Tama, Yogie Meysa (2020) PENGARUH PERBAIKAN KUALITAS CITRA TERHADAP AKURASI PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text JUDUL.pdf Download (4MB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (211kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (820kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (622kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (184kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (76kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (109kB)

Abstract

Ekspresi wajah menjadi hal yang menarik untuk dipelajari lebih dalam,
karena memiliki peran penting baik di komunikasi antar manusia atau manusia
dengan komputer. Salah satu metode yang bisa dipakai untuk pengenalan pola
adalah deep learning. Deep learning dapat mengenali berdasarkan data latih yang
diberikan. Semakin bagus data latihnya maka akan semakin bagus pula hasilnya.
Salah satu metode yang bisa digunakan untuk memperbaiki kualitas gambar adalah
teknik image enhancement.
Penelitian ini akan menerapkan median filter sebagai teknik image
enhancementnya dan data set yang digunakan adalah data set gambar ekspresi
wajah manusia. Arsitektur yang digunakan yaitu convolutional neural network
(CNN) yang merupakan salah satu jenis neural network yang biasanya digunakan
pada pengolahan data citra. Dataset yang digunakan yaitu, JAFFE (Japanese
Female Facial Expression), CK+ (The Extended Cohn-Kanade Dataset), Fer2013
(Facial Expression Recognition Challenge) dan dataset yang dibuat sendiri oleh
Penulis.
Hasil penelitian menunjukkan ada penuruan akurasi pada data ukuran
48x48 yang telah melewati proses perbaikan kualitas citra (median filter)
dikarenakan citra ini kehilangan pola wajahnya setelah melewati proses perbaikan
kualitas citra. Sedangkan pada citra berukuran 224x224 membuat nilai akurasi
pengujian naik pada percobaan dataset CK dan JAFFE menggunakan model
Xception.sehingga dan nilai akurasi tertinggi yang didapat mencapai 75% pada
model Xception sebelum melalui perbaikan kualitas citra.

Actions (login required)

View Item