ISSN: 1693-6 930                                                     153     Program  Sederha na Siste m  Pengenala n  Waja h…… ( Abdul Fadlil )  PROGRAM SEDERHANA SISTEM PENGENALAN  WAJAH MENGGUNAKAN FUNGSI JARAK      Abdul Fadlil      Program Studi Tekni k  Ele k tro  Universit a s Ahma d Da hlan,    Kampus III UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo,   Janturan, Um bulharjo, Yogyakarta  Telp. 0274 -3 7941 8, 3815 2 3 , Fax 0274-3815 23   Email: fadlil@lycos. com       A b st r a k  Pengen alan  waja h m e rup a ka n sal ah  satu ka ra kteri s tik biom etrik  yan g  pad a b eberapa  tahun tera khi r  ini telah m e njadi pe rhatia n par a pe nelit i dan ilm uwan. Banya k  usaha-usaha tel a h   dilakukan u n tuk m e m bang un suatu  si stem   pengen al an wajah  oto m atis deng an  m engguna kan  berb agai  tekn ik  yang  be rbe da-b eda. T e l ah dib uat p r o g ram  sede rh ana u n tuk pe ngen alan  waj ah.  Program   ini bertuju an unt uk  m e m bandi ngkan efektifi tas d ua fu ng si ja ra k  yaitu  Manh attan  (L1)   dan Eu clide a n  (L2 )   seba g a i peng kla s ifi k a s i pa da si stem  pengenal an wajah. Pa da pe nelitian  ini  sistem  dilatih  dan  diuji m engg una kan   data gam ba r waja h 5  orang d eng an  bentu k  e k spresi  waja h yan g  b e rbe d a - bed a.  Hasil e k speri m en m enunjukkan bah wa  aku r a s i m eningkat dari 95 %  untuk fun g si j a ra k Man hattan (L1 )  m enjadi 100% bila  m engguna ka n fungsi ja ra k Euclidea n (L 2).                  Kata kunci :  biom etrik, pe ngen alan waj ah, fungsi ja rak.       A b st r a ct  Ove r  the  yea r s, face re co gnition on es  of biom etric chara c te risti c  has attracte d  attention   of m any  re se arche r s an d  sci entist s . M any effort s h a s  bee n d o n e  to  built a n   autom atic  system   cap able of reco gni zing fa ce s with  several different  techniq u e s . The sim p le p r og ram  for face   recognitio n  h a s be en de ve loped. The p u r po se of this   prog ram  is to com pare efectifity two sim p le   distan ce fun c tions nam ely  Manhattan  (L 1) an d Euc lid ean (L2) a s   classifier for fa ce recognitio n   sy st em .  In t hi s  re sea r ch, system  i s  trai n ed a nd te ste d  u s ing  data s et im ages of  the five  pe rso n s  with diffe rent  expresi on fa ce s. Th e  re sults of  ou r  experim ents sh ow th at the  system   coul d  be  m o re accurate from  95% for Manhattan distan ce  function (L1) to be 100% for Euclidea n   distan ce fun c tion (L2 ) .     Key w ords :  b i om etric, face  reco gnition,  distan ce fun c tion        1. PEN D AHULU AN  Tekn ologi bi o m etrik tela h  banya k  digu n a ka n se ca ra  luas d a lam b e rba gai sekto r  bisnis  dan ind u stri.  Kemajua n  teknol ogi komp uter da n  pira nti masu ka n untuk a k ui si si  data biometrik  mendo ro nga n minat para peneliti untu k  melaku ka n  p enelitian bid a ng biomet rik  dan apli k a s in ya.  Biometrik ad alah  ka ra kter-ka r a k ter ma nusi a  yang  d apat di guna kan u n tuk me mbeda ka n   antara  satu  oran g den ga n yang lainn y a. Wajah m e rup a kan sal ah satu kara kteri s tik bio m etrik   yang digu na kan untu k  me ngen ali se se oran g sel a in  karakte r i s tik  yang lain sep e rti ucapan,  sidik   jari, retina, dll [1, 2].   Penelitian i n i  memfo k u s kan p ada  pe rbandi ngan  ef ektifitas  pen ggun aan  fun g si j a rak  deng an se ba gai peng kla s i f ikasi pa da si stem biom etri k peng enal a n  wajah. Ked ua fung si jarak  yang  di kaji   yaitu:  Man hattan (L1 )  dan  Euclide an (L 2). Namu n d e mikia n  pem roses  a w al   d an  ekstra ksi ciri j uga dip e rh atikan a gar h a si l unjuk  kerj a sistem memp u n yai aku r a s i yang tinggi.      Pada  se ksi  b e rikutnya da ri tulisan i n i, ak a n  dijel a skan tentan g  metodolo g i p enelitian  yang dilakukan. Ha sil dan  pembah asan  akan di sa ji kan pada  se ksi 3, sedang ka n se ksi terakhir  meru pa kan  kesimp ulan d a r i tulisan ini.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                   ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 4, No. 3,  Desem b e r  2006 :  153  - 158   154 2. METODOLOGI PENELITIAN    Seca ra umu m  sistem p e n genal an waj a h dapat ditunj ukkan p ada  Gamba r  1, be rikut:         Gamba r  1. Blok dia g ra m si stem pen gen alan wajah       Pada pri n sip n y a sistem pe ngen alan waj ah meliputi  5  bagia n  yaitu:  akui si si data, pemp r o s e s   awal, e kstraksi ciri, pe ng kl asifikasi d an  pemroses a k hir.     2.1 Akuisisi  data d a n  Da tabase     Proses awal dari pen gena lan  wajah ad alah  a k ui si si data  yaitu  p e ngambil an  g a mba r   waja h men g g una kan  kam e ra di gital at au  webc am .  Pada pe neli t ian ini data  yang digu na kan   diperoleh mel a lui do wnloa d  dari:  h ttp ://www.ee.su rrey.ac.uk /Per son a l/T.W i n d eatt/m s c _ p ro j ects/ .            F1         F2         F3         F4     F5     Gamba r  2. Ci tra waja h 5 orang dal am be rbag ai eksp re si untu k  pelati han da n pen g u jian   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■     Program  Sederha na Siste m  Pengenala n  Waja h…… ( Abdul Fadlil )  155 Data terb agi  dalam 2 ba gi an yaitu data untuk pelati han ( training set)  da n data  untuk  peng ujian ( te sting set ), da ri 5 gamba r waja h ora ng deng an nota s i: F1, F2,  ….dan F5 da lam   berb agai e kspre si. Masi ng -ma s ing  waja h terdiri 8  sa mpel data. Data nomo r  1-4 untuk p e lati han  ( traini ng )  sed ang kan  data  nom or 5-8  untuk pe nguj ian  ( tes t ing ).  Keseluraha n data  terse but   seb agaim ana  ditunjukka n pada G a mba r  2.    2.2 Pemrose s  a w a l  dan e kstr aksi ciri  Pemro s e s  awal pada da sa rnya bertuju an  untuk men d a patka n data d enga n uku r a n  yang   lebih ke cil  n a m un cu kup  mewa kili dat a  a s li  yang  seben arnya. P ada  data  ga mbar wajah   yang   digun akan d a lam pe nelitian ini a k an  dilakukan pe nuru nan  re solusi g a mba r  asli yaitu d a ri  112 ×92 pi ksel menja d i 3 0 ×2 0 pi ksel. Selanjutnya  gamba r waj ah yan jug a  dapat di kat a ka n   seb agai m a triks b e rukura n 30×20 tersebut di ub ah  menjadi  su atu bentu k  pol a berupa m a triks  beru k u r a n  60 0×1.        Ekstraksi ci ri  bertujua n  un tuk menaj am kan p e rb eda an-p e rbeda a n  pola se hin gga a k an  san gat me m udah ka n d a lam pe misah an  kateg o ri  kl a s  p ada  prose s   kla s ifikasi. G a mba r / c itra   waja h setel a h  melalui pem rose s a w al da pat dinyataka n  dalam be ntuk pol a [3]:     n ,..., , Im 2 1  (1)     Rerata pola  citra  Ψ  da n pol a deng an pe n gura nga n re ratanya  Ф , did e finisi kan d e n gan:     M n n M 1 1    (2)     i i  (3)     dimana i  me ru pakan p o la  h a sil e k stra ksi  ciri  y ang  akan dig una ka n sebag ai m a su ka n pa da   pro s e s  pen gklasifikasi.      2.3 Pengklas i fikasi dan Pemroses  Ak hir    Satu ide  da sar p eng gun a an fun g si  jara k  seb agai  ala t  peng kla s ifikasi  adal ah  ke nyataan  bah wa kemiri pan atau  perbeda an anta r a pola  satu  deng an pol a  yang lain d apat diu k u r  n ilai  kemi ripa nnya [ 3]. Maka  p engu ku ran  kemirip an  ata u  ketida kmiri pan m e rupa kan  suatu  d a sa r  dalam tug a s-tugas  kla s ifikasi da n pe ng enala n . P ada  sistem  pen g enala n  waj a h  yang dibu at ini  aka n  di bandi ngkan  efektifi tas d ua fu ng si jara k ya itu   Manhattan  (L 1) d an E u clid ean  (L2 )   se b agai  peng kla s ifika s i. Kedua fun g si jarak te rsebut se ca ra b e rturut-turut dapat didefini s i k an [5]:    d i i i M y x y x d 1 ) , (  (4)      d i i i E y x y x d 1 2 ) , (  (5)     dimana  x i  a dalah  pol a  masu ka n  da n y i  a dalah   pola te mplat e /referen si d enga n  ked u a n ya  beru k u r a n  sa ma yaitu d-di mensi.      Pola templat e  merupa kan  pola yang  a k an  digun aka n  se bagai  re feren s i pa da  pro s e s   peng ukura n  jara k. Pola i n i dida sa rka n  pada  data  pelatihan  ( trainin g  set ) yang  digu na kan  deng an m e n ghitung  re rat a  da ri  seju ml ah  N d a ta p e l atihan. Pola   template  waj ah u n tuk ma sing- masin g  orang  dapat dipe rol eh dari:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                   ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 4, No. 3,  Desem b e r  2006 :  153  - 158   156   N k k i k i N 1 1  (6)       Pemro s e s  a k hir me rup a ka n su atu p r o s es tah ap te ra khir untu k  p e ngambil an  ke putusan   hasil pe ngu kuran ja ra k atau tingkat ke miripa n.  Suatu pola baru yang belu m  diken a l oleh si stem   dapat di kata kan mirip d e n gan salah  sa tu pola temp l a te/referen si jika telah dil a ku ka n pro s es  peng hitunga n  nilai jarak  antara  pola  baru te rseb u t  denga n se tiap pola te mplate/refe r e n si.  Kategori  kemi ripan di da sarkan p ada nil a i jarak mi nim u m, yang dap at didefinisi k a n :      n k d k k k 1 , min arg *  (7)     dimana, n ad alah jumla h  o r ang yan g  akan dikenali.     Listing p r og ram siste m  penge nalan  wajah den gan  fungsi ja ra k pada pe ra ng kat luna k  Matlab adal a h  seb agai b e rikut:    %=============================================================  %Nama file : KenalWajah.m  %=============================================================  % Membaca data wajah untuk pelatihan dari 5 orang yang berbeda  % dengan masing-masing menggunakan 4 sampel data  clc;  Clear;  for i = 1:4      data1{i} = imread(['C:\MATLAB7\work\face\f1\' num2str(i) '.tif']);      data2{i} = imread(['C:\MATLAB7\work\face\f2\' num2str(i) '.tif']);      data3{i} = imread(['C:\MATLAB7\work\face\f3\' num2str(i) '.tif']);      data4{i} = imread(['C:\MATLAB7\work\face\f4\' num2str(i) '.tif']);      data5{i} = imread(['C:\MATLAB7\work\face\f5\' num2str(i) '.tif']);  end;    % Pemrosesan awal dan ekstraksi ciri  for i = 1:4      data1{i} = imresize(data1{i},[30 20]);      x1{i}=reshape(data1{i},[600,1]);      x1{i}=x1{i}-mean(x1{i});      x1{i}=      data2{i} = imresize(data2{i},[30 20]);      x2{i}=reshape(data2{i},[600,1]);      x2{i}=x2{i}-mean(x2{i});        data3{i} = imresize(data3{i},[30 20]);      x3{i}=reshape(data3{i},[600,1]);      x3{i}=x3{i}-mean(x3{i});        data4{i} = imresize(data4{i},[30 20]);      x4{i}=reshape(data4{i},[600,1]);      x4{i}=x4{i}-mean(x4{i});        data5{i} = imresize(data5{i},[30 20]);      x5{i}=reshape(data5{i},[600,1]);      x5{i}=x5{i}-mean(x5{i});  end;      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930  ■     Program  Sederha na Siste m  Pengenala n  Waja h…… ( Abdul Fadlil )  157 % Template 5 wajah ('training mode')      p1=mean([x1{1} x1{2} x1{3} x1{4}],2);  p2=mean([x2{1} x2{2} x2{3} x2{4}],2);  p3=mean([x3{1} x3{2} x3{3} x3{4}],2);  p4=mean([x4{1} x4{2} x4{3} x4{4}],2);  p5=mean([x5{1} x5{2} x5{3} x5{4}],2);    %'testing mode'   I=imread(['C:\MATLAB7\work\face\f1\5.tif']);  x= imresize(I,[30 20]);  x=reshape(x,[600,1]);  px=double(x-mean(x));    d1=distL1(px,p1);  %d1=distL2(px,p1);  d2=distL1(px,p2);  %d2=distL2(px,p2);  d3=distL1(px,p3);  %d3=distL2(px,p3);  d4=distL1(px,p4);  %d4=distL2(px,p4);   d5=distL1(px,p5);  %d5=distL2(px,p5);    %Pengambilan keputusan hasil pengenalan  minimum=min([d1 d2 d3 d4 d5]);   if (d1==minimum)      class='f1'      elseif (d2==minimum)          class='f2'          elseif (d3==minimum)              class='f3'              elseif (d4==minimum)                  class='f4'                  else (d5==minimum)                  class='f5'  end      3. H A S IL DAN  PEMB AHASA N     Pada da sa rn ya sistem pe ngen alan waj ah baru da p a t  diuji setelah  sistem te rseb ut dilatih   terlebih  da hu lu. Penguji a n  dila ku kan  d enga n me m beri k an  data  gamb a r ba ru yang  belu m   ‘dike nal’ ol eh  si stem ata u   deng an  kata  lain bu ka n m e rup a kan  dat a yang  pe rna h  dipa kai  pa da  pro s e s  pelati han. Ha sil-ha sil eksp erim e n  seb agaim a na ditunju k ka n pada Ta bel  1.   Dari ha sil- hasil  e k speri m en  se bagai mana  ditunju k kan  pad a T abel  1 di atas,  dap at di keta hui b a h w a  si ste m   deng an fu ng si jara k  Man h a ttan se mua  m a su ka n di ke n a li de ngan   se mpurna  ke cu ali untu k   ora n g   ke-4 (F 4) a d a  satu g a mb ar wajah yan g  dike nali ole h  siste m  se b agai o r ang  ke-3 (F3).  Hal  ini  dapat dijela skan melalui h a s il pen gu kura n jara k da ri masin g -m asi n g  metode.       Tabel 1. Ha sil - ha sil eksp eri m en pen gen a l an waj a h     Masukan  Fungsi Jarak  Manhattan ( L1)   Euclidean (L2)   F1   F2  F3  F4  F5  F1  F2  F3  F4  F5   F1   4  0 0 0 0 4 0 0 0 0  F2   0  4 0 0 0 0 4 0 0 0  F3   0  0 4 0 0 0 0 4 0 0  F4   0  0 1 3 0 0 0 0 4 0  F5   0  0 0 0 4 0 0 0 0 4  Akurasi (%)   95 100      Sebagai man a  ditunju k kan  pada  e k sperimen,  ba hwa  untuk ma su kan  F4 d a ta  nomo r  5   diperoleh h a sil seba gai be rikut:  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                   ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 4, No. 3,  Desem b e r  2006 :  153  - 158   158 a.  dengan fu ngsi ja ra k Ma nhattan (L 1)  d1 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F1 ) = 10.7 42    d2 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F2 ) =   9.570   d3 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F3 ) =   6.525 (m inimum)  d4 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F4 ) =   6.532   d5 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F5 ) = 10.4 0 2   b.  dengan fu ngsi ja ra k Eu clide an (L 1)  d1 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F1 ) = 55 8   d2 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F2 ) = 54 5   d3 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F3 ) = 42 4   d4 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F4 ) = 41 9 (mini m um)  d5 (ja r a k  pola  F4 data no. 5 deng an pol a template F5 ) = 61 2   Seca ra  ke sel u ruh an  akura s i p eng enal a n  de nga n me nggu na kan  fu ngsi  jarak Ma nhattan  adala h   95 %, seda ng kan  mengg una ka n fungsi ja ra k Euclidea n ad alah  100 %.       4. SIMPULAN     Sistem pe ng enala n  wajah  meng gun akan fung si  j a rak yan g  tela h dibu at dap at bekerj a   deng an  efekti f. Hasil - h a sil   ekspe r ime n  d a ri  peng ujian   sistem  me ng guna ka n d a ta  uji  ( tes t ing set )  yang terdi r i d a ri 4  sam pel  gamba r/citra  waja h  untu k   masin g -m asi ng o r ang  me nunju k kan tin g kat   aku r a s i yang  cu kup ting gi. Penggu naa n  fungsi ja ra k  Manhattan  (L 1) men gha sil k an a k u r a s i 9 5 %,  sed ang ka n d enga n meng g una kan fun g si jarak Eu clid ean (L 2) me n gha silkan a k u r asi 1 00%.     Pada pe neliti an selanj utnya, siste m  ya ng te lah  dibu at ini ma sih  dimung kin k a n  untu k   dikem ban gka n  lagi, misaln ya untuk apli k asi waktu - nya t a ( real -tim e ).      DAF TA R PU STAK A   [1]  Anil K. Jain ,  Arun Ross ,  and Salil Pra bha kar, “ An I n trodu ction  to Biome t ric  Reco gnition ” ,  IEEE Transac tions  on Circuits  a nd Sys t ems  for Video Tec h nology , Vol. 14, No. 1, pp.  4-20,   Jan uary 20 04 .  [2] Robe rto B r unelli  and  T o maso Pog g i o , “ Fa ce  Rec ognition: Fe ature s  v e rsus Templa tes ” ,  IEEE Transactions on Pat t ern Analysi s   and Mach i ne  Intelligence, Vol. 15, No. 10, pp 1042- 1052, O c tobe r 1993.   [3] Hazem. M. El-Bakry,  Mohy. A.  Abo-Ebo ud,  and M. S. Kamel, “ Inte grating F o u r ier  Des c riptor s  and PCA  w i th Neural  Ne t w o r ks  for Fa ce  Recognitio n ” ,  Seventeent h   Internation a l Radi o Scien c e Confe r en ce , Mi nufiya University ,Egypt, Feb. 22,24 , 2000 .  [4]  Anil K. Jain, Rob e rt P.W. Duin, an d Jian ch ang  Mao, “ Sta t istical Patter n  Reco gnition : A  R e vi ew ” , IE EE Tran sa cti ons on  Pattern Analysi s   an d Ma chin e Int e lligen ce, Vol .  22, No. 1,  pp. 4-37,  Jan uary 200 0.  [5]    D. Ra ndall  Wilson a n d  Tony R.  Martine z ,  “ Improv ed Heterog e neo u s  Dis t anc e   Function s” ,  Journal of Art i ficial Intelligence   Research, Vol 6, pp.  1-34, 1997.                    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.