The repository administrator has not yet configured an RDF license.
EVALUASI PENGARUH FINE-TUNING LAYER TERHADAP AKURASI PENGENALAN WAJAH BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Pesatnya kemajuan kecerdasan buatan dan deep learning, sehingga pengenalan wajah berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menghadapi tantangan nyata ketika berhadapan dengan data berukuran terbatas dan sangat bervariasi. dalam konteks ini, penelitian terdahulu menyatakan transfer learning dengan fine-tuning mampu meningkatkan akurasi karena menyesuaikan fitur pralatih dengan karakteristik domain target. Penelitian ini berfokus pada peningkatan akurasi pengenalan wajah melalui pembandingan strategi fine-tuning pada dua arsitektur CNN yaitu MobileNetV2 dan ResNetV2. Dataset yang digunakan terdiri atas 16 aktor dengan masing-masing 100 citra. Seluruh citra diproses melalui tahapan cropping otomatis berbasis Haar Cascade, pembersihan data, pembagian data, dan augmentasi untuk memperkuat generalisasi model. Penelitian ini merancang empat skenario pelatihan dimana dua pada MobileNetV2 dan dua pada ResNetV2 dengan variasi jumlah layer pralatih yang dibuka untuk difine-tune. Hasil pelatihan akan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan MobileNetV2 dengan fine-tuning pada 50 layer terakhir memberikan performa terbaik dengan akurasi mencapai 91%, presisi 92%, recall 91% melampaui ResNetV2 pada konfigurasi terbaiknya mencapai akurasi 89%, presisi 89%, recall 90%. Temuan ini menegaskan bahwa membuka sebagian besar layer akhir untuk menyesuaikan representasi fitur terhadap variasi wajah dapat meningkatkan akurasi model.
Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
EVALUASI PENGARUH FINE-TUNING LAYER TERHADAP AKURASI PENGENALAN WAJAH BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) (Text)
HTML Summary of #31733 EVALUASI PENGARUH FINE-TUNING LAYER TERHADAP AKURASI PENGENALAN WAJAH BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
006 Metode komputer khusus