ABSTRAK. PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. UNTUK MENDETEKSI OBYEK
WAJAH. PADA CITRA BERGERAK. BERDASARKAN PADA EKSTRAKSI FITUR
...
ABSTRAK
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI OBYEK WAJAH PADA CITRA BERGERAK BERDASARKAN PADA EKSTRAKSI FITUR MATA Penulis Pembimbing
: Didik Hariyanto : Prof. Dr. Ir. Mauridhi Hery P., M. Eng Ir. Dadet Pramadihanto, M.Eng., Ph.D.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem yang dapat digunakan untuk mendeteksi suatu wajah dalam sebuah citra bergerak berdasarkan pada ekstraksi fitur mata. Pada suatu citra bergerak yang terdiri dari berbagai obyek yang berlainan dengan disertai latar belakang yang berbeda, sistem ini akan dapat membedakannya antara obyek wajah atau bukan. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengambil citra bergerak dengan komposisi obyek citra yang bermacam-macam. Dari citra tersebut, kemudian dilakukan pengubahan ukuran menjadi 160x120 piksel dari ukuran aslinya 320x240 piksel. Ukuran citra yang lebih kecil dimaksudkan agar kerja sistem menjadi lebih cepat. Setelah itu, dilakukan pemilihan frame pada kelipatan 3 diantara keseluruhan frame yang ada. Output dari pemilihan frame akan diberikan pada dua sub sistem yang berbeda. Sub sistem yang pertama terdiri dari operasi pengubahan warna ke gray level, Filter Minimum 3x3 dan Iteratif Threshold. Sub sistem yang kedua terdiri dari seleksi warna kulit, Gaussian Filter dan Adaptif Threshold. Dari kedua output sub sistem tersebut, kemudian diberikan operasi XOR. Operasi selanjutnya adalah Gaussian Filter dan Iteratif Threshold. Pencarian kandidat mata dilakukan melalui proses pencarian dua titik yang mempunyai jarak tertentu. Hasil akhir yang berupa koordinat titik mata, kemudian dilakukan operasi pembesaran agar sesuai dengan ukuran awal dari citra masukan. Pengujian sistem dilakukan dengan memberikan masukan berupa file video dengan berbagai macam kombinasi obyek dan latar belakang yang berbeda. Output sistem kemudian dibandingkan dengan hasil interpretasi yang dilakukan oleh manusia. Kata kunci : Deteksi Wajah, Citra Bergerak, Ekstraksi Fitur Mata, Pengolahan Citra Digital.
iii
ABSTRACT
DIGITAL IMAGE PROCESSING FOR FACE OBJECT DETECTION IN AN IMAGE SEQUENCE BASED ON EYES FEATURE EXTRACTION Writer Counselors
: Didik Hariyanto : Prof. Dr. Ir. Mauridhi Hery P., M. Eng Ir. Dadet Pramadihanto, M.Eng., Ph.D.
The main aim of this research is to develop system that can detect face object in an image sequence based on eyes feature extraction. In an image sequence produced by video streaming, it is usually found many objects such as background, clothes, eyes, hair, face and etc. In this research, the authors try to detect automatically which one is the real face object and which one is not. In this research, the Detection system is developed by several steps, first of all is capturing an image sequence from a video streaming. The second step is reducing the each frame size into 160 x 120 pixels from the original size 320 x 240 pixels in every third frame grabbed. Then these frames are being sent into two flow works to be processed. The first flow work is begun by grey level transforming, 3x3 Minimum filter operation and Iterative Threshold. The second flow work is started by doing skin color selection, Gaussian Filter Operation and Adaptif Threshold. The Output from each flow work is then being combined by using XOR function. Then, the result is being filtered by Gaussian Filter and Iterative threshold so that the frames are ready to be the input of the system in searching the features of eyes. Moreover, the coordinates that are finally found from the frames will be enlarged twice in order to make an appropriate size and position of the features of the eyes in an image sequence. Finally, the candidate of the face detection can be found automatically. The detection system will be evaluated by using several video files with many various video backgrounds and many various object. The final result will be compared with the result of human interpretation of face detection. Keyword : Face Detection, Image Sequence, Eyes Feature Extraction, Digital Image Processing.
iv
