Implementasi Metode Viola Jones Dan Convolutional Neural Network Untuk Pengenalan Ekspresi Wajah

Ekspresi wajah manusia merupakan bentuk respon alami manusia yang menggambarkan perasaan yang dirasakan oleh seseorang saat berinteraksi pada suatu hal tertentu. Pengenalan ekspresi wajah sudah mulai banyak diaplikasikan kedalam robot, kamera pengawas keamanan dan game interaktif. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pengenalan ekspresi wajah dengan menerapkan metode Viola Jones dan Convolutional Neural Network (CNN). Dalam pembangunan sistem ini telah dilakukan pengumpulan data berupa citra ekspresi wajah manusia yaitu tujuh Ekspresi wajah dasar manusia diantaranya adalah Bahagia, Marah, Muak, Sedih, Takut,Terkejut dan Netral yang akan diprediksi didalam penelitian ini. Metode CNN digunakan sebagai metode klasifikasinya. Sebelum data diklasifikasi data akan diolah sedemikian rupa dengan beberapa metode yaitu grayscale, smoothing, segmentasi Viola Jones, threshold dan resize. Tahapan tersebut digunakan untuk menyederhanakan citra masukan, memfokuskan citra terhadap ekspresi wajah dan menyamaratakan ukuran citra masukan. Adapun pengujian yang telah dilakukan di dalam penelitian ini berupa pengujian akurasi. Akurasi terbaik yang didapatkan hanya sebesar 58,50%. Hal ini disebabkan karena tidak optimalnya arsitektur CNN yang dibangun. Kemudian setelah dilakukan perubahan pada arsitektur CNN akurasi berhasil meningkat mencapai 96,14%.