Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pelacakan Titik Fitur Dengan Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) Untuk Pengenalan Ekspresi Mikro Wajah Pada Dataset SAMM Priska Choirina; Ulla Delfana Rosiani; Indah Martha Fitriani
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 1 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 1 Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i1.3755

Abstract

Ekspresi Mikro merupakan ekspresi yang terjadi di bawah alam sadar yang muncul ketika seseorang menyembunyikan emosi. Kontribusi utama penelitian ini menerapkan metode KLT yang dapat melacak gerakan serta memberikan akurasi pengenalan pada Dataset SAMM dengan baik. Metode KLT memanfaatkan titik-titik fitur untuk mendeteksi gerakan pada setiap frame. Area pengamatan adalah alis, mata dan mulut dengan penanda wajah yang dibentuk oleh Discriminative Response Map Fitting(DRMF).  Hasil pelacakan seluruh titik-titik fitur berupa motion features yang terbentuk dari sebuah vektor hasil perpindahan titik-titik tersebut. Data ekstraksi fitur dibentuk dengan dua jenis yaitu data pemilihan manual (handcrafted data) dan random sampling. Data ekstraksi dilakukan proses klasifikasi dengan membandingkan dua metode yaitu Support Vector Machine (SVM) dan MLP-Backpropagation. Hasil penelitian ini menunjukkan hasil yang tergolong signifikan, pada data ekstraksi fitur random sampling dengan menggunakan MLP-Backpropagation menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 79.8%.  Selain itu, waktu pemrosesan pada setiap frame  dengan menggunakan metode yang diusulkan tergolong sangat cepat.