Implementasi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Klasifikasi Ekspresi Citra Wajah pada FER-2013 Dataset

Abstract

- session recognition is an interesting topic, where facial expressions in today's technological advances can support several fields such as health, business, and so on. Facial expression recognition can be done using the extraction of certain features. Meanwhile, Convolutional Neural Network (CNN) can recognize an object in the image through the features found by itself in the convolution process. By using CNN's advantages, this study aims to see CNN's performance in facial expressions of happiness and sadness in unideal data conditions. So based on this research, on the FER2013 dataset, CNN using the Adamax optimizer produced a fairly good performance where the value is given is 66% compared to Adam, N-Adam, and SGD.Keywords - CNN, Facial Expression, FER-2013 Abstrak – Pengenalan ekspresi merupakan topik penelitian yang menarik, dimana peran ekspresi wajah dalam kemajuan teknologi saat ini dapat mendukung beberapa bidang seperti kesehatan, bisnis, dan sebagainya. Pengenalan wajah dapat dilakukan dengan menggunakan ekstraksi fitur-fitur tertentu. Sementara itu, Convolutional Neural Network (CNN) dapat mengenali objek pada citra melalui fitur yang ditemukannya sendiri dalam proses konvolusinya. Dengan menggunakan keunggulan CNN, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa CNN dalam mengenali ekspresi wajah bahagia (happy) dan sedih (sad) pada kondisi data tidak ideal. Maka berdasarkan hasil penelitian ini, pada dataset FER2013, CNN dengan menggunakan Adamax optimizer menghasilkan performa yang cukup baik dimana akurasi yang diberikan adalah sebesar 66% dibandingkan dengan Adam, N-Adam, dan SGD.Kata Kunci - CNN, Ekspresi Wajah, FER-2013.

Deteksi Bentuk Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn)

“…Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [8], implementasi CNN dalam klasifikasi ekspresi wajah dapat dilakukan dengan mengekstraksi fiturfitur tertentu. Penelitian bertujuan untuk mengetahui mengenai performa CNN dalam mengenali ekspresi wajah pada kondisi data yang kurang ideal.…”

Convolutional Neural Networks for Classification of Lung Cancer Based on Histopathological Images

“…The kernels used on CNN are generally 3x3 in size. Then for each sub image that is the same size as the kernel a convolution operation is performed (Alamsyah & Pratama, 2020).…”

Deteksi Emosi Wajah Menggunakan Metode Backpropagation

“…Judul penelitian kedua "Implementasi Convolutional Neural Networks (CNN) Untuk Klasifikasi Ekspresi Citra Wajah Pada FER-2013 Dataset" [7], dalam penelitian ini peneliti melakukan klasifikasi emosi pada data set FER-2013 yang hanya berfokus pada dua kelas sampel, yaitu happy dan sad dengan jumlah masing-masing kelas 100 data. Lalu data tersebut dibagi menjadi tiga bagian yaitu data latih, data validasi, dan data uji yang dikumpulkan secara acak.…”