Mendeteksi Ekspresi Wajah dengan Meninjau Iris Mata Menggunakan Metode Transformasi Hough dan K-Nearest Neighbor (KNN)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Wajah memiliki perbedaan (ciri khas), selain itu wajah juga merupakan pusat dari ekspresi pada manusia. Secara tidak langsung ekspresi wajah menjadi suatu komunikasi non-verbal, banyak faktor- faktor yang dapat mendukung untuk mendeteksi ekspesi wajah seseorang contohnya seperti melihat pergerakan dan perubahan pada alis,bibir dan mata. Dalam penelitian ini lebih berfokus pada iris mata sebagai objek pengamatan. Terdapat dua skenario pengujian untuk mendeteksi ekspresi wajah berdasarkan citra wajah, dengan menggunakan dataset TFEIDHigh. Skenario pertama menggunakan metode K-Nearest Neighboard (K-NN) dengan menghasilkan akurasi sebesar 80.0% dan waktu eksekusi 61.3831 Seconds. Skenario kedua menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan menghasilkan akurasi sebesar 80.0% dengan waktu eksekusi 656.730 Seconds.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
R. Kosasih, “Kombinasi Metode ISOMAP Dan KNN Pada Image Processing Untuk Pengenalan Wajah,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 166, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18982.
N. A. Mayangky, R. Rousyati, D. Riana, S. Hadianti, R. Nurfalah, and M. R. Kusumayudha, “Analisa Perbandingan Metode Histogram Dan Median Filtering Pada Citra Mata,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 161–165, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i2.505.
A. Sindar and A. S. Sitio, “Sistem Identifikasi Biometrik Ekpresi Wajah Menggunakan Metode Transformasi Hough,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 3, pp. 262–267, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2722.
M. S. Purba, “Perancangan Sistem Identifikasi Biometrik Iris Mata Menggunakan Metode Transformasi Hough,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 2, pp. 117–122, 2020.
D. Alamsyah and D. Pratama, “Implementasi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Klasifikasi Ekspresi Citra Wajah pada FER-2013 Dataset,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 350–355, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1714.
F. Fandiansyah, J. Y. Sari, and I. P. Ningrum, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis dan k Nearest Neighbor,” J. Ultim., vol. 9, no. 1, pp. 1–9, 2017, doi: 10.31937/ti.v9i1.557.
A. Akbar and A. Lawi, “Implementasi Algoritma Deep Artificial Neural Network Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficient Untuk Klasifikasi Audio Emosi Manusia,” pp. 66–73, 2021.
A. Singh, A. P. Srivastav, P. Choudhary, and S. Raj, “Facial emotion recognition using convolutional neural network,” Proc. 2021 2nd Int. Conf. Intell. Eng. Manag. ICIEM 2021, pp. 486–490, 2021, doi: 10.1109/ICIEM51511.2021.9445346.
F. J. Pontoh, F. Xaverius Senduk, and I. E. G. Pondaag, “Aplikasi Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Hough Transform Dan Gabor Wavelet,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 105–109, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.4205.
F. E. Alfian, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Identifikasi Iris Mata Menggunakan Metode Wavelet Daubechies dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ), vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.76.
B. C. Wibowo, F. Nugraha, and A. P. Utomo, “Uji Deteksi Objek Bentuk Bola Dengan Menerapkan Metode Circular Hough Transform,” J. Inform. Upgris, vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.8309.
A. R. Mubarrok, Haryanto, and D. Rahmawati, “Rancang Bangun Timbangan Buah Anggur Digital Otomatis Berbasis Webcam Menggunakan Transformasi HOUGH,” Sci. Electro, vol. 12, no. 2, pp. 44–50, 2020.
C. Wijaya, H. Irsyad, and W. Widhiarso, “Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi Glcm,” J. Algoritm., vol. 1, no. 1, pp. 33–44, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.431.
R. Kosasih, “Penggunaan Metode Linear Discriminant Analysis Untuk Pengenalan Wajah Dengan Membandingkan Banyaknya Data Latih,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 26, no. 1, pp. 25–34, 2021, doi: 10.35760/tr.2021.v26i1.3520.
P. D. Silitonga and R. Damanik, “Perbandingan Algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) dan Support Vector Machines (SVM) untuk Klasifikasi Pengenalan Citra Wajah,” J. ICT Inf. Commun. Technol., vol. 20, no. 1, pp. 186–191, 2021, doi: 10.36054/jictikmi.v20i1.354.
N. Wakhidah, “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching,” J. Transform., vol. 8, no. 2, p. 78, 2011, doi: 10.26623/transformatika.v8i2.48.
J. I. Komputasi, V. No, M. Ssd, V. Mobilenet, and S. Model, “Abstrak,” vol. 19, no. September, pp. 421–430, 2020