• Login
    View Item 
    •   Home
    • LECTURER SCIENTIFIC PUBLICATION (Publikasi Ilmiah)
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen
    • View Item
    •   Home
    • LECTURER SCIENTIFIC PUBLICATION (Publikasi Ilmiah)
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Penerapan Microexpressions untuk Mengenali Hubungan Kekerabatan Menggunakan Extreme Learning Machine

    Thumbnail
    View/Open
    TEKNIK_JURNAL_Penerapan Microexpressions untuk Mengenali Hubungan Kekerabatan Menggunakan Extreme Learning Machine.pdf (4.264Mb)
    Date
    2021-10
    Author
    RAMADHAN, Rizqi
    FIBRIANI, Ike
    CAHYADI, Widya
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Dalam dunia computer vision, riset tentang ekspresi wajah sudah dicoba oleh Chinese Academy of Sciences MicroExpression (CASME). Riset tersebut membuat basis informasi yang ada sebagian foto ekspresi wajah yang bertujuan buat menolong riset di bidang computer vision tentang ekspresi mikro. Dalam pelaksanaanya penelitian MicroExpression ini berhenti dalam pengembanganya dan tidak berlanjut untuk kemudian dikembangkan dalam penelitian berikutnya. Kinship ialah salah satu sebutan“ kekerabatan” dalam salah satu spesies. Tujuan dari pemodelan kinship ini merupakan buat memastikan apakah 2 orang saling terhubung dan saling terikat (bersaudara) Sebagian besar metode kekerabatan yang ada mengasumsikan bahwa setiap pasangan citra dengan citra wajah positif (dengan citra yang menegaskan kekerabatan) memiliki skor yang lebih besar untuk kelompok citra kekerabatan non-negatif. Dalam penelitian ini penulis mengembangkan penelitian mengenai MicroExpression ini untuk dikembangkan dalam penelitian di bidang Kinship atau hubungan kekerabatan, dengan menggunakan MicroExpression sebagai parameternya dan menggunakan citra mulut sebagai ekstraksi khusus dalam pengambilan citra pada parameter Microexpressionya, dengan menggunakan beberapa fitur dan metode yakni klasifikasi dengan Extreme Learning Machine dan ekstraksi fitur dengan Color Features menghasilkan beberapa hasil nilai akurasi pada ELM dan Microexpression berturut-turut yakni 80,06% dan 76,31%.
    URI
    https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/112205
    Collections
    • LSP-Jurnal Ilmiah Dosen [7411]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository