IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM DETEKSI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH

Abstract

Deteksi emosi adalah salah satu yang paling kompleks dan menantang di bidang visual komputer karena besarnya variasi yang disebabkan oleh perubahan dalam penampilan wajah, pencahayaan dan ekspresi wajah. Dalam penelitian ini, riset yang dilakukan adalah mempelajari lebih lanjut perihal deteksi emosi manusia berdasarkan ekspresi wajah menggunakan metode convolutional neural network dimana data yang digunakan untuk proses training data berupa sampel citra dari dataset FER 2013. Metode convolutional neural network memiliki sub metode dalam orientasi pendeteksian objek yang bernama metode Viola-Jones atau biasa disebut Haar Cascade Classifier. Dalam tahap deteksi wajah, wajah terdeteksi melalui gambar yang ditangkap oleh webcam secara realtime dan selanjutnya adalah tahap pengklasifikasian emosi yang mengimplementasikan konsep algoritma convolutional neural network untuk mengklasifikasikan input citra kedalam 7 kategori emosi yang sebelumnya sudah disimpan dalam FER2013 dataset tersebut. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network dapat mengenali ekspresi wajah dengan tingkat akurasi yang berlandaskan dataset FER2013 adalah 67-72% setelah dilakukan ujicoba.