Skin Color Detection LANDASAN TEORI

12

2.6 Skin Color Detection

Skin Color Detection merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek pada citra berdasarkan ciri dari warna kulit Al-Mohair et all, 2013. Ruang warna RGB di kuantisasi menjadi beberapa kelompok yang kemudian membentuk histogram, kuantisasi dibentuk berdasarkan rentang warna kulit pada manusia. Kelompok – kelompok warna pada histogram yang dibentuk kemudian menjadi table acuan atau lookup table untuk mendeteksi warna kulit pada citra yang akan diuji. Metode skin color detection sangat bergantung pada histogram warna kulit yang terbentuk. Semakin baik histogram yang dibentuk maka semakin baik pula proses deteksi warna kulit pada citra. Histogram yang terlalu luas juga memiliki dampak yang tidak baik pada proses identifikasi karena semakin besar kemungkinan untuk ikutnya objek-objek lain yang bukan kulit manusia ikut teridentifikasi. Gambar 2.5 Ekstraksi Warna Kulit Sumber : Al-Mohair et all, 2013 Universitas Sumatera Utara 13 Skin color detection menggunakan fitur statistik dalam menentukan keberadaan sebuah warna kulit pada citra yang diuji. Pada tahap awal ruang warna piksel RGB akan dikonversi kedalam ruang warna HSV dan YCbCr yang mana merupakan ruang warna yang paling mirip dengan visi penglihatan manusia. Proses kemudian dilanjutkan dengan mengekstraksi fitur warna kulit dengan mencari nilai mean dan variance pada setiap kanal warna yang dapat dilihat pada persamaan berikut Azad, 2013 : ����� = 1 � � � � � � �, � 1 ≤�≤� 1 ≤�≤� Dimana : H = Kanal Warna n dan m = dimensi ukuran citra ���� = 1 � � � � � ��, � − ����� 2 1 ≤�≤� 1 ≤�≤� Dimana : H = Kanal Warna n dan m = dimensi ukuran citra Berdasarkan komputasi mean dan variance tersebut maka dapat diperoleh informasi statistic yang dapat dirumuskan sebagai berikut : �� = ���� � , ���� �� , ���� �� , ��� � , ��� �� , ��� �� ………… 4 …………… 5 …………… 6 Universitas Sumatera Utara 14 Proses deteksi keberadaan kulit wajah pada citra dapat dilakukan dengan melakukan tahapan fungsi berikut : 1 �∀�, �: ����������. ������������� ����������. ���������������� 2 �� ������ − ����� ≤ ��, � ≤ ����� + ���� �� ���� ��� 3 �� ������ − ����� ≤ ���, � ≤ ������ + ����� �� ���� ��� 4 �� ������� − ������ ≤ ���, � ≤ ������ + ����� �� ���� �ℎ�� 5 ������ ��������. ������, ������ �� ���� ����� Keterangan : 1 Untuk setiap elemen I,J dimana I terdiri dari elemen baris dari gambar dan J terdiri dari elemen kolom dari gambar. 2 Jika ������ − ����� ≤ ��, � ≤ ����� + ���� adalah benar dan 3 Jika ������ − ����� ≤ ���, � ≤ ������ + ����� adalah benar dan 4 Jika ������� − ������ ≤ ��, � ≤ ������ + ����� adalah benar maka 5 Tandai Piksel Gambar I,J sebagai Piksel Kulit.

2.7 KMeans Clustering