EKSTRAKSI KONTUR MATA PADA SKETSA WAJAH MENGGUNAKAN GRADIENT VECTOR FLOW SNAKE S ANGAP MULYADI 2208 205 011 August, 03 rd 2010
EKSTRAKSI KONTUR MATA PADA SKETSA WAJAH MENGGUNAKAN
GRADIENT VECTOR FLOW SNAKE
SANGAP MULYADISANGAP MULYADI2208 205 011
August, 03rd 2010
AbstrakAbstrak
Dunia modern dewasa ini memanfaatkan teknologi biometrik dalampengenalan fitur-fitur wajah khususnya melalui deteksi fitur mata denganpengenalan fitur-fitur wajah khususnya melalui deteksi fitur mata denganmengembangkan sistem yang mengekstraksi kontur mata dari sketsa wajah.Proses diawali dengan mengakuisisi image dari sejumlah sketsa wajahfrontal-view tipe halftone berukuran 110x150 piksel dan 296x401 piksel sertamembentuk template mata. Kemudian dilakukan proses deteksi titik lokasimembentuk template mata. Kemudian dilakukan proses deteksi titik lokasiposisi mata dengan mencocokkan template mata terhadap sketsa wajahmenggunakan algorithma template matching kombinasi grid maupun tanpagrid untuk menentukan lokasi titik dan posisi mata dari sketsa wajahdilanjutkan dengan menentukan titik tengah posisi mata tersebut. Hasildilanjutkan dengan menentukan titik tengah posisi mata tersebut. Hasildeteksi lokasi posisi mata tanpa grid diperoleh kesalahan deteksi lokasi posisimata (tidak dikenali) sebanyak 10 sketsa dari keseluruhan 50 sketsa wajahmenjadi 5 dari 50 dengan grid, 2 sketsa besar dengan grid dan 1 sketsauntuk miring 2 derajat kanan. Selanjutnya analisis menggunakan ROCuntuk miring 2 derajat kanan. Selanjutnya analisis menggunakan ROCdengan nilai threshold 0.01333 diperoleh masing-masing 71% dan 77%.Proses ekstraksi kontur mata yang dilakukan Gradient Vector Flow Snakesangat dipengaruhi hasil template matching untuk penentuan inisialisasikontur dengan hasil cukup baik walaupun tidak smooth.kontur dengan hasil cukup baik walaupun tidak smooth.Keywords : template matching, grid, ROC, Gradient Vector Flow Snake
PendahuluanPendahuluanLatar BelakangSistem pengenalan wajah sebagai bagian dari teknologi biometrik masih menjadiperhatian dan penelitian para ahli dalam pengaksesan informasi pada multimediaperhatian dan penelitian para ahli dalam pengaksesan informasi pada multimediajaringan. Ekstraksi fitur-fitur wajah dari image baik berupa sketsa wajah memilikicakupan penggunaan yang luas seperti misalnya pemodelan wajah,pengenalanekspresi wajah,animasi wajah maupun pengenalan wajah berdasarkan fiturnyailustrasi gambar 1.ilustrasi gambar 1.
Gambar 1(a) Deteksi fitur wajah (mata) dan (b) Contoh ekstraksi mata
Gambar 2. Contoh bentuk sketsa wajah frontal-view tipe halftone (courtesy ArifMuntasa)
Rumusan masalahRumusan masalah
Permasalahan yang harus dipecahkanPermasalahan yang harus dipecahkan
(1) Penentuan titik lokasi posisi dari mata terhadap sketsawajahwajah
(2) Metode yang tepat dalam melakukan ekstraksi konturmata
Batasan MasalahBatasan Masalah
1. Menentukan inisialisasi kontur mata algoritma 1. Menentukan inisialisasi kontur mata algoritma template matching
2. Data yang dipakai adalah pada sketsa wajah 2. Data yang dipakai adalah pada sketsa wajah frontal-view tipe halftone
3. Ekstraksi kontur mata menggunakanGVFsnake. GVFsnake.
TujuanTujuan
Berdasarkan rumusan masalah maka tujuan desain penelitian ini adalah
1. Metode pencocokan template dan ekstraksi konturyang didesain juga waktu identifikasi yang cepatdengan tingkat kesalahan yang relatif kecil padadengan tingkat kesalahan yang relatif kecil padasketsa wajah
2. Mendapatkan kontur mata pada sketsa wajah yangMendapatkan kontur mata pada sketsa wajah yangsmooth berdasarkan identifikasi awal yang teruji baik
ManfaatManfaat
Dari tujuan penelitian diharapkan pada penelitianDari tujuan penelitian diharapkan pada penelitianini mempunyai kontribusi adanya suatu metodeekstraksi kontur mata yang cepat dan tingkatakurasi yangbaikakurasi yangbaik
Metodologi PenelitianMetodologi Penelitian
Dalam penelitian ini, langkah kerja yang digunakan adalah sebagaiberikut:berikut:
1. Mempelajari teori dasar tentang template matching dan GVF .2. Mempelajari referensi penelitian-penelitian yang berhubungan2. Mempelajari referensi penelitian-penelitian yang berhubungandengan fitur wajah.3. Mendesain template database mata4. Mendesain sistem identifikasi kontur mata sketsa wajah.4. Mendesain sistem identifikasi kontur mata sketsa wajah.5. Melakukan pengujian ekstraksi kontur mata menggunakanGVFSnake.6. Menganalisis hasil dari pengujian ekstraksi kontur mata6. Menganalisis hasil dari pengujian ekstraksi kontur matamenggunakan metode GVF7. Menganalisa hasil dari pengujian yang telah dilakukan.8. Menyusun laporan penelitian.8. Menyusun laporan penelitian.
Sistematika Penulisan
Penulisan penelitian ini terdiri atas 5 bab, dimana setiap bab saling berhubungan satu sama lain sesuai dengan urutan permasalahan yang akan dibahas. Garis besar susunan penulisan penelitian ini adalah
Sistematika Penulisan
dengan urutan permasalahan yang akan dibahas. Garis besar susunan penulisan penelitian ini adalah sebagai berikut :
BAB 1. PendahuluanMendeskripsikan mengenai latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan. dan sistematika penulisan.
BAB 2. Teori PenunjangBerisi tentang kajian teoritis mengenai konsep dasar ekstraksi kontur mata ,algoritma template matching, metode GVFsnake (Gradient Vector Flowsnake)
BAB 3. Perancangan Sistem BAB 3. Perancangan Sistem Membahas tentang perancangan sistem yang dibuat mulai dari input image,desain database template mata, penentuan titik tengah inisialisasi kontur mata, dan ekstraksi pada kontur mata
BAB 4. Pengujian sistemMembahas tentang pengujian yang dilakukan secara komprehensif terhadap rancangan sistem yang M embahas tentang pengujian yang dilakukan secara komprehensif terhadap rancangan sistem yang didesain pada kondisi uji yang disiapkan
BAB 5. PenutupBerisikan kesimpulan-kesimpulan yang bisa diambil dari hasil penelitian ini serta saran-saran yang digunakan perbaikan sistemdigunakan perbaikan sistem
feature detection stage (tracking)
Input sketsa wajah110x150 piksel,296x401piksel
Template matching Lokasi posisi mata
template mataTentukan titik tengah mataSketsa wajah dalam Grayscale
Ubah dalam grayscale Bentuk persamaan elips untuk inisialisasi kontur
Ekstraksi kontur mata menggunakan GVF Snake
Akuisisi data
Kontur matafrontal non grid, frontal gridmiring 2 derajat kirimiring 2 derajat kananevaluasi ROC
System Overview
BAB 2. TINJAUAN PUSTAKABAB 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Template Matching2.1. Template MatchingJumlah perbedaan piksel dinyatakan juga sebagai algoritmapembanding antara image sketsa wajah terhadap template mata
Gambar 3 (a) image sketsa wajah (b) contoh template mata 65x10 piksel dan 29x173 piksel
1.2...,),(),(m n
jyixfimnmgjiD 1.2...,),(),(0 0y x
jyixfimnmgjiD
m n
jyixfimnmg ,),(miny x
jyixfimnmg0 0
,),(min
2.2...,min jiDSMatching
Flow Chart Template MatchingFlow Chart Template Matching
start
Input template mata
Lakukan proses pencarian dari batas image
Seleksi P bedaan piksel antara template mata dengan image
Dapatkan perbedaan/selisih terkecilDapatkan perbedaan/selisih terkecil
Minimum ?
Gambar 4. Flow Chart Template Matching
end
2.2. Gradient Vector Flow Snake(GVFSnake)2.2. Gradient Vector Flow Snake(GVFSnake)
Kelebihan Gradient Vector Flow SnakeKemampuan untuk bergerak sampai ke arah batas cekungan pada Kemampuan untuk bergerak sampai ke arah batas cekungan pada quiver (concavities)Tidak membutuhkan pengetahuan data pelatihan terlebih duluMempunyai capture range yang besar
Gambar 5. Gradient Vector Flow [5] Gambar 5. Gradient Vector Flow [5]
Chenyang Xu, Jerry L.Prince, Snakes, shapes, and gradient vector flow , 1998.
GVF field is defined as the equilibrium solution to the following diffusion equation
dxdyffvvuu yxyx
222222 -v
yxvyxu ,),,( vwhere
,,,,,,,,,
,,,,,,,,,222
222
yxfyxfyxftyxvtyxvtyxv
yxfyxfyxftyxutyxutyxu
yxxt
yxxt
1-0 factor, regulation a is andoperator laplace is where
,,,,,,,,, yxfyxfyxftyxvtyxvtyxv yxxt
Xu & Prince: Snake, shape and gradient vector flow. IEEE trans image processing 1998, 7:359-369
energy functional Kombinasi dari internal forcesand energy functional Kombinasi dari internal forcesand external forces
internal forceskeluar dari snakeexternal forces berasal dari imageSnakes secara parametric dinyatakanEnergy functional yang diminimalkan adalah
)](),([)( 21 spspszEnergy functional yang diminimalkan adalah
1
intint ))](())(())(([ dssEsEsEE constraimagesnake zzz0
intint ))](())(())(([ dssEsEsEE constraimagesnake zzz
feature detection stage (tracking)
Input sketsa wajah110x150 piksel,296x401piksel
Template matching Lokasi posisi mata
template mataTentukan titik tengah mataSketsa wajah dalam Grayscale
Ubah dalam grayscale Bentuk persamaan elips untuk inisialisasi kontur
Ekstraksi kontur mata menggunakan GVF Snake
Akuisisi data
Kontur matafrontal non grid, frontal gridmiring 2 derajat kirimiring 2 derajat kananevaluasi ROC
System Overview
Bab 3. Metodologi PenelitianBab 3. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan objek wajah manusia dalam bentuk sketsa wajah untukdiekstraksi. Beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian ini meliputidiekstraksi. Beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi
Melakukan akuisisi data image dari format RGB kedalam bentuk Grayscale Membuat template mata dari sketsa wajah yang sudah diubah dalam bentuk grayscaleMenjadikan template mata dan sketsa wajah dalam bentuk grayscale sebagai input Menjadikan template mata dan sketsa wajah dalam bentuk grayscale sebagai input image untuk dilakukan pemrosesanMenentukan lokasi titik posisi mata dengan melakukan proses template matching terhadap input image dan template mataMembuat persamaan ellips untuk kemudian digunakan sebagai penentuan titik tengahMembuat persamaan ellips untuk kemudian digunakan sebagai penentuan titik tengahmelakukan inisialisasi konturMelakukan ekstraksi kontur mata dengan menggunakan Gradient Vector Flow Snake
Bab 4. Hasil eksperimen dan analisisBab 4. Hasil eksperimen dan analisis
Gambar 4.1 Hasil deteksi lokasi posisi mata pada 50 sketsa wajahGambar 4.1 Hasil deteksi lokasi posisi mata pada 50 sketsa wajahhalftone 110x150 piksel (tanpa grid)
Gambar 4.2 Hasil deteksi lokasi posisi mata pada 50 sketsa wajahhalftone 110x150 piksel (tanpa grid)