Optimasi Deteksi Puting Payudara Pada Citra Pornografi Menggunakan Multi Detector Algoritma Viola And Jones.

Abstrak
Perkembangan teknologi internet sangat pesat sekali. Akan tetapi didalamnya banyak
hal yang berbahaya, seperti konten pornografi. Banyak para peneliti melakukan
kajian penelitian dalam deteksi citra pornografi dengan tujuan untuk melakukan
filterisasi konten porno tersebut. Akan tetapi, sebagian dari penelitian itu hanya
mengandalkan luasan persentase kulit saja untuk menentukan citra pornografi atau
bukan. Dan mereka meninggalkan hal yang paling fundamental yang menjadi ciri
sebuah citra pornografi yaitu organ intim. Pada penelitian ini melakukan komparasi
deteksi puting payudara pada citra pornografi dengan dua metode. Metode pertama
langsung mendeteksi area puting dengan algoritma Viola and Jones. Metode yang
kedua melakukan proses deteksi dalam dua kali pendeteksian. Deteksi tahap pertama
digunakan untuk mendapatkan lokasi area payudara. Kemudian, dilanjutkan mencari
lokasi puting pada area payudara tersebut. Dari hasil eksperimen diperoleh hasil
bahwa metode multi deteksi mampu mengurangi positif palsu. Rata-rata akurasi
deteksi metode yang diusulkan meningkat dari 83,75% menjadi 94,95%. Rata-rata
precision rate meningkat dari 88,20% menjadi 98,09%. Rata-rata recall rate
meningkat dari 90,21% menjadi 94,43%. Selain peningkatan akurasi model deteksi,
pada penelitian ini juga memberikan kontribusi lain yaitu terciptanya cascade
detector untuk puting payudara.
Kata kunci: citra pornografi, deteksi puting payudara, fitur Haar-like, Viola and
Jones

vii