Electronic Theses and Dissertation

Abstrak – Secara umum, sistem deteksi wajah dirancang dengan mempertimbangkan spektrum VIS. Hal ini membuat proses deteksi wajah tidak efektif ditempatkan di lingkungan yang pencahayaannya kurang, sehingga pada penelitian ini menggunakan citra termal NIR untuk pendeteksian wajah. Pada penelitian ini mengadopsi metode morfologi dikarenakan hasil dari proses face detector masih terdapat bagian selain wajah yang tidak terlokalisasi dengan baik. Operasi morfologi digunakan untuk menyempurnakan hasil dari segmentasi citra. Adapun objek penelitian yang digunakan pada sistem deteksi wajah adalah dataset LDHF-DB dengan jumlah data 100 citra dengan jarak yang berbeda-beda yaitu 1 meter, 60 meter, dan 100 meter yang terdiri dari citra termal NIR dan dataset tuft dengan jumlah data 60 citra. Pada penelitian dilakukan pengujian menggunakan jarak-jarak yang berbeda yang bertujuan untuk mengamati apakah semakin jauh jarak, citra wajah masih dapat terdeteksi atau tidak. Pada penelitian ini juga menguji performa citra termal NIR sebelum dan sesudah mengaplikasikan metode morfologi. Serta, pada penelitian ini juga menguji penggunaan dari morfologi pada citra VIS yang bertujuan untuk membandingkan performa antara citra VIS dan citra termal NIR. Pengujian dilakukan dengan menggunakan parameter PSNR. PSNR merupakan nilai perhitungan berdasarkan citra yang dihasilkan. Pada penelitian ini membuktikan bahwa performa citra termal spektrum NIR berupa pengujian nilai PSNR, lebih baik sesudah menggunakan metode morfologi dibandingkan sebelum menggunakan metode morfologi. Walaupun citra termal spektrum NIR ditangkap pada saat malam hari, hasil dari akurasi pendeteksian nilai PSNR sudah mendekati nilai PSNR citra VIS.
Kata kunci: Deteksi wajah, Citra Termal, Spektrum NIR, Morfologi Citra

Abstract – In general, face detection systems are designed with the VIS spectrum in mind. This makes the face detection process ineffective when placed in a low-light environment, so this study uses NIR thermal imagery for face detection. In this study, the morphological method was adopted due to the results of the face detector process, but there are still parts other than faces that are not well localized. Morphological operations are used to refine the results of image segmentation. The object of research used in the face detection system is the LDHF-DB dataset with a total of 100 image data at different distances, namely 1 meter, 60 meters, and 100 meters, consisting of NIR thermal images and the tuft dataset with a total of 60 image data. In this study, tests were carried out at different distances to observe whether, at a farther distance, the facial image could still be detected or not. This study also examines the performance of NIR thermal images before and after applying the morphological method. In addition, this study also examines the use of morphology in VIS images to compare the performance between VIS images and NIR thermal images. Tests were carried out using the PSNR parameters. PSNR value is a calculated value based on the resulting image. This study proves that the performance of NIR spectral thermal images in the form of testing PSNR values is better after using the morphological method than before using the morphological method. Although the NIR spectrum thermal image is captured at night, the results of the detection accuracy of the PSNR values are close to the PSNR values of VIS images. Keywords: Face detection, thermal images, NIR spectrum, morphological image