Penerapan Metode Distance Transform Pada Linear Discriminant Analysis Untuk Kemunculan Kulit Pada Deteksi Kulit

Deteksi kulit memainkan peranan penting dalam berbagai aplikasi pengolah citra, mulai dari deteksi wajah, pelacakan wajah, penyaringan konten  pornografi, berdasarkan sistem pencarian citra dan berbagai domain interaksi manusia dan komputer. Pendekatan informasi warna dapat mendeteksi warna kulit dengan baik menggunakan skin probability map (SPM) dengan aturan bayes. Namun SPM memiliki permasalahan dalam mendeteksi tekstur kulit. Linear discriminant analysis (LDA) merupakan algoritma ekstraksi fitur, dalam deteksi kulit digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur kulit yang dapat menangani masalah SPM. Namun LDA memiliki permasalahan apabila digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur kulit pada kernel yang berbeda. Distance transform (DT) merupakan  algoritma untuk menghitung jarak citra biner pada setiap pikel gambar dan fitur poin terdekatnya, DT merupakan algoritma yang dapat mengatasi masalah pada LDA. Kombinasi algoritma SPM, LDA dan DT diusulkan untuk memperbaiki performa dari kemunculan kulit pada deteksi kulit. Dataset pada metode yang diusulkan menggunakan IBTD dataset. Hasil dari metode yang diusulkan bahwa metode yang diusulkan menunjukan peningkatan akurasi deteksi kesalahan yang signifikan pada SPM dan LDA.