Tugas Akhir Elektro

PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN)

---

Ekspresi wajah sering digunakan untuk memahami emosi seseorang yang ditunjukan ketika
berkomunikasi. Ekspresi wajah juga termasuk salah satu bentuk komunikasi nonverbal yang mampu
menyumbang 55% penyampaian pesan. Dengan kemajuan bidang kecerdasan buatan, ekspresi wajah
seseorang dapat dikenali dengan cepat dan akurat. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk
mengklasifikasi beberapa ekspresi wajah. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi ekspresi wajah
tersebut adalah model deep learning dengan pendekatan algoritma Convolution Neural Network (CNN).
CCN terdiri dari tiga tahap yaitu: deteksi bagian wajah, ekstraksi fitur wajah untuk memperoleh ciri penting
dari suatu ekspresi wajah, dan pengenalan ekspresi wajah yang mengklasifikasian citra wajah ke dalam
tujuh ekspresi dasar yaitu: marah, jijik, terkejut, takut, sedih, senang, dan natural. Proses pelatihan (training)
dilakukan melalui optimasi jumlah data train, jumlah convolution layer, dan jumlah epoch untuk mendapatkan
model pelatihan terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 100 citra uji yang mewakili tujuh ekspresi
wajah diperoleh 84% yang sesuai dengan ekspresinya. CNN mampu mengklasifikan tujuh ekspresi wajah
dasar manusia dengan tingkat akurasi yang baik.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

006.32.Gug.p

Penerbit

Universitas Mataram : Fakultas Teknik Unram., 2021

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

006.32

Tipe Isi

other

Tipe Media

computer

Tipe Pembawa

audio disc

Edisi

Edisi 1 Jilid 1

Subjek

-

Info Detail Spesifik

EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK

Pernyataan Tanggungjawab

GUGUN JOFANDI

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar