Klasifikasi Gambar Bergerak Pada Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Ahmad Zarkasi, Muhammad Nawar Athalaza, Hadi Purnawan Satria, Anggina Primanita, Sutarno Sutarno, Abdurahman Abdurahman, Yoppy Sazaki
Abstract
Setiap orang memiliki wajah yang berbeda-beda yang memiliki ciri khas. Wajah dapat digunakan untuk menjalankan suatu sistem. Sistem dapat digunakan untuk sistem keamanan, pengenalan identitas, bahkan untuk pergerakan robot. Gerakan robot dapat dikontrol dengan gerakan wajah. Pengembangan pengenalan pola wajah sudah banyak terapkan dengan berbagai metode, diantaranya tamplate matching dan Haar Cascade. Salah satu implementasi pengenalan wajah adalah analisi untuk wajah bergerak. Pada penelitian ini, bertujuan untuk mengimplementasikan metode CNN untuk pengenalan pola wajah bergerak dengan mengklasifikasikan pola wajah dalam beberapa kalsifikasi. Hasilnya penganalan pola wajah menunjukkan bahwa akurasi pelatihan adalah 90% dan kerugian adalah 2.3%. Sedangkan akurasi validasi 95% dan loss 0,5%.
