Segmentasi Citra Wajah dengan Implementasi Adaptif Threshold- Integral Image

Abstract

Segmentasi wajah merupakan bagian penting dalam pengolahan citra digital untuk mengetahui objek wajah dalam citra sebelum dilakukan pendeteksian ekspresi wajah. Adaptif Threshold – Integral Image adalah salah satu teknik segmentasi berbasis pixel-based, yaitu local thresholding. Penelitian ini bertujuan untuk memisahkan objek wajah manusia dan background -nya. Citra wajah yang akan digunakan nanti citra di dalam ruangan (indoor) dan di luar ruangan (outdoor) dengan resolusi gambar 300x400 piksel. Pada penelitian ini juga mencari nilai parameter S (kernel) dan T (threshold) yang terbaik dengan melakukan 16 kali percobaan. Dan didapatkan hasil terbaik, yaitu citra di dalam ruangan (indoor) nilai S=1/2 dan T=50, serta citra di luar ruangan (outdoor) nilai S=1/30 dan T=30. Segmentasi citra wajah dengan menggunakan metode Adaptif Threshold – Integral Image robust (kuat) terhadap intensitas cahaya tinggi dan rendah dengan mengatur nilai parameter S (kernel) dan T (Threshold) maka metode ini mampu memisahkan objek wajah dan background -nya. Dari hasil uji coba threshold menggunakan metode Adaptif Threshold – Integral Image terhadap citra di dalam ruangan (indoor) dan di luar ruangan (outdoor) menghasilkan thresholding yang baik dengan mempertimbangkan nilai parameter S (kernel) dan T (threshold) memberikan hasil dengan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu citra di dalam ruangan (indoor) sebesar 96.72%, dan citra di luar ruangan (outdoor) sebesar 93.59%. Abstract Face segmentation is an important in digital image processing to find out the object's face in the image before detecting facial expressions. Adaptive Threshold - Integral Image is a pixel-based segmentation technique, which is local thresholding. This study is intended to split the object of a human face and its background. Face images that will be used later in indoor and outdoor with an image resolution of 300x400 pixels. This study also searched for the best S (kernel) and T (threshold) parameter values by performing 16 experiments. And the best results are obtained, name the image in the room (indoor) the value of S = 1/2 and T = 50, and the image outside the room (outdoor) the value of S = 1/30 and T = 30. Face image segmentation using the Adaptive Threshold - Integral Image robust method of high and low light intensity by setting the S (kernel) and T (Threshold) parameter values, this method is able to split the face object and its background. From the results of the threshold trial using the Adaptive Threshold - Integral Image method for indoor and outdoor images produces a good thresholding by considering the values of the S (kernel) and T (threshold) parameters to give results with a high degree of accuracy, that is indoor images of 96.72%, and outdoor images of 93.59%.