Artikel

Penyelarasan Otomatis dan Rekonstruksi Citra Kedalaman (Depth)

Wajah

Syahroni Wahyu Iriananda

NIM: 156060300111006

Semakin dewasa perkembangan teknologi pengolahan citra semakin pesat. Berbagai macam

inovasi-inovasi muncul dari berbagai macam riset dan penelitian yang dilakukan. Salah satu inovasi

tersebut adalah dengan hadirnya teknologi Depth Camera yang saat ini sudah menjadi hal umum

digunakan dalam perkembangan Game Konsol. Berbagai produk Depth Camera yang terintegrasi

dalam paket game konsol dapat dimanfaat untuk berbagai macam kebutuhan yang memerlukan

interaksi antara manusia dan komputer.

Sebut saja salah satu platform game konsol yang mengembangkan Depth Camera adalah Xbox

buatan Microsoft. Mereka menyebutnya “Kinect” sebuah perangkat sensor RGB-D yang terdiri dari

sensor RGB, sensor IR, dan IR Illuminator. Tak ingin ketinggalan, bahkan perusahaan

mikroprosesor dunia Intel telah merilis sensor RGB-D yang disebut “Real Sense”. Sensor RGB-D ini

kedepan dapat digunakan pada setiap Smartphone, dan Tablet bahkan TV canggih.

Implementasi sensor RGB-D salah satunya adalah untuk teknologi pengenalan wajah. Sebelum

kehadiran sensor ini, pengenalan wajah pada umumnya dapat dilakukan dengan menggunakan

kamera RGB biasa. Tentunya hasil keluaran RGB biasa adalah citra 2D. Namun dengan hadirnya

teknologi Depth Camera, yaitu dengan menggunakan sensor RGB-D, pengenalan wajah saat ini

dapat menghasilkan obyek 3D.

Berbagaim macam penelitian terus dilakukan untuk memperdalam, memperbaiki, dan

mengembangkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang berhubungan dengan sensor RGB-D ini baik

berupa metode-metode baru atau pengembangan dari penelitian yang sebelumnya.

Berikut ini adalah ulasan sebuah riset berjudul “Automatic Alignment and Reconstruction of Facial

Depth Images” yang dilakukan oleh Giancarlo Taveira, Brasil di tahun 2013 lalu. Tujuan dari riset

ini adalah untuk menunjukkan dan mengusulkan pendekatan atau metode baru pada teknik

klasifikasi jenis kelamin dengan menggunakan Depth Camera.

Sistem Klasifikasi atau pengelompokan wajah, jenis kelamin, etnis dan usia sering bekerja

berdasarkan suatu keselarasan/kecocokan, ekstraksi fitur dan identifikasi aliran. Kualitas dari

proses penyelarasan menjadi sangat penting bagi kinerja proses identifikasi. Selanjutnya bagian

yang hilang dari informasi kedalaman (depth) dapat mempengaruhi hasil. Rekonstruksi citra yang

tepat menjadi sangat penting untuk kebenaran operasi dari sistem tersebut. Dalam makalah ini

menyajikan pendekatan atau metode yang sederhana dan efektif untuk penyelarasan otomatis dan

rekonstruksi citra kedalaman (depth) yang rusak. Dengan hanya menggunakan empat landmark

wajah dan data kedalaman murni, metode yang diusulkan dapat merubah citra kedalaman (depth)

yang rusak menjadi fungsi kedalaman halus, melakukan penyelarasan 3D dari wajah yang

mendasari dengan wajah kebanyakan orang, dan menghasilkan sebuah citra wajah yang memiliki

resolusi yang berubah-ubah. Percobaan yang dilakukan menunjukkan bahwa Pendekatan yang

sarankan oleh peneliti lebih baik daripada metode pada umumnya. Sebagai contoh riset tersebut

dapat meningkatkan kualitas luar biasa dari teknik pengelompokan jenis kelamin.

Daftar Pustaka

G Taveira, Automatic alignment and reconstruction of facial depth images, Jurnal Pattern

Recognition Letters, Elsevier, 2013