Informasi Umum

Kode

24.04.5671

Klasifikasi

006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelegence

Dilihat

124 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pengenalan ekspresi wajah secara real-time pada aplikasi mobile menjadi semakin penting di era teknologi yang berkembang pesat. Namun, implementasi teknologi ini menghadapi tantangan terkait keterbatasan resource pada perangkat mobile, yang sering kali menyebabkan rendahnya akurasi dan ketidakmampuan sistem dalam mengenali ekspresi wajah secara tepat.<br /> Penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi mobile menggunakan model MobileNet dan ShuffleNet untuk mendeteksi ekspresi wajah secara real-time. Solusi yang diterapkan melibatkan penggunaan arsitektur ringan yang cocok untuk perangkat mobile, serta penerapan pendekatan multilabel untuk meningkatkan akurasi deteksi pada ekspresi yang sulit dikenali. Sistem yang dibangun memanfaatkan TensorFlow dan OpenCV untuk pemrosesan gambar dan implementasi model.<br /> Hasil pengujian menunjukkan bahwa sebelum pengujian multilabel, MobileNet mencapai akurasi sebesar 59% dan ShuffleNet sebesar 54%. Setelah penerapan multilabel, akurasi MobileNet meningkat menjadi 87,14%, dan ShuffleNet menjadi 70,86%. Penelitian ini berkontribusi dalam mengatasi masalah akurasi pada deteksi ekspresi wajah di aplikasi mobile, terutama dengan solusi multilabel yang terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja model pada data yang tidak seimbang.<br />  

  • CII4E4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama HASNAN HABIB ADAMS
Jenis Perorangan
Penyunting Mahmud Dwi Sulistiyo, Aditya Firman Ihsan
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Informatika
Kota Bandung
Tahun 2024

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi