IMPLEMENTASI HAND GESTURE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA GAME - Mukhammad Zainul Musyafa'; Nurlaily Vendyansyah; Febriana Santi Wahyuni (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem pengenalan gestur menggunakan CNN sebagai kontrol game.  Komunikasi data atau output data yang dihasilkan akan dikirim pada Unity. Pada model yang dibuat terdapat 4 jenis hand gesture yang digunakan meliputi gestur menunjuk, gestur menembak 1 dan menembak 2, serta gestur mengambil. Pada implementasinya terdapat 64 output yang terdiri dari 63 output hand landmark serta 1 output jenis hand gesture. Pada hand landmark terdiri dari 21 titik koordinat X, 21 titik koordinat Y, dan 21 titik koordinat Z, koordinat ini yang akan digunakan sebagai kontrol game yang dibuat. Hasil pengujian yang diperoleh menunjukkan bahwa model hand gesture recognition memiliki 70% dengan hasil responden yang cukup baik