Pelacakan Pupil Mata Secara Real-Time Menggunakan Metode Haar-Like Feature
Abstract
Pengenalan objek merupakan bagian dari bidang computer vision yang dapat mengenali objek seperti wajah dan mata. Pengenalan objek memerlukan penginderaan model secara visual, menggunakan perangkat pencitraan seperti webcam. Pada penelitian ini dilakukan pelacakan pupil mata dengan menggunakan metode haar=like features. Metode ini menghitung selisih jumlah setiap pixel di kisaran wilayah persegi panjang yang berdekatan dengan
lokasi tertentu pada jendela pendekteksi. Proses pengenalan dan pendektesian pupil mata melalui beberapa tahapan yaitu dengan mengubah kanal warna
(RGB) menjadi kanal keabuan (grayscale), meningkatkan kontras citra keabuan menggunakan metode Histogram Equalization, mengurangi detail dari citra untuk mengurangi noise menggunakan metode penapisan citra, melakukan pendektesian wajah yang digunakan sebagai dasar untuk menentukan lokasi pupil mata menggunakan haar-like features, dan kemudian mendekteksi pupil mata. Berdasarkan pengujian pada sistem, sistem ini memperoleh ketepatan 86,7% pada intensitas cahaya terang dan 66,7% pada intensitas cahaya remang.
References
[2] Sinaurat. S, 2012. “Analisa Sistem Pengenalan Wajah berbentuk Citra Digital dengan Algoritma Principal Componen Analysis†Medan, Indonesia, 2012.
[3] Kusumanto. RD, Pambudi. S. W., Tompunu. N, A., 2012. “Aplikasi Sensor Vision untuk Deteksi MultiFace dan Menghitung Jumlah Orangâ€, Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan (SEMATIK 2012), Semarang, Indonesia. ISBN 979 - 26 - 0255 - 0
[4] Sepritahara. 2012. “Sistem Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan Metode Hidden Markov Model (HMM). Universitas Indonesia: Indonesia.
[5] Kashyap, L. K., and Shantaiya, S., 2011, Noise Removal of Facial Expression Images using Wiener Filter, Disha Institute of Management and Technology, Raipur: India.
[6] Pambudi, W., S., Salamah, I., Tompunu, A. N., 2011. “Deteksi dan Estimasi Jarak Objek Menggunakan Single Camera dengan Model Segmentasi HSVâ€, Seminar Nasional Teknoin 2011, Universitas Islam Indonesia, Semarang, Indonesia.
[7] Lienhart, Rainer and Jochen Maydt , 2002. “An extended set of haar-like features for rapid object detectionâ€. In: IEEE ICIP 2002, Vol.1, pp 900-903.
[8] Viola, Paul and Michael Jones, 2001. “Rapid object detection using boosted cascade of simple featuresâ€. In: Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001.
