Detekesi objek pada komputer vision merupakan hal yang penting, terutama tentang deteksi wajah. Didalam penelitian ini, dilakukan penelitian deteksi wajah dan mata yang digunakan objek orang itu melihat kamera webcam atau tidak. Untuk menunjang penelitian ini, pendekatan metode yang digunakan adalah Haar-Like Fitur. Langkah-langkah penelitian ini adalah input video dari kamera webcam, proses grayscale, penambahan area deteksi, metode Haar-Like fitur, hasil deteksi objek wajah dan mata. Hasil dari deteksi wajah dan mata didapat berupa hasil pada objek terdeteksi wajah dan mata pada saat objek melihat kamera Webcam. Hasil yang tidak berhasil deteksi wajah dan mata disebabkan oleh objek memakai kacamata dan tidak melihat kamera webca

Kurniawan, Muchamad

Nugroho, Hendro

Saidatin, Naili

Indonesian

e-Jurnal ITATS (Institut Teknologi Adhi Tama Surabay)

- 261 - 
 
 Deteksi Wajah dan Mata dengan Menggunakan Metode Fitur Haar-
Like pada Kamera WebCam 
 
Hendro Nugroho1, Muchamad Kurniawan2, Naili Saidatin3 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya1,2,3 
dosh3ndro@itats.ac.id1, muchamad.kurniawan@itats.ac.id2, naili@itats.ac.id3 
 
ABSTRACT 
Object detection on computer vision is important, especially about face detection, In this research, the face 
and eye detection research that was used by the object of that person saw the webcam camera or not. To 
support thus research, the method approach used is Haar-Like Feature. The steps of this research are video 
input from webcam camera, grayscale processes, addition of detection areas, Haar-Like Feature methods, 
results of detection of face and eye objects. The results of face and eye detection are in the form of results 
on objects detected face and eys when the object sees the webcam camera. The unsuccessful results of face 
and eye detection are caused by the object wearing glasses and not seeing the webcam camera 
Keywords: detection face and eye, grayscale, Haar-Like Feature, Webcam 
 
ABSTRAK 
Detekesi objek pada komputer vision merupakan hal yang penting, terutama tentang deteksi wajah. Didalam 
penelitian ini, dilakukan penelitian deteksi wajah dan mata yang digunakan objek orang itu melihat kamera 
webcam atau tidak. Untuk menunjang penelitian ini, pendekatan metode yang digunakan adalah Haar-Like 
Fitur. Langkah-langkah penelitian ini adalah input video dari kamera webcam, proses grayscale, 
penambahan area deteksi, metode Haar-Like fitur, hasil deteksi objek wajah dan mata. Hasil dari deteksi 
wajah dan mata didapat berupa hasil pada objek terdeteksi wajah dan mata pada saat objek melihat kamera 
Webcam. Hasil yang tidak berhasil deteksi wajah dan mata disebabkan oleh objek memakai kacamata dan 
tidak melihat kamera webcam 
Kata kunci: Deteksi wajah dan mata, Grayscale, Haar-Like Fitur, Webcam 
 
 
PENDAHULUAN 
Deteksi wajah merupakan dasar dan sangat penting bagi permasalahan komputer vision 
dan pengenalan pola[1]. Didalam penelitian ini untuk pengenalan pola dan komputer vision pada 
deteksi wajah ditambah dengan deteksi mata. Pengunaan deteksi mata digunakan untuk 
mengetahui apakah sesorang tersebut melihat kamera atau tidak, dalam hal ini kamera Webcam. 
Pengembangan penilitian deteksi wajah dan mata untuk industry 4.0 adalah untuk keamanan, 
mengetahui jumlah karyawan di dalam ruangan, absensi dengan pengenalan wajah, dan lain-lain.   
Deteksi wajah dan mata penelitian ini merupakan tantangan tersendiri, karenan tingkat 
keberhasilan dalam deteksi wajah dipengaruhi oleh pose wajah, okulasi, pencahayaan, dan 
kualitas gambar[2]. Sehingga dalam penelitian deteksi wajah dan mata menggunakan kamera 
Webcam untuk mengetahui kualitas gambar dan tingkat keakurasian hasil deteksi wajah dan 
mata. Dalam penelitian sebelumnya untuk melakukan deteksi wajah menggunakan metode Haar-
Like sebagai fitur pada bagian wajah (mulut dan mata)[2].  Fungsi penggunaan metode Haar-Like 
fitur pada objek dua dimensi (2D), sehingga deteksi yang digunakan bentuk region rectangular 
pada objek local[3].  
Didalam penelitian ini, kami mengusulkan deteksi wajah dan mata secara real time 
dengan menggunakan kamera Webcam, untuk mengetahui keakurasian pada deteksi objek wajah 
dan mata. Penandaan objek wajah dan mata dengan ditandai objek wilayah wajah dan mata 
dalam bentuk lingkaran oval wajah dan mata. Proses deteksi wajah menggunakan metode Haar-
Like fitur pada gambar manusia yang inputannya pada kamera Webcam secara real time.  
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019  ISSN (print): 2686-0023 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya   ISSN (online): 2685-6875 
 
- 262 - 
 
TINJAUAN PUSTAKA 
Kamera WebCam 
Kamera Webcam yang berasal dari kata “Web Camera” yang merupakan perangkat 
hadware yang terhubung dengan komputer melalui port USB. Kegunaan kamera webcam sebagai 
alat input untuk menampilkan video secara real time pada komputer kita. Secara umum semua 
perangkat laptop dilengkapi kamera Webcam untuk digunakan untuk pengambilan gambar atau 
sebagai alat komunikasi secara live yang menampilkan video. Cara kerja kamera Webcam sama 
dengan kamera digital yaitu untuk pengambilan gambar, Webcam dengan menangkap cahaya 
lewat lensa berukuran kecil. Lensa yang berukuran kecil dibagian depan kamera menangkapa 
cahaya dengan bantuan detector cahaya mikroskopil yang terpasang pada kamera Webcam. 
Teknologi pengambilan gambar pada Webcam yaitu Charge-Couple Device (CCD) atau CMOS 
image sensor. Hasil dari Webcam berupa gambar yang dapat diolah secara digital atau sebagai 
bahan penelitian.  
GrayScale 
Untuk memudahkan gambar didalam ekstraksi fitur menggunakan Haar-like, maka 
gambar wajah diubah warna menjadi grayscale. Nilai-nilai RGB (Red Green Blue) menjadi nilai 
yang seragam (grayscale). Dengan nilai piksel seragam inilah yang memudahkan penghitungan 
ekstrasksi fitur. Dengan penggunaan nilai grayscale, fitur seperti Haar-like atau penggunaan 
filter persegipanjang Haar dapat memberikan informasi yang diambil dari tingkat grayscale dari 
dua daerah yang berdekatan dalam satu gambar[4]. Mencari nilai Graysclae (I) dari penjumlahan 
nilai R, G, B dan dibagi tiga (3) pada tiap-tiap piksel.  Persamaan untuk mencari nilai Grayscale 
dapat dilihat dibawah ini 
 
3
BGR
I

 ….. (1) 
Haar-Like Fitur 
Untuk mendapatkan hasil deteksi wajah dan mata metode yang digunakan adalah Haar-
Like Fitur. Viola dan John mengenalkan deteksi objek secara cepat dengan menggunakan Haar-
Like Fitur dan pengembangan Haar-Like Fitur berasal dari  perluasan pada Haar Walvelet[5].  
Cara kerja Haar-Like fitur adalah mengenali objek citra berdasarkan nilai dari fitur, tetapi bukan 
nilai piksel dari citra objek tersebut. Proses citra menggunakan metode Haar-Like fitur dengan 
detektor objek (gambar 1) dalam kotak inilah proses pengklasifikasikan dibuat sejumlah fitur-
fitur kecil yang penting sebagai objek[6]. Teknik menghitung nilai  Haar-Like fitur dari dasar 
citra melalui piksel, nilai integral citra P(x,y) sama denan jumlah nilai piksel di bagian atas dan 
ke sebelah kiri lokasi piksel, dan dijelasakan pada persamaan 2[6]. 
 
 
Gambar 1. Contoh Haar-Like Fitur [7]. 
 



yyxx
yxpyxP
','
)','(),( ….. (2) 
Untuk mengetahui apakah objek yang dideteksi ada atau tidak, dilakukan didalam 
proses filtering didalam kotak objek detector. Proses filter secara bertingkat ini disebut sebagai 
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019  ISSN (print): 2686-0023 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya   ISSN (online): 2685-6875 
 
- 263 - 
 
Haar Cascade Classifier.  Penggunaan Integral Image pada penghitungan fitur nilai Haar, 
pertama dibentuk matriks nilai integral yang proses integeral image matriks citra ditentukan 
menggunakan persamaan 3 [8]. 
),(),1(),(
),()1,(),(
yxSyxPyxP
yxpyxSyxS


 ….. (3) 
Dengan catatan S(x,y) kumulatig dari sum of line dan S(x,-1)=P(-1,y)=0 
  
METODE 
Untuk penjelasaan diddalam penelitian deteksi wajah dan mata pada video yang 
dihasilkan dari kamera Webcam, maka peneliti menguraikan diagram alir proses dekteksi wajah 
dan mata menggunakan metode Haar-Like fitur. Diagram alir yang ditunjukkan pada gambar 2, 
terdapat beberapa kegiatan mulai dari input video dari kamera Webcam, Proses Grayscale, 
Proses deteksi menggunakan Haar-Like Fitur dam terakhir output berupa video yang terdeteksi 
wajah dan mata. Proses koneksi kamera Webcam dengan bahasa pemrogramaan Delphi sebagai 
alat input video menggunakan tool VLDSCapture. Format ukuran video yang dihasilakan adalah 
697x489 piksel dengan durasi waktu 19 detik dengan jumlah frame 425 gambar. Dari 425 
gambar maka dilakukan proses deteksi wajah dan mata satu persatu setiap gambar dengan 
menggunakan metode Haar-Like fitur.  
 Sebelum proses metode Haar-Like fitur, jumlah frame pada video dilakukan proses 
grayscale dengan menggunakan persamaan 1. Setelah citra dilakukan proses grayscale, maka 
dilanjutkan proses Haar-Like fitur. Proses Haar-Like fitur pada deteksi wajah dan mata dapat 
ditunjukan pada gambar 3. Untuk video yang terdiri dari jumlah gambar bergerak, proses yang 
dilakukan secara diskrit dengan mencuplik video pada rata-rata frame tertentu. Persamaan Haar-
Like fitur yang digunakan adalah persamaan 2 dan persamaan 3. Proses Haar-Like fitur 
dilanjutkan untuk mengetahui area tersebut terdapat objek yang diamati yaitu wajah dan mata. 
Apabila seluruh filter Haar terpenuhi maka bisa dikatakan terdapat objek di area citra tersebut. 
Output yang terdapat di video yaitu terdapat gambar oval warna merah sebagai deteksi wajah dan 
oval warna kuning sebagai deteksi mata. 
 
 
Gambar 2. Diagram Alir Haar-Like Fitur 
 
 
 
 
 
 
 
Gambar 3. Pendeteksian Wajah dan Mata 
dengan Haar-Like Fitur 
 
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019  ISSN (print): 2686-0023 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya   ISSN (online): 2685-6875 
 
- 264 - 
 
HASIL DAN PEMBAHASAN 
Hasil Deteksi Wajah dan Mata 
Berdasarkan diagram alir pada gambar 2, maka dihasilkan deteksi wajah dan mata 
menggunakan Haar-Like Fitur yang disajikan pada gambar 4. Output deteksi wajah dan mata 
yang dihasilkan dengan adanya tanda oval warna merah untuk deteksi wajah dan oval warna 
kuning untuk deteksi mata. Ukuran video pada output hasil adalah 377x281 piksel yang dapat 
dilihat gambar 5 interface hasil deteksi wajah dan mata.  
 
 
Gambar 4. Hasil Deteksi Wajah dan Mata Haar-Like Fitur 
 
 
Gambar 5. Interface Deteksi Wajah dan Mata 
 
Rekap hasil keseluruhan dari tiap-tiap frame dari video untuk hasil deteksi wajah dan 
mata, disajikan dalam bentuk tabel 1. Tabel 1 menjelaskan hasil tiap-tiap frame citra deteksi 
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019  ISSN (print): 2686-0023 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya   ISSN (online): 2685-6875 
 
- 265 - 
 
wajah dan mata pada satu file video yang didapat dari input kamera Webcam. Didalam video 
terdapat tiga orang yang melakukan kegiatan didalam lab komputer. 
 
Tabel 1. Data Hasil Deteksi Wajah Dan Mata Haar-Like Fitur 
Data 
ke- 
Frame Citra 
Video 
Hasil Deteksi 
Keterangan 
Wajah Mata 
1  1-63 Tidak Tidak semua orang tidak 
melihat kamera 
Webcam 
2 64-90 Terdeteksi Tidak Satu orang melihat 
kamera 
3 231-293 Terdeteksi Terdeteksi Satu orang melihat 
kamera 
4 300-369 Terdeteksi Terdeteksi Dua orang melihat 
kamera 
 
Pembahasan 
Pada hasil output deteksi wajah dan mata menggunakan Haar-Like fitur menunjukkan 
bahwa orang yang melihat kamera Webcam, maka terdeteksi wajah dan mata. Akan tetapi pada 
saat frame yang ke-376 terdapat orang melihat kamera tapi tidak terdeteksi wajah dan mata yang 
dapat dilihat pada gambar 6. Dari gambar 6 tersebut orang tersebut memakai kaca mata yang 
sehinga tidak dapat terdeteksi wajah dan mata. 
 
 
Gambar 6. Tidak Terdeteksi Wajah dan Mata 
  
KESIMPULAN 
Dari hasil deteksi wajah dan mata menggunakan metode Haar-Like fitur terdapat 
keberhasilan deteksi pada saat wajah dan mata menghadap kamera Webcam, akan tetapi wajah 
dan mata tidak menghadap kamera webkam maka tidak terdeteksi. Untuk orang yang 
menggunakan kacamata maka hasil yang didapat tidak terdeteksi wajah dan mata, akan tetapi 
wajah tertutup objek sebagian masih bisa terdeteksi wajah saja. 
 
Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019  ISSN (print): 2686-0023 
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya   ISSN (online): 2685-6875 
 
- 266 - 
 
UCAPAN TERIMA KASIH  
Terima kasih kepada Prisma Profesional untuk mendapatkan data dari kamera webcam. 
 
DAFTAR PUSTAKA 
[1] X. Sun, P. Wu, and S. C. H. Hoi, “Neurocomputing Face detection using deep learning : An 
improved faster RCNN approach,” Neurocomputing, vol. 299, pp. 42–50, 2018. 
[2] X. Zhao, X. Chai, Z. Niu, C. Heng, and S. Shan, “Context modeling for facial landmark detection 
based on Non-Adjacent Rectangle ( NAR ) Haar-like feature ☆,” IMAVIS, vol. 30, no. 3, pp. 136–
146, 2012. 
[3] S. Pavani, D. Delgado, and A. F. Frangi, “Haar-like features with optimally weighted rectangles for 
rapid object detection,” Pattern Recognit., vol. 43, no. 1, pp. 160–172, 2010. 
[4] A. Mohamed, A. Issam, B. Mohamed, and B. Abdellatif, “Real-time detection of vehicles using the 
haar-like features and artificial neuron networks,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 73, no. 
Awict, pp. 24–31, 2015. 
[5] K. Park and S. Hwang, “An improved Haar-like feature for efficient object detection q,” PATTERN 
Recognit. Lett., vol. 42, pp. 148–153, 2014. 
[6] D. Lima et al., “Computers in Industry Augmented visualization using homomorphic fi ltering and 
Haar-based natural markers for power systems substations,” Comput. Ind., vol. 97, pp. 67–75, 
2018. 
[7] M. Abed, M. Khanapi, A. Ghani, and N. Arunkumar, “A real time computer aided object detection 
of nasopharyngeal carcinoma using genetic algorithm and artificial neural network based on Haar 
feature fear,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 89, pp. 539–547, 2018. 
[8] B. Mohamed, A. Issam, A. Mohamed, and B. Abdellatif, “ECG image classification in real time 
based on the haar-like features and artificial neural networks,” Procedia - Procedia Comput. Sci., 
vol. 73, no. Awict, pp. 32–39, 2015. 
 


Deteksi Wajah dan Mata dengan Menggunakan Metode Fitur Haar-Like pada Kamera WebCam

https://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/article/download/564/372

Deteksi Wajah dan Mata dengan Menggunakan Metode Fitur Haar-Like pada Kamera WebCam

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

e-Jurnal ITATS (Institut Teknologi Adhi Tama Surabay)