Facial Expression Recognition Menggunakan Algoritma Mtcnn (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network) Dan Vgg16

Adicius, Enrico (2022) Facial Expression Recognition Menggunakan Algoritma Mtcnn (Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network) Dan Vgg16. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_COVER.pdf - Published Version Download (39kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (67kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (99kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (489kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (71kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (17kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_BAB 1.pdf - Published Version Download (120kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_BAB 2.pdf - Published Version Download (443kB) | Preview
	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (318kB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_BAB 5.pdf - Published Version Download (11kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (82kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ENRICO ADICIUS_LEMBAR KONTAK PENULIS _ KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (76kB) | Preview

Abstract

Ekspresi wajah merupakan bentuk atau respon alami dari manusia untuk menggambarkan perasaan yang sedang dirasakan oleh manusia saat melakukan interaksi pada suatu hal. Ekspresi wajah seseorang mengacu pada komunikasi nonverbal yang sangat kuat yang digunakan untuk berkomunikasi. Ada tujuh ekspresi wajah dasar manusia seperti bahagia, netral, terkejut, marah, muak, takut, dan sedih. Sistem pengenalan ekspresi wajah atau facial expression recognition merupakan sistem yang dibuat untuk mengenali ekspresi wajah seseorang dalam sebuah video/citra. Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja MTCNN dalam mendeteksi wajah sehingga dapat digunakan untuk melakukan rekognisi ekspresi wajah melalui pre-trained model yang akan ditraining yang diharapkan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya. Dalam melakukan training pre-trained model dataset yang digunakan berjumlah 7385 citra ekspresi wajah yang didapatkan dari gabungan beberapa dataset yaitu: FER13, CK+, dan Face expression recognition dataset yang didapatkan dari website Kaggle. Dataset dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing sehingga data training berjumlah 5908 dan data testing berjumlah 1477. Dataset yang digunakan telah dikategorikan menjadi 7 ekspresi yaitu: bahagia, netral, terkejut, marah, muak, takut, dan sedih, dataset citra berukuran 48x48 pixels dan sudah berbentuk citra grayscale. Pre-trained model yang digunakan adalah VGG16. Dari hasil training pre-trained model tersebut didapatkan hasil dari output model yaitu VGG16 menghasilkan akurasi 87.33%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	MTCNN, Face Expression Recognition, Pre-Trained Model, Face Detection
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	24 Nov 2022 06:49
Last Modified:	24 Nov 2022 06:49
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7006

Actions (login required)

View Item