DETEKSI IMAGE FACE SPOOFING MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN DALAM RUANG WARNA YCBCR

Posted by JMII e-Journal on 02.14

 DETEKSI IMAGE FACE SPOOFING MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN DALAM RUANG WARNA YCBCR

Salehah Wijayanti
Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Telkom
Jalan Telekomunikasi No.1, Bandung, Indonesia
salehahwijayanti@gmail.com



Abstrak
Dewasa ini, sistem keamanan menggunakan deteksi wajah sebagai sistem autentik utama keamanannya dapat diretas dengan mudah yaitu dengan cara menipu, menunjukan image face spoofing didepan kamera. Image face spoofing diperoleh dengan gambar print wajah atau video wajah seseorang yang memiliki ciri sama dengan wajah asli, guna menipu sistem dan menerobos sistem keamanan. Penelitian mengenai deteksi wajah anti-spoofing sudah banyak dilakukan dengan berbagai metode salah satunya dengan menggunakan Local Binary Pattern (LBP). LBP dipahami secara luas merupakan metode komputasi yang cukup sederhana namun memiliki kemampuan menyimpan informasi ciri gambar yang baik. Pada penelitian-penelitian sebelumnya yang menggunakan metode LBP berfokus hanya pada ruang warna grayscale saja. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode LBP yang berfokus pada analisis warna luminansi dan kromasi dari gambar wajah dengan menggunakan ruang warna YCbCr yang memiliki karakteristik mendekati warna kulit manusia. Klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearst Neighbour. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah NUAA Photograph Imposter Database. Dengan pendekatan metode yang dilakukan dalam penelitian ini, sistem berhasil mendapatkan tingkat akurasi mencapai 84.20%.
Kata kunci:
K-Nearst Neighbour, Local Binary Pattern, ruang warna YCbCr, Spoofing
 Abstract
        At present, the security system using face detection as an authentic system of primary safety can be hacked easily by tricking image shows the face spoofing front of the camera. Spoofing face image obtained by the print image or video face the face of someone who has the same characteristics of the original face, in order to cheat the system and break through the security system. Research on anti-spoofing face detection has been done by various methods one using Local Binary Pattern (LBP). LBP is widely understood is quite simple computational methods but has the ability to store information characteristic of image. In previous studies using the method LBP focuses only on grayscale color space only. In this study, the authors use the method of LBP focusing on luminance and color analysis kromasi of the facial image by using the YCbCr color space that has characteristics closer to human skin color. Classification used is the K-nearst Neighbour. The dataset used in this study is NUAA imposter Photograph Database. With the approach of the method applied in this research, the system managed to get an accuracy of 84.20%.
Keywords:
K-Nearst Neighbour, Local Binary Pattern, ruang warna YCbCr, Spoofing

JMII Vol 2 No 2 Tahun 2017 (periode April - Juni 2017)