PAPER REVIEW PENGENALAN CITRA DIGITAL DETEKSI EKSPRESI WAJAH SENANG
Keywords:
Jaringan Syaraf Tiruan, Ekspresi wajah, Principal Component Analysis (PCA)Abstract
Senang itu merupakan salah satu nilai kepuasan pada manusia, maka dari itu saya sebagai periview ingin mengangkat sebuah nilai kepuasan pelanggan, bagaimana manusia dengan mudah mengenal wajah seseorang yang senang tanpa harus berfikir, gunanya untuk mempermudah kita dalam mengambil keputusan dalam tingkat kepuasan / service pada sebuah bidang layanan jasa. Perkembangan dalam teknologi saat ini sangat pesat sekali sehingga kita dituntut untuk selalu mengikuti perkembangannya dari teknologi yang ada dan percepatan data yang ada. Pengamatan pada wajah secara langsung oleh manusia mempunyai kelemahan karena kelelahan dan kejenuhan yang mungkin terjadi dapat menyebabkan menurunnya ketelitian. Untuk itu penggunaan teknologi komputer dapat menjadi alternatif solusi. Proses pengenalan pada ekspresi pada wajah yang di lakukan oleh system tidaklah mudah dan cepat dibandingkan proses pengenalan dilakukan oleh pada manusia. maka dari itu saya mengambil judul paper jika di system input di perlukan aplikasi adalah berupa citra wajah dan ukuran dari resolusi yang sama. Output aplikasi adalah berupa class terdekat yang ingin di kenali. Dari proses ini penulis ingin mereview jurnal jurnal mengenai pengenalan citra wajah menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) berdasarkan perhitungan nilai jarak terdekat menggunakan dataset atau database. Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu metode yang biasa digunakan untuk ekstraksi ciri dan representasi data. Hasil deteksi citra wajah pada proses pelatihan akan dicari penilaian nya memiliki tingkat keberhasilan dan hasil identifikasi wajah pada proses pengujian memiliki tingkat keberhasilan di atas 80%.
References
D. Suprianto, “Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time,” Sist. Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adab. Eig. PCA MySQL, vol. 7, no. 2, pp. 179–184, 2013.
P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis ( Pca ) Dan Canberra Distance,” vol. Vol. 2, 2017.
A. Budi, S. Suma’inna, and H. Maulana, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2019, doi: 10.15408/jti.v9i2.5608.
“Nur Ikhsan, Syarief. 2016. Face Recognition. Universitas Gunadarma..pdf.” .
H. Al Fatta, Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah. Yogyakarta: Penerbit Andi.
M. Turk and A. Pentland, “Turk_FaceRecognitionUsingEigenfaces.pdf,” … Vision and Pattern Recognition, 1991. …. pp. 586–591, 1991, [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=139758.
W. S. Yambor, “DISCRIMINANT-BASED IMAGE RECOGNITION,” no. July, 2000.
M. Citra and E. Wajah, “Jurnal Mantik,” no. January, 2020.
N. Perveen, N. Ahmad, M. A. Qadoos, B. Khan, R. Khalid, and S. Qadri, “Facial Expression Recognition Through Machine Learning,” Int. J. Sci. Technol. Res., vol. 5, no. 3, pp. 91–97, 2016.
A. Liberati et al., The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate health care interventions: explanation and elaboration, vol. 62, no. 10. 2009.
E. Ekonomi and B. U. Udayana, “Penerapan Pca Dan K-Nn Untuk Meningkatkan Nilai Akurasi Pengenalan Wajah,” Penerapan Pca Dan K-Nn Untuk Meningkat. Nilai Akurasi Pengenalan Wajah, vol. 3, no. 1, pp. 1177–1204, 2017.
A. M. Husein, M. Harahap, P. Studi, T. Informatika, and F. Teknologi, “QUERY : Jurnal Sistem Informasi Volume : 01 , Number : 02 , October 2017 ISSN 2579-5341 ( online ) Pengenalan Multi Wajah Berdasarkan Klasifikasi Kohonen SOM Dioptimalkan dengan Algoritma Discriminant Analysis PCA QUERY : Jurnal Sistem Informasi Volume : ,” vol. 5341, no. October, pp. 33–39, 2017.
C. Suhery and I. Ruslianto, “Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA),” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 3, no. 1, p. 9, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i1.19792.
A. R. Syakhala, D. Puspitaningrum, and E. P. Purwandari, “Perbandingan Metode Principal Component Analysis ( Pca ) Dengan Metode Hidden Markov Model ( Hmm ) Dalam Pengenalan Identitas,” Rekursif, vol. 3, no. 2, pp. 68–81, 2015.
A. R. Wiyono, “Math Unesa Component Analysis (PCA) dan Extreme Learning Machine ( ELM),” vol. 6, no. 2, pp. 2–6, 2018.
A. Weißberger and E. Dym,
Vol. 6 No. 11 (2020): Informatics: Digital Image Processing 12
“Implementasi Pengenalan Wajah Menggunakan PCA (Principal Component Analysis),” Dian Esti Pratiwi, Agus Harjoko2, vol. 502, no. 1, pp. 74–85, 2013, doi: 10.1002/jlac.19335020105.
J. P. Soepomo, “Presensi Online Berbasis Android dengan Security Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Pca ( Study Kasus : KSPPS BMt Insan Mandiri ),” vol. 2018, no. November, pp. 140–146, 2018.
