a r e   m a i nl y   t hr e e   c l a s s i c a l   m e t h o ds   f o r  f a c e   a na l y s i s :   f i r s t   i s   t h e   l o c a l   a pp r o a c h ,   s e c o n d   i s   gl o b a l   a pp r o a c h,   a n d   t h e   t h i rd  i s   h y b r i d  a pp r o a c h,   t h e   l o c a l   a pp r o a c h  i s   b a s e d  o n  t h e   e xt r a c t i o n  o f   l o c a l   f e a t ur e   po i nt s   o f   t h e   f a c e   (s uc h  a s   t h e   n o s e ,   m o ut h   a n d   e y e s   a n d   t o   m o de l   t h e   r e l a t i o ns h i p  b e t w e e n  t h e s e   po i n t s ,   a   t o po l o gi c a l   g r a p h  i s   c o n s t r uc t e d  f o r   e a c h  f a c e .   L o c a l   B i n a r y   P a t t e rn  (L B P )  [2],   L oc a l   G a b o r   B i na r y   P a t t e rn  (L G B P )  [3],   i s   t h e   m o s t   po pul a r   m e t h o d  i n   t h e   l o c a l   a pp r o a c h.   I n  t h e   g l o b a l   a pp r o a c h,   a l l   pi xe l s   o f   t h e   f a c e   a r e   c o n s i de r e d  a n d  t h e n,   di m e n s i o na l   r e duc t i o n  t e c hn i q ue s   a r e   ge n e ra l l y   us e d  t o   r e duc e   pi xe l   r e du nda n c y .   P ri n c i p a l   c o m po n e n t   a na l y s i s   (P CA )  [4] ,   L i n e a r  D i s c ri m i n a nt   A n a l y s i s   (L D A )  i s   t h e   m o s t   po pul a r  m e t h o ds   i n  t h e   gl o b a l   a pp r o a c h.     H y b r i d  a pp r o a c h e s   a r e   a pp r o a c h e s   t ha t   c o m b i n e   gl o b a l   a n d   l o c a l   f e a t ur e s   t o   i m p r o v e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   f a c e   r e c o gn i t i o n.   I n de e d,   l o c a l   c ha r a c t e r i s t i c s   a nd  gl o b a l   c ha r a c t e r i s t i c s   ha v e   qui t e   di f f e r e n t   p r o pe rt i e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 2 0  :     1015   -   1 027   1016   T h e s e   t e c hni que s   m a ke   i t   po s s i b l e   t o   o b t a i n  a   r e duc e d  r e p r e s e n t a t i o n  o f   t h e   o ri gi na l   d a t a   w hi l e   p r e s e r v i n g   t h e   m o s t   i m po rt a nt   f e a t u r e   f o r  t h e   t r e a t m e n t s .   B ut   t h e s e   a p p r o a c he s   a r e   s e n s i t i v e   t o   c h a nge s   i n  t h e   i l l um i n a t i o n  a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s .     In  r e c e n t   y e a r s ,   m e t h o ds   t h a t   r e l y   o n   de e p  l e a rni n g   pa rt i c ul a rl y   C o n v o l ut i o n a l   N e u r a l   N e t w o r ks   ha v e   a c hi e v e d  gr e a t   s uc c e s s   i n   s e v e r a l   a r e a s ,   i n c l ud i n g   t h e   c l a s s i f i c a t i o n  o f   i m a ge s ,   o bj e c t   de t e c t i o n ,   f a c i a l   r e c o gn i t i o n,   a n d   f a c i a l   e xp r e s s i o n s .   I n  t h e   l a s t   f e w   y e a r s ,   t h e   f a c i a l   r e c o gn i t i o n  m e t h o ds   w i t n e s s e d  a   g r e a t   de ve l o pm e n t   t hr o ug h  t h e   e v o l ut i o n   o f   C o n v o l ut i o n a l   N e ura l   N e t w o r ks   a r c hi t e c t u r e s   l i ke   V G G 16   [5] ,   R e s N e t 50   [6],   a n d   I n c e pt i o n - v 3  [7] .   T h e s e   m e t h o ds   a v o i d  t h e   l a r ge   s c a l e   da t a s e t s   p r o b l e m   a nd  a c hi e v e d  h i g h e r  a c c u r a c y   t h a n  t h e   c l a s s i c a l   m e t h o d . T h e   m a i n  c o n t ri b ut i o n  o f   t h e   p r o po s e d  m e t h o do l o g y   i s   t o   ob t a i n   a   po w e r f ul   r e c o gn i t i o n  a l go ri t hm   w i t h  h i g h  r e c o gn i t i o n  ra t e ,   i n  t hi s   p a p e r   w e   pr o po s e d  a   m o de l   b y   a ppl y i n g   V i o l a - J o n e s   a l go ri t hm   f o r  t w o   i m po r t a n t   r e a s o n s ,   f i r s t l y   t o   de t e c t   f a c e s ,   s e c o n dl y   t o   s e pa r a t e   t h e   f a c e s   f r o m   t h e   n o n - f a c e s ,   t h e   M o di f i e d  C o n t ra s t   L i m i t e d   A d a pt i v e   H i s t o gr a m   E q ua l i z a t i o n  (M - CL A H E )  t o   i m p r o v e   t h e   c o nt r a s t   o f   t h e   f a c i a l   i m a ge   M o r e ov e r ,   w e   e m pl o y e d  V G G - 16,   I n c e pt i o n V 3,   a nd  R e s N e t 50  o n  f a c e   i m a ge s   t o   e xt r a c t   f e a t u r e s   a n d  f o r   c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   pa pe r  i s   o r ga ni z e d  a s   f o l l ow s :   In   S e c t i o n  2   w e   de a l   b r i e fl y   w i t h  t h e   r e l a t e d  w o r k  i n  fi e l d  o f   f a c e   r e c o gn i t i o n,   i n  S e c t i o n   3  w e   b r i e f l y   de s c r i b e   t h e   t hr e e   r e s e a r c h  a r e a s   r e l a t e d  t o   o ur  w o r k:   t h e   s t e ps   o f   f a c e   r e c o gn i t i o n:   V i o l a - J o n e s   f a c e   d e t e c t i o n ,   f a c i a l   i m a ge   e nha n c e m e n t ,   F e a t u r e   l e a rn i ng  a nd  c l a s s i f i c a t i o n   us i ng  D e e p  c o n vo l ut i o n  N e u r a l   N e t w o r k   A r c hi t e c t u r e s .   E xpe ri m e nt a l   r e s ul t s   a r e   p r e s e n t e d   i n  S e c t i o n  4 ;   S e c t i o n  5  gi v e s   t h e   c o m pa ri s o n  o f   t h e   r e s ul t s   w i t h   o t h e r   m e t h o ds ,   a n d   S e c t i o n   6  gi v e s   t h e   c o n c l us i o n  o f   t hi s   p a pe r .       2.   R ELA TED   WO R K   In  t h e   l a s t   de c a de ,   m a n y   ki n ds   o f   r e s e a r c h   o n   f a c i a l   r e c o gn i t i o n   t e c hni que s   h a v e   b e e n   de v e l o p e d  i n  o r de r   t o   ob t a i n   a   b e t t e r   r e c o gn i t i o n   a l go r i t h m ,   s uc h   a s   (L D A )   a n d  (L B P ).   T h e s e   m e t h o ds   ha v e   pr o duc e d  goo d   r e s ul t s   i n  i de a l   c o n di t i o n s .   B ut   u nde r  t h e   c h a l l e n gi ng  c o n d i t i o n s   l i ke   t h e   c ha n ge s   i n  i l l u m i na t i o n  a n d   f a c i a l   e xpr e s s i o n s ,   t h e s e   m e t h o ds   di d  n o t   p r o v i de   goo d  r e s ul t s .   T h e   CN N   b a s e d  m e t h o ds   h a v e   a c hi e v e d  a   h i g h l y   s uc c e s s f ul   i n   s o l v i n g  s e v e r a l   p r o b l e m s   o f   v i s ua l   i n f o r m a t i o n   p r o c e s s i n g  l i ke   o bj e c t   de t e c t i o n ,   f e a t u r e   e xt r a c t i o n ,   a n d  i m a ge   c l a s s i fi c a t i o n . S o m e   r e s e a r c h e r s   h a v e   pr e s e nt e d  t h e   Co n v o l ut i o n   N e u r a l   N e t w o r k  fo r   f a c e   r e c o gn i t i o n   a s   a n  a l t e rna t i v e   t o   t ra di t i o na l   m e t h o ds ;   b e c a us e   t hi s   m e t h o d  ha s   m a de   t h e   F R   s y s t e m   f a s t e r   t h a n  t h e   o t h e r  t r a d i t i o n a l   m e t h o ds .   I n  t hi s   s e c t i o n,   w e   w i l l   m e n t i o n  r e c e n t   r e s e a r c h  r e l a t e d   t o   F R   b a s e d  o n  c o n v o l ut i o n a l   n e u r a l   n e t w o r ks   CN N ’s   w hi c h   a c hi e v e d  s i gni f i c a nt   r e s ul t s .   In  2014   K .   S i m o n y a n  e t   A l . ,   [5]   us e d  V G G - 16   a r c hi t e c t u r e   f or  l a r ge - s c a l e   i m a ge   c l a s s i fi c a t i o n,   w h e r e   t h e y   pr o v e d  t ha t   de pt h  i s   us e f ul   fo r   c l a s s i f i c a t i o n  a c c u r a c y .   In  2015   O .   M .   P a rk h i   e t   A l . ,   [8 ]  t h e y   a l s o   us e d  t h e   s a m e   a r c h i t e c t ur e   p r o po s e d  i n  [5]   pe r f o r m e d   o n  L a b e l e d  F a c e s   i n  t h e   W i l d   da t a s e t   (L F W )  a n d   Y o uT ub e   F a c e s   (Y T F ),   t hi s   a p p r o a c h  ha s   b e e n  a c h i e v e d  98. 9 5%   a nd   97. 3%   r e s pe c t i v e l y .   In  2016   J .   C.   C h e n  e t   A l . ,   [9]   p r o po s e d   a n   a pp r o a c h   b a s e d  o n  t h e   D CN N   n e t w o r k  m o t i v a t e d  by   [10]  a c hi e v e d  97. 45%   o n  (L F W )  da t a s e t .   In  2 017   J .   S .   C h a n  e t   A l . ,   [11]   p r o po s e d  t h e   F a c i a l   A t t r i b ut e   A s s i s t a n t   N e t w o r k  (F A A N )   b ui l t   o n  t h e   R e s i dua l   N e t w o r k  R e s N e t - 101  pe r f o r m e d   o n   IJ B - A ,   t hi s   n e t w o r k  ha s   a c hi e v e d  98. 2% .   I n  2 018   A .   Z ha n f u  e t   A l . ,   [12]   p r o po s e d  a n  a p p r o a c h  b a s e d  o n  A l e xN e t   m o de l   a n d   I n c e pt i o n - R e s N e t - V 1  m o de l   e v a l u a t e d   o n  t h e   L F W   a n d   S L L F W   da t a b a s e s ;   t h e   I n c e pt i o n - R e s N e t - V 1  n e t w o r k  a c h i e v e d  a   99 . 20 %   a n d   95. 80%   r e c o gn i t i o n  ra t e   o n  L F W   a nd  S L L F W   r e s pe c t i v e l y .       3.   M ET H O D O L O G Y   T h e   f a c e   r e c o gn i t i o n  s y s t e m   i s   pe r f o r m e d   i n  t hr e e   m a i n  s t e ps :   (1)   F a c i a l   i m a ge   e nha n c e m e nt ,  ( 2)   F a c e   de t e c t i o n ,  (3)   E xt ra c t i o n  o f   f a c i a l   f e a t u r e s   a n d   c l a s s i f i c a t i o n.   In  w ha t   f o l l ow s   w e   w i l l   e xpl a i n  e a c h  s t e p  i n  o ur  s y s t e m .   T h e   m a i n  s t e ps   a r e   de m o n s t ra t e d   a s   s h o w n   in   F i gu r e   1.     3. 1 .       F ac e   D e t e c t i o n   u s i n g  th e   T e c h n i q u e   o f  V i o l a - Jo n e s     T h e   e ff e c t i v e n e s s   o f   b i o m e t r i c   s y s t e m s   b a s e d  o n   f a c e   a ut h e n t i c a t i o n   e s s e n t i a l l y   de pe n ds   o n   t h e   m e t h o d  us e d  t o   l o c a t e   t h e   f a c e   i n   t h e   i m a ge .   I n   t h i s   r e g a r d,   w e   us e   t h e   V i o l a - J o n e s   a l go r i t h m   t o   e ff i c i e n t l y   de t e c t   v a r i o us   pa rt s   o f   t h e   hum a n   f a c e s   s uc h   a s   m o ut h ,   e y e s ,   n o s e ,   e y e b r ow s ,   l i ps ,   e a r s ,   e t c   [13].   P a u l   V i o l a   a n d   M i c h a e l   J o n e s   i n  20 01   w h o   c a m e   up   w i t h  t h e   m o s t   e f fe c t i v e   a l go ri t hm   t o   de t e c t   t h e   h u m a n  f a c e s   a nd   i t s   pa r t s .   T hi s   a l go ri t hm   ha s   b e e n   i m pl e m e nt e d  i n   M a t l a b   us i ng  t h e   m e t h o d   v i s i o n. Ca s c a de O b j e c t D e t e c t o r .   T h e r e   a r e   3   i m po rt a nt   t e c hni que s   us e d  b y   V i o l a   -   J o n e s   f o r   t he   de t e c t i o n   o f   f a c i a l   p a r t s :   1.   H a a r - l i ke   f e a t u r e s   a r e   o f   a   r e c t a ngul a r   t y pe   w h i c h  i s   us e d  f o r   t h e   f e a t u r e   e xt ra c t i o n  t hus   ge t t i n g   a n  I nt e gra l   i m a ge   [14] .     2.   A da   b oo s t   i s   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   a n d  m a c hi n e   l e a rni n g   m e t h o d  f o r   f a c e   de t e c t i o n .   T h e   t e rm   ‘b o o s t e d ’   de t e r m i n e s   a   p ri n c i p l e   t ha t   b r i ngs   t o ge t h e r  m a n y   a l go ri t hm s   t ha t   r e l y   o n   s e t s   o f   b i n a r y   c l a s s i f i e r s   [2] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Il l um i nat i on - r obus t   f ac e   r e c o gni t i on   bas e d  on  d e e p  c on v ol u t i ona l   ne ur a l   ne t w or k s …   ( R i dha   Il y as   B e n dj i l l al i )   1017   3.   T h e   t h i rd  a nd  l a s t   s t e p  i s   Ca s c a de   c l a s s i f i e r  t ha t   c a n   e f f i c i e n t l y   c o m b i n e   m a n y   fe a t ur e s .   T h e   t e r m   ‘c a s c a de ’  i n   a   c l a s s i f i e r   de t e rm i n e s   t h e   s e v e r a l   f i l t e r s   o n  a   r e s ul t a nt   c l a s s i f i e r .   A n  e xa m pl e   o f   t h e   V i o l a - J o n e s   m e t h o d  i s   de m o n s t r a t e d  i n  F i gur e   2.           F i gu r e   1 .   T h e   m a i n   s t e ps   o f   t h e   p r o po s e d  s y s t e m           F i gu r e   2 .   D e t e c t i o n  o f   f a c e   a n d  f a c i a l   pa rt s   b a s e d  o n  V i o l a - J o n e s   m e t h o d       3. 2 .   En h an c e m e n t  Te c h n i q u e s   H i s t o gr a m   E qua l i z a t i o n  (H E )  i s   a   t ra di t i o na l   m e t h o d  f o r   c o nt r a s t   e nha n c e m e n t   i n   a   di g i t a l   i m a ge ,   w h i c h   m o di f i e s   t h e   g ra y   l e v e l   h i s t o g r a m   o f   a n  i m a ge   t o   a   u ni f o r m   di s t ri b ut i o n   [15] .   T h e   h i s t o g r a m   ‘ h’  o f   t h e   di gi t a l   i m a ge   i s   de fi n e d   a s   t h e   d i s c r e t e   f u n c t i o n  a n d  i s   g i v e n   by   (1).     h (X k )  =   n k   (1)   W h e r e   X k  i s   t h e   k t h   i n t e n s i t y   l e ve l   i n   t h e   i n t e r v a l   [0,   L − 1]   a n d   n k   i s   t h e   n u m b e r   o f   pi xe l s   i n  t h e   i nput   i m a ge .   B ut   i t   h a s   s e v e r a l   s h o r t c o m i n gs   s uc h  a s   t h e   l o s s   o f   s o m e   de t a i l s   i n  t h e   i m a ge ,   s o m e   l o c a l   a r e a s   b e c o m e   b r i g ht e r  t h a n  b e f o r e ,   a n d  i t   a l s o   f a i l s   t o   c o n s e r v e   t h e   b ri g h t n e s s   o f   t h e   i m a ge   [14] .   A n o t h e r   a pp r o a c h  h a s   b e e n   p r o po s e d   w h i c h  i s   a   m o di f i c a t i o n   o f   H E   c a l l e d  t h e   a da pt i v e   h i s t o g r a m   e qu a l i z a t i o n   (A H E ).   T h i s   m e t h o d  i s   b a s e d  o n  di v i di n g   t h e   i n put   i m a ge   i nt o   s m a l l   b l o c ks   c a l l e d  “ t i l e s ” ;   a   l o c a l   h i s t o gra m   w i l l   pe r f o r m   a l l   r e g i o n s   o c c up y i n g  di f fe r e nt   g r a y s c a l e   ra n ge s   us i n g   t h e   CD F   o f   a   gi v e n  (P D F ).   T h e   p r o b a b i l i t y   de n s i t y   f un c t i o n  (P D F )   i s   de fi n e d  by   (2).     ( ) = ℎ ( ) × ,      =   1 , 2 , … … , − 1   (2)     W h e r e   M   ×   N   i s   t h e   i m a ge   s i z e .   T h e   c um ul a t i v e   di s t r i b ut i o n   f un c t i o n  (CD F )   i s   o b t a i n e d  b y   (3).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 2 0  :     1015   -   1 027   1018   ( ) = ∑ ( ) = 0 ,    = 1 , 2 , … . , − 1   (3)     B ut   i t   h a s   s e v e r a l   d ra w b a c ks   s uc h   a s   i t s   h i g h   c o m put a t i o na l   c o s t   a n d  n o i s e   a m p l i f i c a t i o n   i n  t h e   h o m o ge n e o us   r e gi o n s .   In   t hi s   s e c t i o n ,   w e   ha v e   pr e s e n t e d  v a ri o us   t e c hn i que s   f o r   c o n t r a s t   i m a ge   e nha n c e m e nt   s uc h   a s   t h e   f o l l ow i n g.     3. 2 . 1    C o n tr as t  L i m i te d   A d ap t i v e   H i s to gr am   Eq u al i z a ti o n   (C LA H E)   T h e   c o n t ra s t   l i m i t e d   a d a pt i v e   hi s t o gra m   e qu a l i z a t i o n   (CL A H E )  i s   a n  i m p r o v e m e n t   o f   a da pt i v e   hi s t o gra m   e qu a l i z a t i o n  (A H E ).   T h i s   m e t h o d  i s   m a i nl y   a do pt e d  o n  c l i pp i n g   t h e   hi s t o gra m   a t   a   p r e de f i n e d   v a l ue   i n   o r de r   t o   l i m i t   c o n t r a s t   a m p l i f i c a t i o n   b e fo r e   c o m put i n g  t h e   CD F   v a l ue   t h i s   m e t h o d  i s   c a l l e d  t h e   c l i p   l i m i t   [16].   T h e   m e t h o d  i s   f a s t ,   e a s y   t o   i m pl e m e nt ,   a nd  f ul l y   a ut o m a t i c   [17] .     3. 2 . 2    M o d i fi e d   C o n tr as t   Li m i t e d   A d ap ti v e   H i s to gr am   Eq u al i z ati o n   (M - C LA H E )    In  o rde r  t o   a v o i d  t h e   n o i s e   p r o b l e m   o f   CL A H E   a f t e r  t h e   e nh a n c e m e nt   p r o c e s s ,   a   f i l t e r i ng  o pe ra t i o n  i s   pe r f o r m e d.   B ut   t h e   l o w - pa s s   f i l t e r i n g   c a n   c r e a t e   t h e   l o s s   o f  i m a ge   de t a i l s   a nd  t hus   t h e   l o s s   of   i n f o r m a t i o n,   t h e r e f o r e   a   d i s c ri m i n a t i v e   l o w   pa s s   f i l t e ri n g   p r o c e s s   i s   a ppl i e d  o n l y   o n   n o i s y   r e gi o n s   w h i l e   t h e   o t h e r   r e g i o n s   r e m a i n  u n c h a nge d  [1 8 ].   T h e   a l go r i t hm   o f   M - CL A H E   i s   s h o w n   i n  F i gu r e   3.           F i gu r e   3 .   M o di f i e d  CL A H E   o f   t h e   p r o po s e d  s y s t e m       T h e   f i r s t   s t a ge ,   c a l l e d   t h e   p r e - f i l t e r i ng   s t a ge ,   pe r f o r m s   a   s l i g ht   s m o o t h i ng   o pe r a t i o n  o f   t h e   e nh a n c e d  i m a ge   us i n g   t h e   G a us s i a n  b l u r.   T h e   L P 1   c a n  pe r f o r m   m o de ra t e   f i l t e r i ng   a nd   t h e   s t r e n gt h  o f   t h e   l o w - pa s s   f i l t e r i ng  o pe r a t i o n   c a n  p r o g r e s s   i n  t h e   n e x t   s t a ge s   [1 9 ].     L i ke   t h e   A H E ,   t h e   o r i gi na l   s o ur c e   l o w   c o n t r a s t   i nput   i m a ge   ‘I’  i s   f e d  t o   t h e   H E - b a s e d  e nha n c e m e n t   b l oc k.   T h e   n o i s e   ge n e r a t e d   t hr o ug h  t h e   e nha n c e m e nt   b l o c k  i s   r e m o v e d  by   t h e   d i s c r i m i n a t i v e   f i l t e ri n g   p r o c e s s .     3. 2 . 3    Br i gh tn e s s   P r e s e r v i n g  Bi - H i s to gr am   Eq u al i z at i o n   ( BBH E)     B r i g ht n e s s   P r e s e r v i ng  B i - H i s t o gra m   E qu a l i z a t i o n  (B BH E )  i s   a n o t h e r  e xt e n s i o n  o f   t h e   hi s t o g r a m   e qua l i z a t i o n  (H E ) - b a s e d  c o n t r a s t   e nha n c e m e n t   t o   a v o i d  t h e   s h o rt c o m i n gs   o f   H E ,   t h e   B BH E   a l go ri t hm   di v i de s   t h e   i nput   i m a ge   hi s t o g r a m   i nt o   t w o   s ub - i m a ge s ,   b a s e d  o n  t he   m e a n  o f   t h e   i n pu t   i m a ge ,   t h e   b a s i c   i de a s   o f   t h e   BBH E   m e t h o d   o f   de c o m po s i n g  t h e   o ri gi na l   i m a ge   i n t o   t w o   s ub - i m a ge s   a n d   t h e n  e qua l i z e s   t h e   hi s t o g r a m s   o f  t h e   s ub - i m a ge s   s e pa r a t e l y ,   t h us   p r e s e r v i ng  t h e   m e a n  b r i g ht ne s s   of   t h e   i m a ge   [ 20 ].   Let    b e   t h e   m e a n  o f   t h e   i n put   i m a ge   I ,   s uc h  t h a t   ∈   { 0 , 1 , … , − 1 } .   B a s e d  o n  t h e   m e a n,   t h e   o r i g i n a l   i m a ge   i s   de c o m po s e d  a s   s h o w n   i n   (4 ).     =   ∪     (4)     W h e r e ,     = { ( , ) |   ( , )   ≤     , ∀   ( , ) ∈ }   (5)     A nd     = { ( , ) |   ( , )   >     , ∀   ( , ) ∈ }   (6)       3. 2 . 4    G au s s i an   B as e d   I m age   En h an c e m e n t  ( G B I E)     T h i s   m e t h o d  i s   a   w i de l y   us e d  e ff e c t   i n  i m a ge   p r o c e s s i n g  t y p i c a l l y   t o   r e duc e   i m a ge   n o i s e   a n d   r e duc e   de t a i l .   T hi s   m e t h o d  h a s   a c h i e v e d  g r e a t   s uc c e s s   i n   i m a ge   e nha n c e m e nt .   T h e   w i ndo w   us e d  i n  t hi s   a l go ri t hm   us e s   i s   o f   5x5  p i xe l   w i n do w ,   w h e r e   a   b l o c k  o f   25  pi xe l s   o f   t h e   o r i gi n a l   i m a ge   i s   c o n v o l v e d  w i t h   G a us s i a n  ke rn e l   o f  s i z e   5x5 .   T h e   f o r m ul a   o f   a   G a us s i a n  f un c t i o n  i n  1D   i s   o b t a i ne d  by   (7).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Il l um i nat i on - r obus t   f ac e   r e c o gni t i on   bas e d  on  d e e p  c on v ol u t i ona l   ne ur a l   ne t w or k s …   ( R i dha   Il y as   B e n dj i l l al i )   1019   ( , ) = 1 2  2 −   2 2 2   (7)     T h e   2D   i s   a   p r o duc t   o f   t w o   s uc h   G a us s i a n  f u n c t i o n s ,   t h e   f o rm ul a   o f   2D   G a us s i a n  f u n c t i o n  i s   de f i n e d  by   (8).     ( , ) = 1 2  2 −   2 + 2 2 2   (8)     W h e r e   x  a nd  y   a r e   t h e   s pa t i a l   c o o r di n a t e s   a n d   σ   i s   t h e   s t a n d a r d  de v i a t i o n  o f   t h e   G a us s i a n  di s t ri b ut i o n.     T h e   G a us s i a n  c o n v o l ut i o n   m a t r i x   i s   de f i n e d   by   (9).     ( , ) = ( , ) ⊗ g ( x , y )   (9)     W h e r e   ⊗   i n d i c a t e   t h e   c o n v o l ut i o n .   g(x ,   y )  a n d   I(x ,   y )  a re   t h e   G a us s i a n   ke rn e l s   a nd  t h e   o r i gi na l   i m a ge   r e s pe c t i v e l y   a n d   G (x,   y )  i s   t h e   c o n v o l v e d  o ut put . T h e   dy n a m i c   ra n ge   o f   gra y   l e ve l   i n put   v a l ue s   i s   c o m pr e s s e d  t o   c o n t r o l l e d  l e v e l s   a f t e r  a pp l y i n g  t h e   l o ga ri t hm i c   t ra n s f o r m   o n   t h e   i m a ge   w hi c h   i s   do n e   by   (10) .     ( , ) = × l o g 2 [ 1 + ( , ) ]   (10)     W h e r e   K   i s   a   c o n s t a n t   a nd    ( , )   i s   t h e   l o ga r i t hm i c   t ra n s f o r m e d  i m a ge .   I n  o r de r  t o   ge t   t h e   pi xe l s   v a l ue   i n  t h e   g r a y s c a l e   ra n ge   [0   255 ],   t h e   l o ga r i t h m i c   c o rr up t e d  i m a ge   i s   s c a l e d  b y   a   s c a l i n g   f a c t o r   o f   32.   F i na l l y ,   t h e   o ut put   i m a ge   i s   gi v e n  by   (11).       ′ ( , ) =     −   [   ( , ) −   ]   (11)     W h e r e   F   m ax   i s   t h e   m a x i m u m   i n t e n s i t y .   G L   m i n   a n d   G L   m ax   a r e   t h e   m i ni m a .   G L   m ax   i s   t he   v a l ue s   of   a   l o ga r i t hm i c   t r a n s f o r m e d  i m a ge   a n d   I   ′ ( x , y )   i s   t h e   e nha n c e d  i m a ge   [21] .     3. 3 .      C l as s i fi c at i o n   u s i n g  D e e p   C o n vo l u ti o n   N e u r al   N e tw o r k   T h e   Co n v o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ks   (CN N )  i s   a   t y pe   of   A rt i f i c i a l   N e ura l   N e t w o r ks   (A N N ),   w h i c h   ha v e   w i de   us e s   i n  s e v e r a l   a r e a s   s uc h  a s   i m a ge   c l a s s i f i c a t i o n,   de c i s i o n - m a ki n g ,   e t c .   It   a do pt s   t h e   s t a t e   o f   t h e   a rt   m a c h i n e   l e a rni n g   t a s ks .   CN N ’s   a r e   a l go ri t hm s   t ha t   c a n  i de nt i fy   f a c e s ,   c ha r a c t e r ,   h u m a n   po s e ,   t um o r s ,   s t r e e t   s i g n s ,   a n d   s o   o n   [2 2 ] .   I t s   de s i g n  i s   b a s e d  o n   s o m e   b a s i c   l a y e r s   w h i c h   a r e   a s   f o l l ow s :       3. 3 . 1    C o n vo l u ti o n   Laye r   (C o n v L  )   T h e   m o s t   i m po r t a n t   o pe r a t i o n   o n   CN N   i s   t h e   Co n v L ,   t h e   Co n v L   pe r f o r m s   t h e   c o r e   b ui l di n g   b l o c k  of   a   Co n v o l ut i o n a l   N e t w o r k  t h a t   do e s   m o s t   o f   t h e   c o m put a t i o na l   h e a vy   l i f t i n g   [2 3 ].   L i ke   t h e   t r a di t i o na l   n e u r a l   n e t w o r k,   t h e   i n pu t   o f   e a c h   Co n v L   i s   t h e   o ut put   o f   t h e   up pe r   l a y e r   [2 4 ],   o n  t h e   o n e   ha n d ,   i n  t h e   Co n v L ,   e a c h   o f  t h e   f e a t u r e   g ra p h s   c o rr e s po n ds   t o   a   c o n v o l ut i o n  ke rn e l   o f   t h e   s a m e   s i z e ,   o n  t h e   o t h e r  ha n d   a   c o n v o l ut i o n  o pe r a t i o n  i s   do n e   b e t w e e n   e a c h  o f   t h e   f e a t u r e   m a ps   o f   t h e   Co n v o L   i s   a n d   t h e   f e a t u r e   m a p   o f   t h e   p r e v i o us   l a y e r   [2 5 ],   a f t e r  t ha t ,   w e   a dd  a   b i a s   a nd  t h e n  a dd  t h e   c o rr e s po n d i n g   e l e m e nt   o b t a i n e d  b y   f un c t i o n   a c t i v a t i o n .     T h e   m a t h e m a t i c a l   e xp r e s s i o n   o f   t h e   l a y e r   [2 6 ]  i s :     1 1 l j l l l l i i ij j iM x f x k b        (12)     W h e r e   l   r e p r e s e nt s   t h e   l a y e r .   f   r e p r e s e nt s   t h e   a c t i v a t i o n  f u n c t i o n .  k   i s   t h e   c o n v o l ut i o n  ke rn e l ,   b   i s   t h e   b i a s .   A n d   Mj   r e p r e s e nt s   t h e   f e a t u r e   m a p .     3. 3 . 2    M ax p oo l i n g  Lay e r   T h e   o ut pu t   f e a t u r e   m a ps   o b t a i n e d   a f t e r   t h e   c a l c ul a t i o n   o f   t h e   Co n v L   a r e   ge n e ra l l y   n o t   m uc h  r e duc e d   i n   di m e n s i o n.   If   t h e   di m e n s i o n  do e s   n o t   c ha n ge ,   t h e r e   w i l l   b e   a   gr e a t   a m o unt   o f   c o m put a t i o n  n e e d  t o   do ,     a n d   t h e   n e t w o r k  l e a rni n g   p r o c e s s   w i l l   b e c o m e   v e r y   di f f i c ul t ,   m o r e   l i ke l y   t o   ge t   a   r e a s o na b l e   r e s ul t   [2 6 ].     T h e   po o l i n g   l a y e r   i s   a n o t h e r  i m po rt a nt   c o n c e pt   o f   CN N ’s   s i m pl i f i e s   t h e   o ut put   by   pe r fo r m i ng  n o n - l i n e a r   do w n - s a m pl i n g ,   r e duc i n g   t h e   n u m b e r   o f   pa ra m e t e r s   t ha t   t h e   n e t w o r k  n e e ds   t o   l e a rn,   a n d  do n ' t   c h a nge   t h e   n u m b e r   o f  f e a t ur e   g ra p h s ;   t h e   po o l i n g   l a y e r   i s   s a m pl e d   w i t h   t h e   m a x i m u m   v a l ue ,   t h e   s a m pl i n g   s i z e   i s   2 x2.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 2 0  :     1015   -   1 027   1020   3. 3 . 3    F u l l y  C o n n e c te d   La y e r   F o r   t h e   n e t w o r k,   a f t e r   s e v e r a l   c o n v o l ut i o n s   a n d   m a x - po o l i ng  l a y e r s ,   t h e   h i g h - l e v e l   r e a s o ni n g  i n   t h e   n e u r a l   n e t w o r k  i s   do n e   v i a   f ul l y   c o n n e c t e d  l a y e r s .   N e u r o n s   i n  a   f ul l y   c o n n e c t e d  l a y e r   h a v e   c o n n e c t i o n s   t o   a l l   a c t i v a t i o n s   i n  t h e   p r e v i o us   l a y e r ,   a n d   t h e s e   f ul l - c o nn e c t e d  l a y e r s   f o r m   a   m ul t i - l a y e r   pe r c e pt r o n  (M L P ),   w h i c h   pl a y s   t h e   r o l e   o f   a   c l a s s i f i e r.   T h e r e   a r e   s e v e r a l   m o de l s   of   t he   CN N   t ha t   h a v e   b e e n   s uc c e s s f ul   i n  t h e   fi e l d   o f  f a c i a l   r e c o gn i t i o n ;   a m o n g   t h e s e   m o de l s   w e   m e nt i o n   t h e   V G G 16,   R e s N e t 50,   a nd  I n c e pt i o n - v 3.   I n  w ha t   f o l l ow s :   w e   de t a i l e d   e a c h  o f   t h e s e   a r c hi t e c t u r e s .     3. 4 .      V e r y   D e e p   C o n v o l u ti on   N e tw o r k   (V G G )   T h e   V G G 1 6   a r c hi t e c t u r e   i s   p r o po s e d  by   S i m o n y a n  a nd   Z i s s e r - m a n  [5],   t h e   i n pu t   s i z e   o f   t h i s   m o de l   i s   fi xe d  a s   224  ×   224 .   T h e   i m a ge s   a r e   p a s s e d  t hr o ug h   a   s t a c k   o f   c o n v o l ut i o n a l   (c o n v s )  l a y e r s ,   w h e r e   a   s m a l l   r e c e pt i v e   fi l t e r s   o f   s i z e   3  ×   3.   F u r t h e r   1  ×   1  c o n v o l ut i o n   fi l t e r s   a r e   a l s o   us e d  w h e r e   a   l i n e a r  t ra n s f o r m a t i o n   o f  i n put   c ha nn e l s   (f o l l ow e d  by   n o n - l i n e a r i t y ).   A n d  i n   o rde r   t o   pr e s e r v e   t h e   s pa t i a l   r e s o l ut i o n  a f t e r  c o n v o l ut i o n ,   t h e   pa d di n g   o f   1  pi xe l   f o r   3   ×   3   c o n v   l a y e r s   i s   e m pl o y e d;   t h e   s p a t i a l   po o l i ng  i s   e xe c ut e d  by   5   max - po o l i n g  l a y e r s .   T h e   M a x - po o l i n g   i s   pe r f o r m e d  o v e r   a   2 × 2  p i xe l   w i n d ow ,   w i t h  s t r i de   2,   a   s t a c k  o f   c o n v s   l a y e r s   f o l l ow e d   by   t hr e e   f ul l y - c o n n e c t e d  (F C)   l a y e r s   h a v e   b e e n   ut i l i z e d   s uc h  a s   t h e   fi r s t   t w o   F C  l a y e r s   h a v e   4096   c h a nn e l s ,   a n d   t h e   t hi r d   F C   l a y e r   ha s   1000   c h a nn e l s   (o n e   f o r   e a c h   c l a s s ).   T h e   fi na l   l a y e r   o f   t h i s   a r c hi t e c t u r e   i s   t h e   s o f t m a x  l a y e r .   T h e   V G G 16  a r c h i t e c t ur e   t ha t   i s   us e d   i n  t hi s   p a pe r   i s   s how n   i n  F i g u r e   4 .         F i gu r e   4 .   T h e   p r o po s e d  V G G 16  a r c h i t e c t ur e       3. 5 .      D e e p   R e s i d u al   N e tw o r k   A r c h i te c tu r e s   (R e s N e t)   T h e   R e s N e t   50  i s   a   50   l a y e r   o f   Re s i dua l   N e t w o r k  p r o po s e d  by   H e   e t   a l .   [6] .   L i ke   t h e   V G G   n e t s   t h e   s i z e   o f   c o n vo l ut i o n a l   l a y e r s   i s   3× 3   fi l t e r s ,   t h e   i n pu t   s i z e   o f   t hi s   m o de l   i s   fi xe d  a s   224   ×   2 24.   a n d   t h e y   fo l l o w   s o m e   s i m pl e   de s i g n s   s uc h   a s :   F o r   t h e   l a y e r s   h a v i n g  t h e   s a m e   num b e r   o f   fi l t e r s   h a s   t h e   s a m e   o ut put .   T h e   n um b e r  of   fi l t e r s   i s   do ub l e d  i f   t h e   c o n v o l v e d  o ut put   s i z e   i s   ha l v e d  s uc h  t h a t   t h e   t i m e   c o m pl e xi t y   pe r  l a y e r   i s   p r e s e r v e d.   T h e   m o de l   e n ds   w i t h  a n  a v e r a ge   po o l i n g   l a y e r   a nd   a   10 00 - w a y   f ul l y - c o nn e c t e d  l a y e r   w i t h  s o f t m a x .   T hi s   m o de l   ha s   f e w e r   fi l t e r s   a n d   l o w e r   c o m pl e xi t y   t h a n  V G G   n e t s   a nd  t h e r e   a r e   o t h e r  v a r i a n t s   l i ke   R e s N e t 101  a n d   R e s N e t 152.   F i g u r e   5   s h o w   t h e   c o n fi gu ra t i o n   l a y e r s   o f   Re s N e t 50  n e t w o r k.         F i gu r e   5 .   T h e   p r o po s e d  R e s n e t 50  CN N   a r c hi t e c t u r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Il l um i nat i on - r obus t   f ac e   r e c o gni t i on   bas e d  on  d e e p  c on v ol u t i ona l   ne ur a l   ne t w or k s …   ( R i dha   Il y as   B e n dj i l l al i )   1021   3. 6 .      I n c e p ti o n - v 3  (G o o gLe N e t)   T h e   I n c e pt i o n - v 3  i s   a   t y pe   o f   c o n v o l ut i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k  w a s   i nt r o duc e d  a s   G oo gL e N e t   by   S z e ge d y  e t   a l .   [7 ,   2 7 ] .   T h i s   n e t w o r k  c o n t a i n s   48   l a y e r s   de e p  a n d  c a n   c l a s s i fy   i m a ge s   i nt o   1000  c l a s s e s   t h e   i n pu t   s i z e   of  t h i s   m o de l   i s   fi xe d   a s   2 99   ×   299.   T hi s   m o de l   b a s e d  o n  a   m u l t i - s c a l e   a p p r o a c h  w i c h  m u l t i pl e   c l a s s i fi e r  s t r uc t u r e s   w h i l e   c o m b i n e d   w i t h  m u l t i pl e   s o ur c e s   f o r   b a c kpr o pa g a t i o n.   T h e   I n c e pt i o n - v 3  m o de l   i n c r e a s e s   b o t h  t h e   w i dt h   a n d  de pt h   o f   t h e   n e t w o r k  w i t h o ut   c a us i ng  pe na l t i e s .   I n  t h i s   m o de l ,   m u l t i pl e   I n c e pt i o n   l a y e r s   a r e   a ppl i e d  i n  c o n vo l ut i o n   o n   t h e   i n put   f e a t u r e   m a p  i n  di f f e r e n t   s c a l e s   fo r   a l l o w i n g  m a k i n g  m o r e   c o m pl e x  de c i s i o n s .     F i gu r e   6   s h o w s   t h e   a r c h i t e c t u r e   o f   In c e pt i o n - v 3.           F i gu r e   6 .   T h e   p r o po s e d  In c e pt i o n - v 3  CN N   a r c h i t e c t u r e       4.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   In  t h i s   pa pe r,   t h e   t e s t s   w e r e   pe r f o r m e d   o n  a   pe r s o na l   c o m pu t e r  P C   64   b i t s   s y s t e m   w i t h  I7   3. 0  G H z   pr o c e s s o r   a nd  16  G B   o f   R A M   us i n g   M A T L A B   R 2019a .     4. 1 .      P e r fo r m an c e   C o m p ar i s o n   o f  En h an c e m e n t  Te c h n i q u e s     In  o ur  e xpe r i m e n t   di f f e r e n t   t y pe   of   i m a ge   e nha n c e m e n t   a l go ri t hm s   ha v e   be e n   us e d,   t h e   c o m pa ri s o n  a n d  t h e   j udgm e nt   o f   e a c h   o f   t h e   o t h e r s   a r e   gi v e n  by   t h e   c a l c ul a t i o n  o f   t h e   p a r a m e t e r s   A b s o l ut e   M e a n  B r i g ht n e s s   E rr o r  (A M B E ),   a nd  P e a k   S i g na l   t o   N o i s e   R a t i o   (P S N R )  [2 8 ].     4. 1 . 1    P S N R     It   i s   o f t e n   e a s y   t o   de f i n e   t h e   (P S N R )  v i a   t h e   M e a n  s qu a r e d   e rro r   (M S E ),   t h e   M S E   i s   de f i n e d   a s   f o l l ow s :     2 1 1 ) , ( ˆ ) , ( 1 M i N j j i I j i I N M M S E   (13)     W h i c h  r e qui r e s   t w o   M   x  N   g ra y s c a l e   i m a ge s   I  a n d   Î .   T h e   P S N R   i s   de f i n e d  a s :     M S E PS N R 2 10 ) 2 5 5 ( l o g 10   (14)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 2 0  :     1015   -   1 027   1022   T h e   g r e a t e s t   v a l ue   o f   P S N R   i n d i c a t e s   t h e   b e t t e r   c o nt r a s t   e nha n c e m e nt   a l go r i t h m .       4. 1 . 2    A M BE  (A b s o l u te   M e an   B r i gh tn e s s   Er r o r )   T h e   a b s o l ut e   m e a n   b r i g ht n e s s   e rr o r   (A M B E )  i s   a   p a r a m e t e r   p r o po s e d  t o   r a t e   t h e   pe r f o r m a n c e   i n   pr e s e r v i n g   i m a ge   b r i g ht n e s s .   T h e   (A M B E )   i s   de f i n e d  b y   t h e   fo l l ow i n g:     A MB E   ( x , y ) = |   X m   - Y m   |   (15)     W h e r e   X m   m e a n  i nt e n s i t y   of   t h e   i n p ut   i m a ge .   Y m   m e a n   i nt e n s i t i e s   o f   t h e   o ut put   i m a ge   [2 9 ].   O n  t h e   c o n t ra r y   t o   P S N R ,   t h e   l e a s t   v a l ue   o f   A M B E   i ndi c a t e s   b e t t e r  b r i g ht n e s s   p r e s e r v a t i o n;   t h e     T a b l e   1   a n d   T a b l e   2   s h o w s   t h e   A M B E   a nd  P S N R   r e s ul t s .         T a b l e   1 .   T h e   A b s o l ut e   m e a n   B r i g ht n e s s   E rr o r   (A M B E )  V a l ue s   f o r   D i f fe r e nt   A l go ri t hm s .   CL A H E ;   M - CL A H E ;   G B IE ;   B BH E   T a b l e   2 .   T h e   P e a k   S i g na l   t o   N o i s e   R a t i o   (P S N R )  v a l ue s   fo r   D i f fe r e n t   A l go r i t hm s .   CL A H E ;     M - CL A H E ;   G B IE ;   B BH E     A l g o ri t h m s   A v e ra g e   A M BE   E x t e n d e d   Y a l e   B  D a t a b a s e   CM U   P IE     D a t a b a s e     CL A H E   4 . 1 9   7 . 2 8   M - CL A H E   4 . 0 7   7 . 0 7   G BIE   3 4 . 4 2   4 5 . 9 2   BBH E   1 8 . 7 9   2 3 . 6 8   A l g o ri t h m s   A v e ra g e   P S N R   E x t e n d e d   Y a l e   B   D a t a b a s e   CM U   P IE     D a t a b a s e   CL A H E   4 1 . 9 2   3 1 . 7 7   M - CL A H E   4 5 . 2 6   3 4 . 3 2   BBH E   2 7 . 1 1   2 0 . 5 6   G BIE   2 4 . 3 0   1 8 . 4 3         4. 2 .      Th e   V i s u al   C o m p ar i s o n   In  t hi s   s e c t i o n ,   t h e   f a c i a l   i m a ge   a f t e r  e nha n c e m e nt   i s   s h o w n   (F i gu r e   7   a nd  8);   t h e   m a i n  go a l   o f   t h e   v i s ua l   c o m pa ri s o n  i s   t o   j udge   i f   t h e   e nha n c e d  f a c i a l   i m a ge   ha s   a   m o r e   na t u ra l   a ppe a ra n c e   a nd   i s   v i s ua l l y   a c c e pt a b l e   t o   t h e   h u m a n  e y e .   B a s e d  o n   v i s ua l   r e s ul t s   c o m pa ri s o n  s h o w n   i n  (F i gu r e   7)  a n d   ( F i gu r e   8)   o f   b o t h   d a t a b a s e s .   W e   c o n c l ude   t h a t   t h e   M - CL A H E   t e c hni que   p r o v i de s   be t t e r   v i s ua l   qu a l i t y   a n d  a   m o r e   n a t u ra l   a ppe a ra n c e   c o m pa r e d  w i t h  o t h e r  t e c hn i q ue s .                                   (a)                                                     (b )                                                           ( c )                                                         (d )                                                         (e )     F i gu r e   7 .   T h e   r e s ul t s   o b t a i n e d   f r o m   di f f e r e n t   a l go ri t hm s   o n  t h e   E xt e n de d   Y a l e   B   d a t a b a s e :     (a )  o r i g i n a l   i m a ge ,   (b )  G B IE ;   (c )  B B H E ,   (d)   CL A H E ,   a n d   (e )  M - CL A H E                               (a)                                                      (b )                                                              ( c )                                                              (d )                                                           (e )     F i gu r e   8 .   T h e   r e s ul t s   o b t a i n e d   f r o m   di f f e r e n t   a l go ri t hm s   o n  t h e   CM U   P IE   d a t a b a s e :     (a )   o ri gi na l   i m a ge ,   (b )  G B IE ;   (c )  B B H E ,   (d)   CL A H E ,   a nd  (e )  M - CL A H E   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       Il l um i nat i on - r obus t   f ac e   r e c o gni t i on   bas e d  on  d e e p  c on v ol u t i ona l   ne ur a l   ne t w or k s …   ( R i dha   Il y as   B e n dj i l l al i )   1023   4. 3 .      Th e   C h o i c e   o f  C l i p - L i m i t  (C L)   V al u e   A f t e r   t h e   v i s ua l   c o m pa ri s o n,   w e   ha v e   fo c us e d  o ur  a t t e n t i o n  o n  t w o   o t h e r  pa ra m e t e r s ;   t h e   i m pa c t   o f   t h e   c l i p - l i m i t   ( CL )  v a l ue   a n d  b l o c k  s i z e   (B s )  o f   t h e   CL A H E   a n d   M - CL A H E   a l go ri t hm s .   A s   a   f i r s t   s t e p ,   w e   f i xe d   t h e   v a l ue   o f   BS   t o   [8  8]  a n d   v a ri e d  t h e   CL   f r o m   0 . 001   t o   0 . 010  a nd  f o r   e a c h   v a r i a t i o n.   T h e   P S N R   r e s ul t s   of  CL A H E   a nd  M - CL A H E   f o r   t h e   E x t e n de d  Y a l e   B   a nd  CM U   P IE   d a t a b a s e s   a r e   s h o w n   i n  F i gu r e   9.     F r o m   F i g u r e   9  a b ov e   i t   c a n   b e   c o n c l ude d  t ha t   t h e   CL A H E   a n d   M - CL A H E   a l go r i t h m s   a c hi e v e d  t h e   hi g h e s t   P S N R   v a l ue   a t   CL =   0. 00 1  o n   t h e   E xt e n de d  Y a l e   B   d a t a b a s e   a n d  CM U   P IE   r e s pe c t i v e l y .         (a )     ( b )     F i gu r e   9 .   P e a k   s i g na l   t o   n o i s e   r a t i o   (P S N R )  v a l ue s   o f   e a c h   v a ri a t i o n  o f   CL A H E   a n d   M - CL A H E   f o r   t h e   (a )   E xt e n de d  Y a l e   B   d a t a b a s e ,   (b )   CM U   P IE   da t a b a s e       4. 4 .      Th e   C h o i c e   o f  Bl o c k   S i z e   T h e   c h o i c e   o f   b l oc k  s i z e   a l s o   a f fe c t s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   c o n t ra s t   e nha n c e m e nt   a l go r i t h m ,   a n d   i n  o r de r  t o   f i n d   t h e   a pp r o p r i a t e   b l o c k  s i z e ,   w e   f i xe d  t h e   c l i p   l i m i t   v a l ue   a t   0 . 01   a nd   v a ri e d  t h e   b l o c k  s i z e   f r o m     [2  2]   t o   [12 8  1 28],   a nd  f o r   e a c h  s i z e   v a ri a t i o n,   w e   c a l c ul a t e   t h e   P S N R   v a l ue s   (s e e   T a b l e   3) .   F r o m   t h e   r e s ul t s   s h o w n   i n  t h e   t a b l e ,   i t   i s   c l e a r  t ha t   t h e   P S N R   ha s   t h e   h i g h e s t   v a l ue   w h e n  t h e   b l o c k   s i z e   o f   [8  8]  f o r   t h e   E xt e n de d  Y a l e   B   a n d   t h e   CM U   P IE   d a t a b a s e s   w a s   us e d.       T a b l e   3 .   P S N R   V a l ue s   of  D i f fe r e nt   B l o c k  S i z e s   A v e ra g e   P S N R   E x t e n d e d   Y a l e   B     CM U   P IE   Bl o c k   S i z e   M - CL A H E   CL A H E     M - CL A H E   CL A H E   2   ×   2   1 8 . 7 1   1 6 . 5 7     1 7 . 8 0   1 7 . 1 1   4   ×   4   2 0 . 1 9   1 8 . 9 1     1 8 . 9 9   1 8 . 0 5   8   ×   8   2 1 . 9 2   1 9 . 9 5     2 0 . 9 5   1 9 . 3 5   1 6   ×   1 6   1 8 . 5 3   1 7 . 2 4     1 7 . 9 3   1 7 . 2 2   3 2   ×   3 2   1 6 . 7 3   1 6 . 3 6     1 6 . 2 8   1 6 . 0 0   6 4   ×   6 4   1 5 . 6 6   1 5 . 1 9     1 5 . 1 5   1 5 . 0 6   1 2 8   ×   1 2 8   1 2 . 3 9   1 1 . 2 8     1 1 . 5 5   1 1 . 1 3       4. 5 .   Th e   Ex te n d e d   Y al e   B  F ac e   D atab as e   T h e   e xt e n de d  Y a l e   F a c e   D a t a b a s e   B   [ 30 ]  c o nt a i n s   16 128   i m a ge s   t a ke n   f r o m   28   h u m a n  s ub j e c t s   u n de r  9  di f f e r e n t   po s e s ,   64   d i f fe r e nt   i l l um i n a t i o n   c o n d i t i o n s ,   t h i s   l a s t   di v i de d  i n t o   f i v e   s ub gr o ups   a c c o r di n g   t o   t h e   a n gl e   b e t w e e n   t h e   c a m e r a   a xi s   a n d   t h e   l i g ht   s o ur c e   di r e c t i o n.   A n  i l l us t ra t i o n  o f   t h e   d a t a b a s e   i s   s h o w n   i n  F i gu r e   1 0 ;   T a b l e   4   s h o w s   t h e   n u m b e r   o f   i m a ge s   a nd  t h e   l i g h t i n g   a ng l e s   i n   e a c h  S ub gr o up.       T a b l e   4 .   L i g ht i ng  A n g l e s   of  E a c h  S ub gr o up   Im a ge s   S u b g ro u p   N u m b e r   o f  I m a g e s   L i g h t i n g   A n g l e s   1   7   <   1 2 °   2   12   20° -   4 5 °   3   12   35° -   5 0 °   4   14   60° -   7 7 °   5   19   >   7 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   18 ,   N o .   2 ,  M a y   20 2 0  :     1015   -   1 027   1024       F i gu r e   1 0 .   A   p r e v i e w   i m a ge   o f   t h e   E x t e nde d  Y a l e   B   f a c e   da t a b a s e       4. 6 .   Th e   C M U   P I E  D atab as e   T h e   C a rn e gi e   M e l l o n  U ni v e r s i t y   (CM U )  P o s e ,   Il l u m i na t i o n   a n d   E x p r e s s i o n   (P IE )   f a c e   da t a b a s e   [3 1 ]  c o n t a i n  41, 3 68   f a c i a l   i m a ge s   o f   s i z e   640 × 480   p i xe l s   c a pt ur e d   f r o m   68   s ub j e c t s   unde r  1 3   po s e s   a n d   43   i l l u m i na t i o n  c o n di t i o n s   a n d   4  di f f e r e n t   f a c i a l   e xp r e s s i o n s .   A n   i l l us t ra t i o n   o f   t h e   da t a b a s e   i s   s h o w n   i n    F i gu r e   1 1 .           F i gu r e   1 1 .   A   p r e v i e w   i m a ge   f r o m   t h e   CM U   P IE   d a t a b a se       4. 7 .      Ex p e r i m e n tal   S te p s   o f  B o th   D atab as e s     F i r s t l y ,   p r o c e s s   t h e   pi c t u r e s   f r o m   b o t h   d a t a b a s e s   a s   f o l l ow s :   t h e   s i z e   o f   a l l   t h e   i m a ge s   w a s   r e duc e d  t o   224x224   pi xe l   s i z e   f o r   V G G 16  a n d  R e s N e t 50  a n d   299x 299  fo r   I n c e pt i o n - v 3.   A f t e r   t h a t ,   n o rm a l i z e   t h e   i npu t  i m a ge   da t a   f r o m   [0 - 255 ].   F i na l l y ,   20%   o f   t h e   hum a n   f a c e s   i n  t h e   da t a b a s e   w e r e   s e l e c t e d  a s   t h e   t r a i n i ng  s e t ,   a n d  t h e   r e m a i ni n g   80%   w a s   us e d   a s   t h e   t e s t   s e t .   D u r i ng   n e t w o r k  t ra i ni n g,   w e   h a v e   e m pl o y e d  t h e   m i ni - b a t c h   g r a d i e n t   de s c e n d  t e c hn i que   [32]   w i t h   50 0  b a t c h   s i z e ,   o f   e poc h s   b e i ng  100  w i t h  a   w e i gh t   de c a y   of   0. 95  a n d  0. 0 01  o f  l e a rn i ng  ra t e s .     4. 8 .      R e s u l ts   w i th   an d   w i th o u t  C on tr as t  En h an c e m e n t   In  o rde r  t o   de m o n s t ra t e   t h e   e f fe c t   of   M - CL A H E   b a s e d  c o n t ra s t   e nh a n c e m e n t   m e t h o d  o n  t h e   r e c o gn i t i o n  ra t e ,   w e   s ugge s t e d  t w o   m e t h o ds ;   t h e   fi r s t   w a s   us e d  w i t h o ut   t h e   a ppl i c a t i o n   o f   M - CL A H E .     T h e   r e c o gn i t i o n  r a t e   r e s ul t s   w i t h   a n d   w i t h o ut   t h e   a p pl i c a t i o n  o f   M - CL A H E   e nha n c e m e nt   a l go r i t h m   f o r   t h e   E xt e n de d  Y a l e   B   d a t a b a s e   a r e   s h o w n   i n  T a b l e   5.       T a b l e   5 .   R e s ul t s   w i t h o ut   ( a )   an d  w i t h  (b )  t h e   A p pl i c a t i o n   of   M - CL A H E   o n   E x t e n de d  Y a l e   B .   R R - R e c o gn i t i o n  R a t e   M e t h o d s   S 1   a   S 1   b   S 2   a   S 2   b   S 3   a   S 3   b   S 4   a   S 4   b   S 5   a   S 5   b   A V G   a   A V G   b   V G G 1 6   100   100   100   100   9 7 . 8 0   9 8 . 3 0   8 4 . 5 5   9 5 . 6   7 5 . 7   9 2 . 5   9 1 . 6 1   9 7 . 2 8   Re s N e t 5 0   100   100   100   100   9 8 . 3 7   9 9 . 6 0   86 . 6 1   9 6 . 3 3   7 9 . 6   9 5 . 8   9 2 . 9 2   9 8 . 3 5   In c e p t i o n - v3   100   100   100   100   9 8 . 8 1   100   8 8 . 7 3   9 9 . 2 0   8 3 . 7   9 8 . 0 0   9 4 . 2 5   9 9 . 4 4       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.