Text
Identifikasi Ekspresi Wajah Secara Real-Time Menggunakan Convolutional Neural Network
ABSTRAK
Identifikasi ekspresi wajah merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mendapatkan
informasi ekspresi dari gestur wajah manusia. Ekspresi wajah manusia memiliki peran
penting dalam menjalin interaksi antara komputer dengan manusia, analisa tingkah laku
(behavior analysis), hiburan hingga strategi pemasaran. Deep Learning merupakan cabang
dari pembelajaran mesin dan memiliki keunggulan ketika digunakan untuk melakukan
identifikasi pola tertentu dari data. Informasi ekspresi wajah didapatkan dengan
menggunakan model identifikasi yang dibentuk dengan algoritma Convolutional Neural
Network (CNN) yang menerapkan konsep dari deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk
melakukan identifikasi ekspresi wajah dengan menggunakan dataset FER2013 yang terdiri
dari 7 kelas ekspresi menggunakan algoritma CNN. Pada penelitian ini diperoleh nilai
akurasi sebesar 61,63 %.
Kata kunci : Identifikasi ekspresi wajah, gestur wajah, Deep Learning, pembelajaran
mesin, Convolutional Neural Network
ABSTRACT
Facial expression recognition is a method for obtaining expression information from human
facial gestures. Facial expression has important role in human-computer interaction (HCI),
behavior analysis, entertainment and even marketing strategy. Deep Learning is a branch of
machine learning and has some advantages when used to identify specific pattern from data.
Facial expression was extracted using identification model that was built upon Convolutional
Neural Network (CNN) algorithm which applies the concept of deep learning. In this study,
facial expression recognition was carried out using the FER2013 dataset consisting of 7
expression classes using the CNN algorithm and achieved 61,63% success rate.
Keywords : Facial Expression Recognition, face gesture, deep learning, machine learning,
Convolutional Neural Network
696F19I | 696 F 19-i | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain