DETEKSI POLA WAJAH OTOMATIS DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HAARCASCADE CLASSIFIER

Laila Ali Putri; Lailan Sofinah Harahap; Maria Ulfa

doi:10.46576/syntax.v6i1.6742

DETEKSI POLA WAJAH OTOMATIS DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HAARCASCADE CLASSIFIER

Laila Ali Putri, Lailan Sofinah Harahap, Maria Ulfa

Abstract

Deteksi wajah merupakan salah satu topik yang banyak diteliti dalam bidang visi komputer dan pengolahan citra digital. Metode Haar Cascade adalah salah satu metode yang sering digunakan untuk mendeteksi wajah pada suatu citra atau video. Metode ini menggunakan fitur Haar untuk mengidentifikasi wajah dengan cara membandingkannya dengan wajah yang ada pada database. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Haar Cascade untuk mendeteksi wajah menggunakan library OpenCV. Tahapan yang dilakukan meliputi akuisisi citra, pemrosesan citra, deteksi wajah menggunakan Haar Cascade, dan evaluasi hasil deteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Haar Cascade dapat mendeteksi wajah dengan cukup baik dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang.

Kata Kunci : Deteksi Wajah; Haar Cascade; OpenCV

ABSTRACT

Abstract Face detection is one of the most researched topics in the field of computer vision and digital image processing. The Haar Cascade method is one method that is often used to detect faces in an image or video. This method uses Haar features to identify faces by comparing them with existing faces in the database. This research aims to implement the Haar Cascade method to detect faces using the OpenCV library. The stages include image acquisition, image processing, face detection using Haar Cascade, and evaluation of detection results. The results show that the Haar Cascade method can detect faces quite well in various lighting conditions and viewing angles.

Keyword : Face Detection; Haar Cascade; OpenCV

Full Text:

PDF (Bahasa Indonesia)

References

Batubara, I. H., Saragih, S., Syahputra, E., Armanto, D., Sari, I. P., Lubis, B. S., & Siregar, E. F. S. (2022). Mapping research developments on mathematics communication: Bibliometric study by VosViewer. *Al-Ishlah: Jurnal Pendidikan*, 14(3), 2637–2648.

Deise, M., & Roque, T. (2016). Face detection and recognition in color images under Matlab. *Journal of Computer Science Research*, 9(2), 13–24.

Fouad, S., Al-Azawi, T., & Abdulrahman, A. A. (2020). Face detection by some methods based on Matlab. *International Journal of Computer Applications*.

Hartanto, B. (2022). *Visi komputer: Teori dan praktik dengan Python dan OpenCV*. Andi.

Kosasih, R., & Daomara, C. (2021). Pengenalan wajah dengan menggunakan metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH). *Jurnal Media Informatika Budidarma*, 5(4), 1258. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3171

Nugroho, S. R. (2023). *Pengenalan pola dan pembelajaran mesin*. Graha Ilmu.

Prastya, A., & Mahardiyah. (2019). Sistem pengenalan wajah manusia menggunakan algoritma Viola-Jones dan Principal Component Analysis (pp. 85–92). Universitas Maarif Hasyim.

Putra, T. W. A., Adi, K., & Isnanto, R. R. (2013). Pengenalan wajah dengan matriks kookurensi aras keabuan dan jaringan syaraf tiruan probabilistik. *Jurnal Sistem Informasi Bisnis*, 3(2). https://doi.org/10.21456/vol3iss2pp8294

Ramadhani, A. (2021). *Kecerdasan buatan dalam pengolahan citra digital*. Penerbit Erlangga.

Rifki, K., Priambodho, J., & Musthofa, A. (2021). Pengenalan plat nomor dan wajah pengendara menggunakan convolutional neural network dan metode absolute difference pada sistem gerbang otomatis. *Jurnal Teknik ITS*, 10(2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v10i2.72508

Sari, I. P., Al-Khowarizmi, A., & Batubara, I. H. (2021). Cluster analysis using K-means algorithm and fuzzy C-means clustering for grouping students' abilities in online learning process. *Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering*, 2(1), 139–144.

Sari, I. P., Al-Khowarizmi, A., & Batubara, I. H. (2021). Optimization of the FP-Growth algorithm in data mining techniques to get the electric power theft pattern for the development of smart city. In *4th International Conference of Computer and Informatics Engineering (IC2IE)* (pp. 293–298).

Sari, I. P., Batubara, I. H., & Al-Khowarizmi, A. (2021). Sensitivity of obtaining errors in the combination of fuzzy and neural networks for conducting student assessment on e-learning. *International Journal of Economic, Technology and Social Sciences (Injects)*, 2(1), 331–338.

Suryani, L., & Firmansyah, D. (2021). *Pengolahan citra digital dan implementasinya dalam deteksi wajah*. Informatika.

DOI: https://doi.org/10.46576/syntax.v6i1.6742