IDENTIFIKASI EKPRESI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORTIMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Raharjo, Soni (2022) IDENTIFIKASI EKPRESI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORTIMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (575kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (220kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (722kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (302kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (257kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (56kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (46kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code-17.11.1592-Soni Raharjo - Soni Raharjo.rar Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi-17.11.1592-Soni Raharjo - Soni Raharjo.pdf Restricted to Repository staff only Download (554kB)

Abstract

Wajah adalah salah satu alat komunikasi yang digunakan oleh manusia untuk berinteraksi terhadap sesama manusia yang paling efektif. Ekpresi wajah merupakan salah satu cara penting dalam menyampaikan pesan sosial dalam kehidupan manusia. Dalam berkomunikasi terdapat 3 ekpresi utama pada wajah yang digunakan sebagai parameter berinteraksi terhadap manusia yaitu senang (happy), biasa (neutral), dan marah (angry). Dalam pengenalan citra pada ekspresi wajah, manusia dapat mengenalinya emosi dengan ekspresi wajah diperlakukan pembelajaran untuk pengenalan yang dilakukan oleh manusia terhadapap mesin dengan menjadikan masalah tersebut menjadi suatu objek saat ini salah satu bidang penelitian yang paling efektif dalam ilmu image processing. Untuk melakukan suatu pemrosesasn image kita bisa menerapkan metode dalam Deep Learning salah satunya Convolutional Neural Network (CNN). Convulitional Neural Network(CNN) mendukung proses belajar berdasarkan representasi data selama proses pelatihan sehingga dapat beradaptasi secara otomatis terhadap data dan tugas prediksi pada bidang tertentu. Dengan memanfaatkan pelatihan dataset yang kita pakai menggunakan model atau sebuah langkah convolusi hingga mendapatkan hasil klasifikasi untuk mengindentifikasi objek ekspresi wajah pada manusia. Memanfaatkan model ResNet-50 untuk proses training data pada dataset wajah manusia dikarenakan ResNet-50 memliki tingkat akurasi yang tinggi sehingga hasilnya indentifikasi mendapatkan hasil yang baik. Dengan itu kita dapat mendeteksi ekpresi pada wajah manusia dengan citra gambar.

Actions (login required)

View Item