PENGENALAN EKSPRESI MIKRO WAJAH DENGAN EKSTRAKSI FITUR PADA KOMPONEN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM

Nur Cahyo, Dwi (2023) PENGENALAN EKSPRESI MIKRO WAJAH DENGAN EKSTRAKSI FITUR PADA KOMPONEN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text Bagian awal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (82kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (502kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (374kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (779kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (73kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (75kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text Jurnal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (447kB)

Abstract

Ekspresi merupakan bentuk komunikasi dengan cara berinteraksi atau ketika sedang berdialog. Mengenal ekspresi untuk saat ini banyak menggunakan berbagai macam metode seperti menunjukan ekspresi didepan kamera, atau komputer. Namun untuk melakukan analisa terhadap ekspresi membutuhkan banyak data dan bervariasi selain itu posisi wajah dapat mempengaruhi kecepatan memprediksi yang bersifat realtime. Dalam hal ini dilakukan metode facial landmark sebagai deteksi area komponen wajah seperti alis, mata, dan mulut. Ekstraksi yang dibutuhkan dalam mengelola citra yaitu ekstraksi ciri tekstur yang menggunakan metode Local Binary Pattern Histogram. Selanjutnya nilai ciri dari pemrosesan tersebut akan diklasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor dengan penerapan jarak antara data uji dan data latih dengan formula Euclidean Distance. Hasil menunjukan dalam mengambil citra wajah secara ideal yaitu 25-75 cm, menangkap citra dengan kondisi terang dengan intensitas cahaya diatas 150 - 2530 lux dapat mengklasifikasikan ekspresi secara realtime dan menghasilkan akurasi sebesar 92.50%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Dwi Nur Cahyo (1818043)
Uncontrolled Keywords:	computer vision, face recognition, local binary pattern, micro-expression
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Dwi Nur Cahyo
Date Deposited:	25 Sep 2023 03:17
Last Modified:	25 Sep 2023 03:17
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/13120

Actions (login required)

View Item