Implementasi MobileNet menggunakan Keras untuk klasifikasi gambar dan deteksi emosi. Metode penelitian melibatkan pelatihan model klasifikasi gambar dan deteksi emosi berbasis MobileNet, sebuah arsitektur jaringan saraf tiruan yang efisien dan cepat, dengan memanfaatkan Keras sebagai alat utama. Tantangan utama yang dihadapi adalah pemrosesan dan preprocessing data yang tepat untuk mendukung klasifikasi gambar dan deteksi emosi yang akurat, serta integrasi yang optimal antara MobileNet dan Keras. Identifikasi gap pengetahuan mencakup potensi perbaikan akurasi deteksi emosi dan penyesuaian hyperparameter untuk hasil yang lebih baik. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa implementasi MobileNet dengan Keras mampu mencapai klasifikasi gambar dan deteksi emosi dengan tingkat akurasi yang memadai, memberikan dasar untuk pengembangan lebih lanjut di bidang pengolahan citra dan analisis emosi.
Copyrights © 2024