PENGARUH PROSES DOWNSAMPLE PADA KINERJA PENGENALAN WAJAH DENGAN PENDEKATAN ROBUST REGRESSION

Salah satu pendekatan pengenalan wajah yang dipengaruhi oleh variasi iluminasi adalah Robust Regression, dimana pengenalan ciri wajah menggunakan cara yang tidak biasa dilakukan, yaitu melakukan downsample terhadap citra wajah. Secara teoritis, proses downsample dapat mengurangi informasi pada citra, sehingga mempengaruhi kinerja pengenalan wajah yang dihasilkan. Penelitian ini menguji secara empiris terhadap proses downsample tersebut pada Extended Yale Face Database B. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses downsample ternyata mempengaruhi kinerja pendekatan Robust Regression untuk pengenalan wajah. Secara umum, semakin kecil ukuran downsample yang digunakan, semakin kecil pula tingkat akurasi pengenalan wajah yang dihasilkan. Tingkat akurasi pengenalan wajah yang paling tinggi adalah jika tanpa menggunakan proses downsample. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan melakukan uji coba pada basisdata citra standar lainnya sebagai bahan perbandingan dengan penelitian ini. Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Robust Regression, Downsample

PENDEKATAN ROBUST REGRESSION UNTUK PENGENALAN WAJAH DENGAN HISTOGRAM REMAPPING DISTRIBUSI NORMAL PADA TAHAP PRA-PEMROSESAN MENGGUNAKAN CMU-PIE FACE DATABASE

Dalam paradigma pengenalan wajah, variasi iluminasi dianggap sebagai salah satu masalah utama terkait dengan kehandalan (robustness). Banyak pendekatan yang dikembangkan untuk memecahkan masalah ini, salah satunya adalah Robust Regression, yang menunjukkan hasil lebih baik dibandingkan dengan sejumlah pendekatan lainnya. Pada tahap pra pemrosesan, pendekatan ini menggunakan histogram equalization (histogram remapping dengan distribusi uniform), sebagaimana umum digunakan pada banyak pendekatan pengenalan wajah. Terkait dengan histogram equalization, dalam sebuah penelitian lain yang menguji berbagai teknik Histogram Remapping pada pendekatan LDA (Linear Discriminant Analysis), disimpulkan bahwa penggunaan histogram remapping dengan distribusi non-uniform lebih sesuai untuk pengenalan wajah dibandingkan dengan histogram equalization. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan penggunaan histogram remapping dengan salah satu jenis distribusi non-uniform, yaitu distribusi normal, yang menggantikan histogram equalization pada tahap pra pemrosesan dalam pendekatan Robust Regression. Hasil uji coba yang dilakukan pada CMU-PIE Face Database menunjukkan bahwa penggunaan histogram remapping dengan distribusi normal pada metode yang diusulkan menghasilkan tingkat akurasi lebih tinggi daripada metode sebelumnya. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan melakukan uji coba pada basisdata citra lain sebagai pembanding hasil penelitian ini. Selain itu, bisa diteliti lebih lanjut juga mengenai penggunaan histogram remapping dengan distribusi non-uniform lain pada pendekatan Robust Regression, sehingga nantinya dapat diketahui distribusi non-uniform apa saja yang dapat digunakan dalam histogram remapping untuk menghasilkan kinerja pendekatan Robust Regression pada pengenalan wajah yang lebih baik. Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Normalisasi Iluminasi, Robust Regression, Histogram Equalization, Histogram Remapping, Disribusi Normal

Implementation of the Convolutional Neural Network Method to Detect the Use of Masks

The planet has been taken seriously by Coronavirus disease since the end of 2019. Wearing a mask in public is one of the key means of security for people. Furthermore, certain public service vendors only require clients to use the service if they wear masks correctly. However, based on image processing, there is relatively little study into the discovery of face masks. Almost everybody appears to wear a mask in order to shield themselves from the COVID-19 Pandemic. Monitoring whether people in the crowd wear face masks at the most public place, such as malls, museums, parks, has become increasingly important. The development of an AI approach to deal with if the person wears a face mask and their entrance would significantly assist society. In this article, we will use a deep learning model that is then combined with Keras / TensorFlow & OpenCV, respectively CNN or Confusional Neural Network. The accuracy of the research results obtained from this model is more than 96%

PENGENALAN WAJAH DENGAN PENDEKATAN ROBUST REGRESSION YANG MENGGUNAKAN HISTOGRAM REMAPPING DENGAN DISTRIBUSI NON-UNIFORM

Dalam paradigma pengenalan wajah, variasi iluminasi (variasi sumber pencahayaan yang menghasilkan perbedaan citra) dianggap sebagai salah satu masalah utama terkait dengan kehandalan (robustness). Banyak pendekatan yang dikembangkan untuk memecahkan masalah ini. Salah satunya adalah pendekatan Robust Regression, yang menunjukkan hasil lebih baik dibandingkan dengan sejumlah pendekatan lainnya. Pada tahap pra pemrosesan, pendekatan Robust Regression menggunakan Histogram Equalization (Histogram Remapping dengan distribusi uniform). Dalam penelitian lain, yang menguji berbagai teknik Histogram Remapping dengan pendekatan LDA (Linear Discriminant Analysis), disimpulkan bahwa penggunaan Histogram Remapping dengan distribusi non-uniform lebih sesuai untuk pengenalan wajah dibandingkan dengan Histogram Equalization. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan penggunaan Histogram Remapping dengan distribusi non-uniform, yang menggantikan Histogram Equalization, pada tahap pra pemrosesan dalam pendekatan Robust Regression. Berdasarkan uji coba dan analisis yang dilakukan, penggunaan histogram remapping dengan distribusi non-uniform pada robust regression menghasilkan tingkat akurasi yang lebih daripada metode sebelumnya. Secara khusus, dari ketiga distribusi yang digunakan (normal, lognormal, dan eksponensial), hanya distribusi normal yang memberikan tingkat akurasi lebih baik dari metode sebelumnya. Untuk lebih meningkatkan kinerja pengenalan wajah, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk menguji jenis distribusi lain pada histogram remapping dalam pendekatan robust regression. Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Normalisasi Iluminasi, Robust Regression, Histogram Equalization, Distribusi Non-Uniform

Advances of Robust Subspace Face Recognition

Face recognition has been widely applied in fast video surveillance and security systems and smart home services in our daily lives. Over past years, subspace projection methods, such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), are the well-known algorithms for face recognition. Recently, linear regression classification (LRC) is one of the most popular approaches through subspace projection optimizations. However, there are still many problems unsolved in severe conditions with different environments and various applications. In this chapter, the practical problems including partial occlusion, illumination variation, different expression, pose variation, and low resolution are addressed and solved by several improved subspace projection methods including robust linear regression classification (RLRC), ridge regression (RR), improved principal component regression (IPCR), unitary regression classification (URC), linear discriminant regression classification (LDRC), generalized linear regression classification (GLRC) and trimmed linear regression (TLR). Experimental results show that these methods can perform well and possess high robustness against problems of partial occlusion, illumination variation, different expression, pose variation and low resolution