Analisis Perbandingan Pengaruh Noise Terhadap Akurasi Pendeteksian Obyek Menggunakan Metode Viola Jones - Saryanto Saryanto; Sri Redjeki (bit-Tech, 2024)
Pendeteksian obyek merupakan salah satu masalah utama dalam bidang pengolahan citra digital dan visi komputer. Metode Viola-Jones telah menjadi algoritma yang sangat populer untuk pendeteksian wajah karena kecepatan dan akurasinya yang tinggi. Namun, performa metode ini sangat dipengaruhi oleh kualitas gambar yang digunakan. Dalam penelitian ini, gambar uji diberi tambahan Noise  Salt and Pepper dan Gaussian Blur dengan berbagai tingkat intensitas. Kemudian, gambar yang telah diubah ini diuji menggunakan algoritma Viola-Jones untuk mengukur tingkat akurasi pendeteksian obyek. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Salt and Pepper Noise memiliki dampak yang lebih signifikan dalam mengurangi akurasi pendeteksian dibandingkan dengan Gaussian Blur. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah gambar/citra dengan kondisi blur pada tingkat rasio 6,8% diperolah hasil bahwa obyek (wajah) pada gambar sudah tidak terdeteksi lagi dan pada nilai PSNR minimum 16,62 dB dinyatakan gambar (wajah) layak untuk di proses, nilai PSNR minimum 17,61 dB dinyatakan gambar/citra wajah tidak dapat terdeteksi  sebagai obyek (wajah), dan citra dengan kondisi terkena Salft and Pepper Noise  pada Tingkat kekaburan 90 % diperolah hasil bahwa obyek (wajah) pada gambar sudah tidak terdeteksi lagi dan pada nilai PSNR minimum 19,04 dB dinyatakan gambar (wajah) layak untuk di proses, nilai PSNR minimum 11,41 dB dinyatakan gambar/citra wajah tidak dapat terdeteksi selain itu di temukan juga bahwa semakin tinggi nilai PSNR maka semakin tinggi pula nilai akurasi pendeteksian obyek pada pendeteksian obyek pada metode Viola Jones