DETEKSI EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW

Authors

  • mohamad ihsan Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Daniel Swanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.30736/jti.v6i1.554

Abstract

Ekspresi wajah adalah merupakan perubahan bentuk raut muka wajah dalam menanggapi keadaan perasaan, niat dan komunikasi sosial seseorang. Ekspresi wajah ini sangat bagus untukk di teliti karena merupakan alat komunikasi non verball yang biasa digunakan oleh manusia ‘untuk menggambarkan keadaan emosi atau perasaan dan untuk menyampaikan pesan sosial di kehidupan sehari-hari. Penelitian ini menggunakan machine learning open source library Tensorflow dengan mengguanakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dirancang khusus untuk pengenalan dan menentukan klasifikasi terhadap 7 ekspresi dasar wajah manusia ditambah ekspresi netral, metode ini memiliki hasil paling signifikan dalam hal pengenalan citra. Pemerataan distribusi data akan dilakukan untuk meningkatkan kinerja model. Hasil dari pengujian analisis di dapatkan hasil parameter optimal batch 32, epoch 100 dan dropout 0.6 dengan tingkat akurasi training 62.24%, akurasi validasi 62,44%, training loss 4,54% dan validation loss 4,02%. Di akhir penelitian ini, penulis melakukan percobaan pendeteksian ekspresi wajah dengan video secara realtime.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Tian, Y., Kanade, T., & Cohn, J. F. 2011. Facial Expression Recognition. In Handbook of Face Recognition (pp. 487–519). https://doi.org/ 10.1007/978-0-85729-932-1.

Putra, Tezar Maas. 2016. Ekspresi Wajah Dalam Karya Lukis Surrealis. Jurnal Fakultas Bahasa dan Seni Universitas Negeri Padang.

Yang, S., Luo, P., Loy, C. C., & Tang, X. (2016). WIDER FACE: A face detection benchmark. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016-Decem, 5525–5533. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.596.

Trigueros, D. S., Meng, L., & Hartnett, M. (2018). Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods. ArXiv, (October 2018).

Li, S. Z., & Jain, A. K. (2011). Handbook of Face Recognition. (S. Z. Li1 & A. K. Jain, Eds.), Handbook of Face Recognition (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.2990/29_1_103.

Mustaqim Nailul (2011), Peningkaatan Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Super Resolusi, Universitas Syiah Banda Aceh, Banda Aceh.

Taufiq, Imam (2018). “Deep Learning Untuk Deteksi Tanda Nomor Kendaraan Bermotor Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Python Dan Tensorflowâ€. Skripsi. Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM.

Wu Haibing, Xiaodong Gu, “Max-Pooling Dropout for Regularization of Convolutional Neural Networksâ€, di ICONIP, 2015, Lecture Notes in Computer Science vol. 9489.

Goodfellow Ian, Bengio Yoshua and Courville Aaron, Deep Learning, 2016.

Albawi Saad, Mohammed Tareq Abed dan Alzawi Saad, “Understanding of a Convolutional Neural Networkâ€, ICET, 2017.

Zufar Muhamad dan Setiyono Budi, “Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Wajah Secara Real-Timeâ€, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 5, No.2, 2016.

PlumX Metrics

Published

2021-03-31

How to Cite

ihsan, mohamad, Niswatin, R. K., & Swanjaya, D. (2021). DETEKSI EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW. Joutica, 6(1), 428–433. https://doi.org/10.30736/jti.v6i1.554

Issue

Section

Jouticla Jurnal Teknik Informatika