36
menggunakan dua atau lebih persegi panjang. Setiap hasil yang didapatkan di
hitung dari pengurangan antara jumlah piksel yang putih dengan jumlah
piksel yang hitam. Sub-window bisa dilihat pada gambar 2.10 (Helvig Jensen,
2008:11)
2.
The modified AdaBoost algoritm
Metode yang dibangun oleh Viola-Jones merupakan
modifikasi dari
algoritma AdaBoost yang dibuat oleh Freund dan Schapire pada tahun 1996.
AdaBoost adalah algoritma machine learning boosting
yang mampu
membuat sebuah classifier
kuat melalui kombinasi berat pada classifier
lemah. Dalam matematika classifier lemah di representasikan sebagai berikut
dimana x adalah 24*24 piksel sub-window, f adalah fitur yang diterapkan, p
adalah fitur yang berlawanan dan
adalah threshold
yang memilih nilai x
dalam menentukan sebuah wajah atau bukan. (Helvig Jensen, 2008:12)
3.
The cascade classifier
Prinsip dasar dari algoritma Viola-Jones
adalah mencari detektor sebanyak
mungkin dalam satu gambar yang sama.
Metode ini digunakan untuk
menentukan bagian yang bukan wajah dan bagian wajah. Ketika sub-window
menyatakan bukan bagian wajah maka secara automatis bagian tersebut
dihilangkan
dan mencari ke bagian yang lainnya.
Metode ini melakukannya
 |