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
