Penerapan Microexpressions Untuk Mengenali Hubungan Kekerabatan Menggunakan Extreme Learning Machine: Application of Microexpressions to Recognize Kinship Using Extreme Learning Machine - Rizqi Ramadhan; Ike Fibriani; Widya Cahyadi (Institut Riset dan Publikasi Indonesia, 2021)
Dalam dunia computer vision, riset tentang ekspresi wajah sudah dicoba oleh Chinese Academy of Sciences MicroExpression (CASME). Riset tersebut membuat basis informasi yang ada sebagian foto ekspresi wajah yang bertujuan buat menolong riset di bidang computer vision tentang ekspresi mikro. Dalam pelaksanaanya penelitian MicroExpression ini berhenti dalam pengembanganya dan tidak berlanjut untuk kemudian dikembangkan dalam penelitian berikutnya. Kinship ialah salah satu sebutan“ kekerabatan” dalam salah satu spesies. Tujuan dari pemodelan kinship ini merupakan buat memastikan apakah 2 orang saling terhubung dan saling terikat (bersaudara) Sebagian besar metode kekerabatan yang ada mengasumsikan bahwa setiap pasangan citra dengan citra wajah positif (dengan citra yang menegaskan kekerabatan) memiliki skor yang lebih besar untuk kelompok citra kekerabatan non-negatif. Dalam penelitian ini penulis mengembangkan penelitian mengenai MicroExpression ini untuk dikembangkan dalam penelitian di bidang Kinship atau hubungan kekerabatan, dengan menggunakan MicroExpression sebagai parameternya dan menggunakan citra mulut sebagai ekstraksi khusus dalam pengambilan citra pada parameter Microexpressionya, dengan menggunakan beberapa fitur dan metode yakni klasifikasi dengan Extreme Learning Machine dan ekstraksi fitur dengan Color Features menghasilkan beberapa hasil nilai akurasi pada ELM dan Microexpression berturut-turut yakni 80,06% dan 76,31%.