Pendeteksi Ekspresi Wajah Menggunakan Deep Learning

MOCH. HELMI IKHSAN

Informasi Dasar

293 kali
23.06.833
006.22
Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Proyek ini mengembangkan sistem pendeteksi ekspresi wajah menggunakan deep learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali lima ekspresi wajah: senang, sedih, marah, netral, dan terkejut. Proyek akhir ini dilatar belakangi oleh kemajuan teknologi yang pesat, terutama pada pengolahan citra, dan menghasilkan model yang dapat digunakan sebagai alat pendeteksi kebohongan dan alat bantu dalam perawatan kesehatan mental. Proses pelatihan pada proyek akhir ini menggunakan tiga tingkat kedalaman lapisan konvolusi dan mencapai akurasi tertinggi pada model kedua dengan 90.58% pada dataset training dan 92.84% pada dataset validation. Selain model kedua, model-model lain mengalami overfitting sehingga dilakukan pengujian dengan menambahkan lapisan normalisasi tambahan berupa ‘BatchNormalization’. Proses pendeteksi ekspresi wajah menggunakan bantuan algoritma tambahan berupa algoritma Viola Jones dengan menggunakan webcam untuk menguji secara realtime. Proyek akhir ini tidak menggunakan confidential index untuk mengukur tingkat kepercayaan model pada saat pengujian sehingga bagi pengembangan lanjutan dapat menambahkan confidential index tersebut.

Kata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network, Pendeteksi Ekspresi Wajah, Overfitting

Subjek

EMBEDDED SYSTEM
 

Katalog

Pendeteksi Ekspresi Wajah Menggunakan Deep Learning
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MOCH. HELMI IKHSAN
Perorangan
Rini Handayani, Marlindia Ike Sari
 

Penerbit

Universitas Telkom, D3 Teknologi Komputer
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini