Pengenalan Pola Citra Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Masker Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Wicaksono, Redi Nurdin; Nugroho, Hendro; Yuliastuti, Gusti Eka (Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2023)
Pengenalan ekspresi wajah (face emoticon recognition) dapat dilihat pada dahi, mata, pipi, bibir, dan dagu. Pada tahun 2019, terjadi pandemi COVID-19 yang dimana manusia wajib menggunakan masker, sehingga menjadi bahan penelitian yang menarik untuk pengenalan emosi wajah menggunakan masker. Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah citra ekspresi wajah menggunakan masker dengan ekspresi marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut dan netral. Jumlah data citra ekspresi wajah dibagi menjadi 30% data uji dan 70% data latih. Metode yang digunakan untuk fave emotional recognition menggunakan Convolution Neurol Network (CNN). CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur citra wajah menggunakan masker berupa fitur mata, dahi, dan alis. Untuk mendapatkan nilai akurasi, maka penelitian ini menggunakan perbandingan citra tidak wajah tidak menggunakan masker dan menggunakan masker untuk mendapatkan nilai loss. Hasil penelitian ini menghasilkan nilai akurasi yang tinggi sebesar 72,8% dan nilai loss yang kecil sebesar 0,11%, pada wajah tidak menggunakan masker. Sedangkan ekspresi wajah menggunakan masker nilai akurasi sebesat 68,5% dan nilai loss sebesar 0,12%.