PENGENALAN EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN METODE SVM DENGAN TRANSFORMASI FOURIER DAN PCA - Ricky Julianto; Derry Alamsyah (Klik - Jurnal Ilmu Komputer, 2021)
Ekspresi wajah digunakan seseorang sebagai cara untuk berkomunikasi secara non-verbal dalam mengungkapkan perasaan yang sedang dialaminya. Ekspresi secara universal dikategorikan menjadi enam ekspresi dasar yaitu senang, sedih, marah, jijik, takut, terkejut, dan satu ekspresi netral. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan ekspresi menggunakan metode SVM dengan ekstraksi ciri transformasi fourier dan direduksi menggunakan PCA. Tahapan penelitian dimulai dengan mengambil dataset fer2013, dilanjutkan dengan pengkonversian data piksel menjadi gambar, selanjutnya gambar diekstraksi menggunakan transformasi fourier lalu direduksi menggunakan PCA, setelah itu diklasifikasi menggunakan SVM dimana hasil pengujian menggunakan data original mendapatkan model terbaik pada kernel polinomial derajat 2 dengan = 10 yang memberikan hasil akurasi sebesar 38% untuk citra gambar bagus dan 32.666% untuk citra gambar dengan noise salt and pepper, sementara itu hasil pengujian menggunakan data dengan peningkatan kontras mendapatkan model terbaik pada kernel polinomial derajat 2 dengan = 1 yang memberikan hasil akurasi sebesar 36.666% untuk citra gambar bagus dan 33.333% untuk citra gambar dengan noise salt and pepper menggunakan data testing.