Pengenalan emosi manusia secara otomatis dapat bermanfaat pada sektor-sektor terkait komputasi af... more Pengenalan emosi manusia secara otomatis dapat bermanfaat pada sektor-sektor terkait komputasi afektif. Penelitian ini merupakan penelitian pertama yang mengadopsi teknik facial region segmentation (FRS) pada arsitektur Log-Gabor Convolutional Networks (Log-GCNs) dalam membangun model menggunakan set data gambar wajah nonfrontal, FER-2013. Dengan menggunakan deteksi facial landmark, daerah fitur wajah tertentu dapat disegmentasi menjadi dua-tiga bagian. Setiap bagian dapat dilatih baik secara individu maupun bersamaan menggunakan teknik network ensemble, di mana sejumlah arsitektur GCN yang identik tergabung di dalamnya. Hasil eksperimen membuktikan bahwa Log-GCN dengan FRS berhasil mengungguli baseline dengan augmentasi data melalui peningkatan akurasi sebesar 6,07%
Pengenalan emosi manusia secara otomatis dapat bermanfaat pada sektor-sektor terkait komputasi af... more Pengenalan emosi manusia secara otomatis dapat bermanfaat pada sektor-sektor terkait komputasi afektif. Penelitian ini merupakan penelitian pertama yang mengadopsi teknik facial region segmentation (FRS) pada arsitektur Log-Gabor Convolutional Networks (Log-GCNs) dalam membangun model menggunakan set data gambar wajah nonfrontal, FER-2013. Dengan menggunakan deteksi facial landmark, daerah fitur wajah tertentu dapat disegmentasi menjadi dua-tiga bagian. Setiap bagian dapat dilatih baik secara individu maupun bersamaan menggunakan teknik network ensemble, di mana sejumlah arsitektur GCN yang identik tergabung di dalamnya. Hasil eksperimen membuktikan bahwa Log-GCN dengan FRS berhasil mengungguli baseline dengan augmentasi data melalui peningkatan akurasi sebesar 6,07%
Uploads