Aplikasi klasifikasi Gender dan Usia Berdasarkan Citra Wajah Manusia Menggunakan TensorFlow - Dwi Safitri, Ananda; Mariska, Dina; Fahrezi, Muhammad; Abadi, Mu’taman; Thia (Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung, 2024)
Dalam era teknologi yang terus berkembang, aplikasi pengenalan wajah menjadi semakin penting dalam berbagai konteks, termasuk keamanan, pengenalan identitas, dan pengalaman pengguna yang personal. Salah satu aspek penting dari pengenalan wajah adalah kemampuan untuk mengklasifikasikan informasi demografis, seperti gender dan usia. Penelitian ini mengusulkan dan mengimplementasikan sebuah aplikasi klasifikasi gender dan usia berdasarkan citra wajah manusia menggunakan TensorFlow. TensorFlow telah terbukti efektif dalam memproses dan mengenali pola pada data citra, membuatnya menjadi pilihan yang tepat untuk tugas klasifikasi wajah. Dataset yang digunakan pada sistem ini adalah UTKFace dataset. Dataset ini didapatkan di website http://susanqq.github.io/UTKFace/. Dataset ini merupakan input data yang akan digunakan untuk data latih dan data uji. TensorFlow dikonfigurasi dan dilatih menggunakan data ini untuk mempelajari representasi-fitur yang mendalam dari wajah manusia. Kemudian, model yang telah dilatih diuji pada dataset uji yang terpisah untuk mengukur kinerjanya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan TensorFlow yang diusulkan mampu mencapai tingkat akurasi klasifikasi yang memuaskan untuk gender dan usia. Penerapan teknik ini di dalam aplikasi pengenalan wajah dapat meningkatkan keakuratan dan keandalan sistem dalam menentukan informasi demografis pengguna. Selain itu, penelitian ini membahas tantangan dan peluang yang terkait dengan penggunaan teknologi ini, termasuk kekhawatiran privasi dan potensi aplikasi di berbagai industri. Kesimpulannya, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada pengembangan teknologi pengenalan wajah dengan fokus pada klasifikasi gender dan usia, membuka pintu untuk berbagai aplikasi praktis di masa depan.