Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Universitas Semarang 2020
Deteksi Kecocokan Objek Wajah pada Citra Digital Menggunakan Metode Algoritma Sift Dan Hsv

Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Universitas Semarang 2020
Deteksi Kecocokan Objek Wajah pada Citra Digital Menggunakan Metode Algoritma Sift Dan Hsv

Deteksi Wajah, Algoritma SIFT (Scale Invariant Feature Transform), Metode HSV (Hue Saturation Value)
Face Detection, SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Algorithm, HSV Method (Hue Saturation Value)

Teknologi pengolahan citra saat ini berkembang dengan sangat cepat, hal ini dapat dilihat dengan semakin banyaknya aplikasi editing gambar. Gambar wajah merupakan bagian yang sering dimanipulasi, cara yang biasa dilakukan untuk memanipulasi wajah yaitu gambar wajah diganti/pindahkan dari satu gambar ke gambar lain. Pencocokan wajah yang dilakukan melalui aplikasi editing tersebut sering kali sangat susah dibedakan antara objek wajah asli dan palsu. Pada penelitian ini peneliti akan membahas tentang bagaimana mendeteksi kecocokan objek wajah dari gambar asli dan gambar palsu, menggunakan Algoritma SIFT (Scale Invariant Feature Transform) dan Metode HSV (Hue Saturation Value). Adapun tolok ukur yang dipakai adalah jumlah keypoint yang muncul .Tahap yang dilakukan adalah citra asli akan diuji dengan citra yang telah dimanipulasi, kedua citra tersebut akan dikonversi ke citra HSV. Citra hasil konversi akan diuji menggunakan Algoritma SIFT dari kedua citra ini akan dilihat berapa banyak keypoint yang muncul, jumlah keypoint akan dihitung dan dilihat selisih dari jumlah keypoin kedua citra uji, Jika jumlah keypoint sedikit dan selisihnya sedikit maka dapat dikatakan bahwa citra tersebut telah dimodifikasi terhadap perubahan bentuk wajah. Namun jika citra uji memiliki jumlah banyak dan selisih sedikit maka citra tersebut belum dilakukan modisikasi terhapat perubahan bentuk wajah.
Image processing technology is currently developing very quickly, this can be seen with the increasing number of image editing applications. Face images are the part that is often manipulated, the usual way to manipulate faces is that the face image is replaced / moved from one image to another. Face matching that is done through these editing applications is often very difficult to distinguish between real and fake face objects. In this study, researchers will discuss how to detect the suitability of facial objects from real and fake images, using the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Algorithm and the HSV (Hue Saturation Value) Method. The benchmarks used are the number of keypoints that appear. The step taken is that the original image will be tested with an image that has been manipulated, the two images will be converted to an HSV image. The converted image will be tested using the SIFT Algorithm from these two images, it will be seen how many keypoints appear, the number of keypoints will be calculated and the difference between the number of keypoints of the two test images will be seen. change in face shape. However, if the test image has a large number and a small difference, then the image has not been modified yet, so the face shape changes.

Febriyanti Alwisye Wara, Anastasia M Noraliota Soludale, Maria Carolina Tandaftu, Cornelia Hildegardis

Universitas Semarang

27 Oktober 2020

Sri Wahyuni

ISSN: 2614-1205

PDF

Indonesian

Text

Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Universitas Semarang 2020