Pengenalan Emosi Wajah Manusia Menggunakan Biorthogonal Wavelet Entropy Dan Support Vector Machine

Abstract

Pengenalan emosi di dalam suatu interaksi merupakan kunci sukses dalam interaksi tersebut. Oleh karena itu, penelitian mengenai cara komputer mengenali emosi manusia perlu dilakukan. Data yang memiliki dimensi yang tinggi sulit untuk diklasifikasi. Oleh karena itu, reduksi dimensi perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti sistem pengenalan emosi berdasarkan ekspresi wajah manusia dalam kasus pereduksian dimensi. Kategori emosi yang akan dikenali adalah marah, senang, sedih, takut, jijik, terkejut, dan netral. Untuk mengenali emosi tersebut, digunakan metode Biorthogonal Wavelet Entropy (BWE) sebagai metode ekstraksi fitur dan reduksi dimensi, dan Multi-class Support Vector Machine (MSVM) sebagai metode klasifikasi. Hasil implementasi sistem pada dataset JAFFE menunjukkan bahwa entropy pada BWE tidak berhasil mereduksi dimensi coefficient subband hasil dari dekomposisi Biorthogonal Wavelet Transform. Akurasi tertinggi yang didapatkan BWE adalah 44.45%. Saat entropy pada BWE tidak digunakan, akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 82.73%.