REALISASI CCTV CERDAS BERBASIS MIKROKONTROLER DAN REAL TIME 3D FACE RECOGNITION

Yuni Arkhiansyah, Dodi Yudo S.

Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2105

REALISASI CCTV CERDAS BERBASIS MIKROKONTROLER DAN REAL TIME 3D FACE RECOGNITION 1

Yuni Arkiansyah, 2Dodi Yudo Setiawan

1

Fakultas Ilmu Komputer, Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. 2.A. Pagar Alam No. 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142 Telp. (0721) 787214 Fax. (0721) 700261 e-mail : [email protected]

ABSTRACT CCTV which available now is not provided with the ability to recognize but only to record and must be observed directly by users. This way will heighten the level of human error, therefore this paper will build 3D face recognition to be implemented on CCTV provided with camera control using microcontroller. Microcontroller will assist in the process of face recognition. The 3D face recognition is selected in the process of face recognition because it has some benefits that namely not dependent to the lighting. Key words: CCTV, 3D face recognition, microcontroller ABSTRAK CCTV yang ada sekarang ini belum dilengkapi dengan kemampuan untuk mengenali dan hanya mampu merekam dan harus diamati secara langsung oleh pengguna. Hal ini akan dapat menimbulkan tingkat human error yang tinggi oleh karena itu pada penelitian ini akan membangun sistem 3D face recognition yang akan diimplementasikan pada CCTV dilengkapi dengan kendali komera menggunakan mikrkontroler. Mikrokontroler akan membantu proses face recognition. 3D face recognition sendiri dipilih dalam proses pengenalawan wajah karena memiliki beberapa kelebihan diantaranya tidak tergantung pada pencahayaan. Kata kunci: CCTV, 3D face recognition, mikrokontroler

1.

membantu manusia dalam membangun

PENDAHULUAN

Sistem biometrik banyak diaplikasikan dalam

kehidupan

menggunakan

manusia

kemampuan

dengan komputer.

Semakin tingginya kemampuan komputer untuk memproses data dalam jumlah besar dengan kecepatan yang tinggi akan lebih 188

sistem biometrik. Sistem biometrik adalah sistem

untuk

melakukan

identifikasi

dengan cara menggunakan ciri-ciri fisik atau anggota badan manusia, seperti : sidik jari, retina mata, suara, rantai DNA dan wajah. Ciri fisik manusia seluruh Informatics and Business Institute Darmajaya



dunia ini bersifat unik atau tidak ada yang

menggunakan sepasang gambar stereo

sama persis. Teknologi biometrik ini

untuk menemukan korespondensi pixel

memiliki kelebihan adalah tidak mudah

untuk

hilang, tidak dapat lupa, tidak mudah

menggunakan

dipalsukan, dan memiliki keunikan antara

mengkalibrasi kamera dan mendapatkan

manusia satu dengan yang lain.

ordinat 3D dalam setiap pixel gambarnya,

Salah satu cara yang digunakan dalam

serta dengan hanya menggunakan satu

sistem biometrik adalah pengenalan wajah

kamera (orthogonal view) dimana diambil

atau face recognition. Ada beberapa

2

metode yang dapat digunakan dalam

menghasilkan

proses face recognition, yaitu : 2D (two

Kemudian satu lagi dari samping yang

Dimention) dan 3D.

nantinya akan menghasilkan koordinat

Dalam

hal

pengolahan

gambar,

peta

disparitas,

triangulasi

satu

dari

koordinat

untuk

depan X

yang

dan

Y.

(image

Y[2]. Dari data-data yang di dapat dari

processing) sudah tidak asing lagi dengan

model 2D dan 3D maka akan dilakukan

istilah sistem pengenalan wajah atau face

proses pencocokan dengan data yang

recognition system. 2D Face recognition

sudah ada dengan menggunakan neural

system merupakan sistem pengenalan

network[1][5]. Neural nework sendiri

wajah melalui citra tanpa kerjasama

dianggap memberikan solusi yang baik

apapun[1].

dalam masalah pengenalan wajah ini.

Namun

citra

menghasilkan

dalam

sistem

pengenalan wajah 2D masih banyak

Face recognition atau metode pengenalan

kekurangan yang menyebabkan kesulitan

wajah 2 (dua) dimensi dan 3D (Three

dalam perancangan model wajah 2D

Dimention) face recognition atau metode

karena peka terhadap pencahayaan, arah

pengenalan wajah 3 (tiga) dimensi. 3D

dan jenis dari sumber cahaya[1][4]. Untuk

face recognition memiliki tingkat akurasi

memecahkan

maka

yang lebih tinggi dalam proses face

digunakanlah 3D face recognition karena

recognition dibanding dengan 2D face

permukaan

recognition [8].

masalah

wajah

tersebut

3D

akan

sama

walaupun dalam kondisi pencahayaan

Penggunaan sistem biometrik ini dapat

yang

Untuk

dilakukan diberbagai bidang antara lain

mendapatkan akurasi yang tinggi dalam

bidang pendidikan, bidang keamanan dan

pengenalan wajah maka digunakanlah

dibidang

citra 2D dan 3D dalam prosesnya[1][3][4].

software dibangun dengan memanfaatkan

Ada beberapa teknik dalam membuat

sistem biometrik ini.

model wajah 3 dimensi, yaitu dengan

Bakat seseorang dapat diketahui dengan

berbeda-beda[1].

Informatics and Business Institute Darmajaya

kesehatan.

Banyak

aplikasi

189



cara membandingkan pola atau struktur

diinginkan seperti pencurian, perampokan

sidik jari seseorang dengan pola sidik jari

dan tindakan kejahatan lainya.

beberapa orang yang sudah diketahui

CCTV yang digunakan dalam proses face

bakatnya.

recognition

Pelaku tindak kriminal dapat diketahui

sebagai basis pengendalian gerak CCTV.

dengan sidik jarinya. Keturunan seseorang

AVR

dan identitas mayat

dapat diketahui

mikrokontroler yang di dalamnya terdapat

dengan menganalisa data rantai DNA nya.

berbagai macam fungsi. Kelebihan dari

Berdasarkan berbagai sistem biometrik

AVR adalah memiliki Power-On Reset,

tersebut sistem biometrik wajah memiliki

yaitu tidak perlu ada tombol reset dari luar

keunggulan yaitu dari sigi etika, seseorang

karena cukup hanya dengan mematikan

yang akan diambil identitas wajahnya

supply, maka secara otomatis AVR akan

tidak perlu bersentuhan langsung dengan

melakukan reset. Untuk beberapa jenis

alat pemindainya (sensor, kamera). Dan

AVR terdapat beberapa fungsi khusus

secara khusus dalam penelitian ini akan

seperti ADC, EEPROM sekitar 128 byte

dibangun suatu aplikasi teknik pengenalan

sampai dengan 512 byte. AVR ATmega8

wajah tiga dimensi secara real time

adalah

dengan

CCTV menggunakan

berarsitektur AVR RISC yang memiliki

untuk

8K byte in-System Programmable Flash.

kendali

mikrokontroler

meningkatkan

diperlukan

merupakan

salah

mikrokontroler

mikrokontroler

satu

CMOS

jenis

8-bit

keamanan pada para pengguna CCTV.

Mikrokontroler dengan konsumsi daya

CCTV yang ada sekarang ini hanya

rendah ini mampu mengeksekusi instruksi

berfungsi untuk merekam semua kejadian

dengan kecepatan maksimum 16MIPS

tanpa dilengkapi dengan kemampuan

pada frekuensi 16MHz [6].

mengenali, mengelompokan siapa yang

Adapaun konfigurasi Pin Atmega8 dapat

dikenali

dilihat pada Gambar 1.

dan

yang

tidak

dikenali

memberikan peringatan tertentu dan lain sebagainya

dan

CCTV

tidak

dapat

bergerak untuk memperoleh citara wajah yang tepat dapat membentuk citra wajah 3 dimensi sampai mengenali pelaku tindak teroris, pencurian dan perampokan. Rekaman CCTV kemudian diputar ulang ketika sudah terjadi hal yang tidak 190

Gambar 1. Konfigurasi Pin ATMEGA8 Informatics and Business Institute Darmajaya



ATmega8 memiliki 28 Pin, yang masing-

clock yang dipilih dari oscillator

masing pin nya memiliki fungsi yang

internal,

berbeda-beda baik sebagai port maupun

digunakan sebagai

fungsi

menggunakan

yang

lainnya.

Berikut

akan

PB7

dan

PB6

dapat

I/O atau jika Asyncronous

dijelaskan fungsi dari masing-masing kaki

Timer/Counter2 maka PB6 dan PB7

Atmega8.

(TOSC2 dan TOSC1) digunakan untuk

1. VCC : Merupakan supply tegangan

saluran input timer. 4. Port

digital. 2. GND : Merupakan ground untuk semua

komponen

yang

membutuhkangrounding.

C

(PC5…PC0)

:

Port

C

merupakan sebuah 7-bit bi-directional I/O port yang di dalam masing-masing pin terdapat pull-up resistor. Jumlah

3. Port B (PB7...PB0) : Didalam Port B

pin nya hanya 7 buah mulai dari pin

terdapat XTAL1, XTAL2, TOSC1,

C.0 sampai dengan pin C.6. Sebagai

TOSC2. Jumlah Port B adalah 8 buah

keluaran/output

pin, mulai dari pin B.0 sampai dengan

karakteristik yang sama dalam hal

B.7. Tiap pin dapat digunakan sebagai

menyerap

input

mengeluarkan arus (source).

maupun

output.

Port

B

port

arus

C

(sink)

memiliki

ataupun

merupakan sebuah 8-bit bi-directional

5. RESET/PC6 : Jika RSTDISBL Fuse

I/O dengan internal pull-up resistor.

diprogram, maka PC6 akan berfungsi

Sebagai input, pin-pin 7 yang terdapat

sebagai pin I/O. Pin ini memiliki

pada port B yang secara eksternal

karakteristik yang berbeda dengan pin-

diturunkan, maka akan mengeluarkan

pin yang terdapat pada port C lainnya.

arus jika pull-up resistor diaktifkan.

Namun jika RSTDISBL Fuse tidak

Khusus PB6 dapat digunakan sebagai

diprogram,

input

oscillator

berfungsi sebagai input reset. Dan jika

amplifier) dan input kerangkaian clock

level tegangan yang masuk ke pin ini

internal, bergantung pada pengaturan

rendah dan pulsa yang ada lebih

Fuse

untuk

pendek dari pulsa 8 minimum, maka

memilih sumber clock. Sedangkan

akan menghasilkan suatu kondisi reset

untuk PB7 dapat digunakan sebagai

meskipun clock-nya tidak bekerja.Port

output

oscillator

D (PD7…PD0) : Port D merupakan 8-

amplifier) bergantung pada pengaturan

bit bi-directional I/O dengan internal

Fuse

untuk

pull-up resistor. Fungsi dari port ini

memilih sumber clock. Jika sumber

sama dengan port-port yang lain.

Kristal

bit

(inverting

yang

Kristal

bit

yang

digunakan

(output

digunakan


maka

pin

ini

akan

191



Hanya saja pada port ini tidak terdapat

didedikasikan

kegunaan-kegunaan yang lain. Pada

menghasilkanpeningkatan dalam hal

port

kecepatan

ini

hanya

berfungsisebagai

serta

dan

kode

dapat

yang

lebih

masukan dan keluaran saja atau biasa

sederhana dan singkat. Register ini

disebut dengan I/O.

tidak secara otomatis tersimpan ketika

6. AVCC : Pin ini berfungsi sebagai

memasuki sebuah rutin interupsi dan

supply tegangan untuk ADC. Untuk

juga

pin ini harus dihubungkan secara

perintah setelah kembali dari interupsi.

terpisah dengan VCC karena pin ini

Namun hal tersebut harus dilakukan

digunakan untuk analog saja. Bahkan

melalui

jika ADC pada AVR tidak digunakan

gambar status register.

tetap

saja

disarankan

ketika

menjalankan

software.

Berikut

sebuah

adalah

untuk

8. Bit 7(I) : Merupakan bit Global

menghubungkannya secara terpisah

Interrupt Enable. Bit ini harus di-set

dengan VCC. Jika ADC digunakan,

agar semua perintah interupsi dapat

maka AVcc harus dihubungkan ke

dijalankan. Untuk perintah interupsi

VCC melalui low pass filter.

individual akan di jelaskan pada

7. AREF : Merupakan pin referensi jika

bagian yang lain. Jika bit ini di-reset,

menggunakan ADC. Pada AVRstatus

maka semua perintah interupsi baik

register

yang individual maupun yang secara

informasi

mengandung mengenai

beberapa hasil

dari

umum akan di abaikan. Bit ini akan

kebanyakan hasil eksekusi instruksi

dibersihkan

aritmatik. Informasi ini digunakan

hardware setelah sebuah interupsi di

untuk altering arus program sebagai

jalankan dan akan di-set kembali oleh

kegunaan

meningkatkan

perintah RETI. Bit ini juga dapat di-

performa pengoperasian. Register ini

set dan di-reset melalui aplikasi dan

di-update

intruksi SEI dan CLL.

untuk

setelah

ALU(Arithmetic

operasi

Logic

Unit)

hal

atau

cleared

oleh

9. Bit 6(T) : Merupakan bit Copy

tersebut seperti yang tertulis dalam

Storage.

datasheet

bagian

Instructions BLD (Bit Load) and BST

Instruction Set Reference. Dalam hal

(Bit Store) menggunakan bit ini

ini

dapat

sebagai asal atau tujuan untuk bit yang

membuang 10 penggunaan kebutuhan

telah dioperasikan. Sebuah bit dari

instrukasi perbandingan yang telah

sebuah register dalam Register File

192

untuk

khususnya

beberapa

pada

kasus

Instruksi

bit

Copy




dapat disalin ke dalam bit ini dengan

Complement Overflow Flag. Bit ini

menggunakan

menyediakan fungsi aritmatika dua

instruksi

BST,

dan

sebuah bit di dalam bit ini dapat disalin ke dalam bit di dalam register pada

Register

File

dengan

menggunakan perintah BLD.

Flag. Bit ini menandakan sebuah Half dalam

aritmatika.

Bit

beberapa ini

13. Bit 2(N) : Merupakan bit Negative Flag. Bit ini mengindikasikan sebuah hasil negative di dalam sebuah fungsi

10. Bit 5(H) : Merupakan bit Half Carry

Carry

komplemen.

logika atai aritmatika. 14. Bit 1(Z) : Merupakan bit Zero Flag.

operasi

Bit ini mengindikasikan sebuah jasil

berfungsi

nol “0” dalan sebuah fungsi aritmatika

dalamaritmatika BCD.

atau logika.

11. Bit 4(S) : Merupakan Sign bit. Bit ini

15. Bit 0 (C) : Merupakan bit Carry Flag.

selalu merupakan sebuah ekslusif di

Bit ini mengindikasikan sebuah Carry

antara Negative Flag (N) dan two’s

atau sisa dalam sebuah aritmatika atau

Complement Overflow Flag (V).

logika [7].

12. Bit 3(V) : Merupakan bit Two’s

2.

METODE PENELITIAN

2.1. 3D Face Recognition Secara garis besar proses face recognition dapat dilihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Metode face recognition Informatics and Business Institute Darmajaya

193



Citra yang terambil adalah citra yang

itu adalah berhasil dikenali atau tidak

terdiri dari wajah dan bukan wajah. Oleh

dikenali seseorang tersebut.

karena itu, diperlukan proses pemisahan bagian-bagian tersebut proses itu disebut

2.2. Mikrokontroler sebagai Kontrol

dengan facial Detect Action.

Kamera

Proses face 3D template yang diperlukan

Untuk membantu proses face recognition

hanya bagian wajah saja. Setelah proses

agar

facial detect action diperoleh citra wajah

recognize

yang digunakan untuk proses selanjutnya

sebagai

yakni feuture Extraction sampai dengan

Mikrokontroler

diperoleh 3D template. 3D template

kamera agar diperoleh posisi wajah yang

adalah template wajah 3 dimensi yang

baik dan besar kecil.

digunakan untuk proses model match

ukuran citra wajah. Algoritma kontrol

dengan citra wajah yang sudah ada di

kamera pada proses face recognition

dalam database. Hasil dari semua proses

dapat dilihat pada Gambar 2.

diperoleh

hasil

digunakan

succsess

mikrokontroler

pengontrol akan

face

kamera. menggerakkan

Gambar 2. Algoritma kontrol kamera pada mikrokontroler 194



3.


HASIL DAN PEMBAHASAN

Tampilan hasil face detection untuk wajah tampak depan dapat dilihat pada Gambar

3.1 Hasil Face Detection

3. dan wajah tampak samping dapat Face detection yang dilakukaan terdiri

dilihat pada Gambar 4.

dari face detection untuk wajah tampak depan

dan

wajah

tampak

samping.

Gambar 3. Face detection untuk tampak depan

Gambar 4. Face detection untuk tampak samping Kedua hasil face detektion tersebut

penelitian

ini

belum

sampai

tahap

nantinya dijadikan satu menjadi sebuah

tersebut. Masih perlu dilakukan kegiatan

tempelate wajah 3D, dalam hal ini,

encoding untuk 3D face tempelate. 3D


195



face

tempelate

tersebut

nantinya

Untuk

hasil

penelitan

belum

dapat

digunakan untuk melakukan proses 3D

diperoleh masih perlu dilakukan kegiatan

face recognition.

encoding untuk 3D face recognition. 4. SIMPULAN

3.2 Hasil Perancangan Motor Stepper Hasil perancangan motor stepper dapat dilihat pada Gambar 5.

Berdasarkan

hasil

penelitian

yang

dilakukan dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian sudah dilakukan face detection tampak depan dan samping, serta sudah dibuat motor stepper dan driver nya

Penelitian Lanjutan (Future Works) Agar sistem dapat berjalan dengan baik maka

perlu

dikembangkan

dengan

menggunakan mentode CBVR ( Conten base video retrivel ) agar lebih akuarat Gambar 5. Hasil perangangan webcam Kamera yang digunakan terdiri dari dua buah, kamera satu digunakan untuk mengambil gambar wajah bagian depan dan kamera yang kedua digunakan untuk mengambil gambar wajah samping. Motor

stepper

membantu

ini

digunakan

untuk

proses face detection dan

face recognition. Motor ini akan bergerak searan atau berlawan dengan arah gerak jarum jam beberapa langkah sampai dengan memperoleh hasil face detection dan face recognition dengan baik.

hasil nya

DAFTAR PUSTAKA [1]. Djiwo Harsono (2009) pemantauan suhu

dengan

atmega8

pada

mikrokontroler jaringan

lokal,

Yogyakarta. [2]. Jamie Cook, Chris McCool, Vinod Chandran and Sridha Sridharan. Combined

2D

Recognition

/

using

3D

Face

Log-Gabor

Templates. In Proceedings of the IEEE International Conference on Video

and

Signal

Based

Surveillance (AVSS’06), 2006. 3.3 Hasil Face Recognition

196

[3]. Kakadiaris etc, 3D face recognition CBL, Dept. of Computer Science, Informatics and Business Institute Darmajaya



University of Houston, TX, USA CGL,

Dept.

of

Informatics,

University of Athens, Greece

[8]. Saputra,

(2002)

Analisis

sensitivitas IC LM 35 dioda 1N4148 dan

[4]. Mark Chan, Chia-Yen Chen, Gareth

Agus

NTC

untuk

diaplikasikan

sebagai pengatur suhu waterbath.

Barton, Patrice Delmas, Georgy

Undergraduate

Gimel’farb, Philippe Leclercq, and

UNDIP.

thesis,

FMIPA

Thomas Fischer. A Strategy for 3D Face

Analysis

and

Synthesis.

Department of Computer Science, University of Auckland [5]. Svetlana V. Korobkova and Archil Tsiskaridze. Face recognition system using 2D and 3D information fusion. Vocord Company, Moscow, Russia [6]. SoonKee

Chung,

Jean-Charles

Bazin, and Inso Kweon. 2D/3D VIRTUAL FACE MODELING. In 18th IEEE International Conference on Image Processing, 2011. [7]. S. Qatawneh, S. Ipson, R. Qahwaji, and

H.

Ugai.

RECOGNITION MACHINE

3D BASED

FACE ON

LEARNING.

Department of Electronic Imaging and

Media

Communications

University of Bradford, Richmond Road, Bradford BD7 1DP, England, U.K.


197

REALISASI CCTV CERDAS BERBASIS MIKROKONTROLER DAN REAL TIME 3D FACE RECOGNITION

Recommend Documents