Jika perbedeaan diatas threshold (diset selama learning), fitur tersebut dikatakan ada. Haar ditentukan oleh pengurangan pixel rata-rata daerah gelap dari pixel rata-rata daerah terang. Pada 2 dimensi, gelombang kotak ialah pasangan persegi yang bersebelahan, 1 terang dan 1 gelap. Bentuk gelombang Haar ialah sebuah gelombang kotak. Sebuah pengklasifikasi cascade untuk mengkombinasikan banyak fitur secara efisien.įitur yang digunakan Viola dan Jones menggunakan bentuk gelombang Haar.

Integral image untuk deteksi fitur yang cepat.Fitur rectangular sederhana yang disebut fitur Haar.Pendekatan ini mendeteksi objek dengan menggabungkan 4 konsep : OpenCV face detector menggunakan metode Paul-Viola dan Michael Jones yang dipublikasikan pada tahun 2001. Pemrosesan Haar-Like feature yang banyak tersebut diorganisir atau diatur di dalam classifier cascade.

Semakin banyak fungsi yang digunakan maka hasilnya akan semakin akurat. Hasil deteksi dari Haar-Like kurang akurat jika hanya menggunakan satu fungsi saja sehingga biasanya digunakan beberapa fungsi sekaligus (massal). Oleh karena itu, penjumlahan diganti dengan integral sehingga didapatkan hasil lebih cepat. Lalu untuk gambar bergerak (video), perhitungan dan penjumlahan pixel terjadi secara terus – menerus dan membutuhkan waktu yang lama. Nilai – nilai inilah yang nantinya dijadikan dasar dalam image processing. Per kotak itu pun kemudian di-proses dan didapatkan perbedaan nilai (threshold) yang menandakan daerah gelap dan terang. Memproses gambar dalam kotak-kotak, dimana dalam satu kotak terdapat beberapa pixel. Salah satunya bernama haarcascade_frontalface_default.xml. Kita harus memberitahukan (mendeklarasikan) letak dari classifier yang digunakan.

Termasuk juga 3 file XML untuk bukan wajah: satu untuk mendeteksi badan secara penuh, satu untuk badan bagian atas, dan satu untuk badan bagian bawah. OpenCV menggunakan 4 data XML untuk deteksi wajah depan, dan satu untuk wajah profile. Jika wajah pada image lebih besar atau lebih kecil dari pixel tersebut, classifier terus menerus jalan beberapa kali, untuk mencari wajah pada gambar tersebut.Ĭlassifier menggunakan data yang disimpan pada file XML untuk memutuskan bagaimana mengklasifikasi tiap lokasi image. Klasifikasi wajah ini menggunakan sebuah pemisalan skala yang tetap, misalnya 60×60 pixel. OpenCV menggunakan sebuah tipe face detector yang disebut Harr-cascade classifier jika ada sebuah image, face detector akan menguji tiap lokasi image dan mengklasifikasinya sebagai wajah atau bukan wajah. caranya ialah dengan mencocokan tektur lekuk wajah kita dengan data wajah yang tersimpan di database, untuk membuat Deteksi Wajah diperlukan library yaitu OpenCV. Face Recognation atau Deteksi Wajah memungkinkan kita untuk mengidentifikasi atau memverifikasi wajah seorang melalui sebuah gambar digital.

Menambahkan gambar di android studio