Study of Viola Jones Face Detection on Color Image based on Skin Pigmentation Level
DOI:
https://doi.org/10.35143/elementer.v1i1.16Abstrak
Metode deteksi wajah secara otomatis menjadi sebuah tantangan tersendiri dalam dunia penelitian. Hal ini mengingat representasi wajah yang tidak sederhana karena bukan merupakan sesuatu hal yang bersifat tegas. Banyak penelitian yang mengarah pada pengajuan algoritma baru untuk melakukan deteksi wajah otomatis. Algoritma Viola Jones seringkali dijadikan tolok ukur dikarenakan algoritma ini dianggap titik awal algoritma deteksi wajah otomatis yang efisien. Algoritma Viola Jones dikembangkan oleh Paul Jones dari Microsoft R&D dan Michael J.Jones dari Mitsubishi R&D sejak tahun 2004. Bebrapa publikasi ilmiah sebelumnya telah banyak menyajikan studi mengenai performa algoritma Viola Jones dengan beberapa kriteria gambar wajah. Akan tetapi, belum pernah ada yang mebahas bagaimana performa algoritma Viola jones berdasarkan pigmentasi kulit wajah yang dideteksi. Tulisan ini menyajikan studi atas algoritma Viola Jones dengan kriteria pembatas jenis pigmentasi kulit wajah. Untuk mengindikasikan pigmentasi kulit wajah, digunakan elemen L* pada ruang warna CIELAB. Pigmentasi kulit wajah diklasifikasikan menjadi gelap, coklat dan terang. Hasil simulasi dan uji statistic menunjukkan bahwa performa algoritma Viola Jones cenderung menurun ketika mendeteksi wajah dengan nilai pigmentasi tinggi (kulit gelap). Beberpa uji hipotesa dilakukan untuk memberikan validasi pada hasil simulasi.Kata kunci: Computer Vision, Face detection, Viola Jones Algorithm, L* on CIELAB
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
a. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
b. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
c. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
