Klasifikasi Emosi Berdasarkan Citra Ekspresi Menggunakan Metode Capsule Network (Capsnet)

Abstract

Wajah merupakan salah satu anggota tubuh yang berfungsi sebagai alat verbal tanda pengenal seseorang, pada wajah terdapat 6 ekpresi wajah yang ditetapkan oleh psikolog Paul Eckman yaitu emosi senang, sedih, marah, takut, terkejut, dan cemas. Munculnya teknologi pengenalan wajah membawa perhatian besar, CNN telah berhasil mengklasifikasi emosi pada wajah dengan baik, namun CNN memiliki beberapa kekurangan, terutama dalam menghadapi kendala ketika wajah mengalami variasi dalam pose atau ekspresi yang tidak sesuai atau fitur yang kompleks dan berubah-ubah dalam citra wajah. Capsule Network menjadi alternatif dari masalah kekurangan CNN. Penerapan metode Capsule Network pada klasifikasi Emosi berdasarkan citra ekspresi menghasilkan performa baik dengan jumlah dataset sebanyak 9460 gambar. Pada pengujian model menggunakan jumlah batch size 8, 16, 32, dan 128 dan jumlah epoch 100,200,300,400, dan 500 serta evaluasi model yang digunakan.adalah confusion matrix yang mendapatkan hasil akurasi sebesar 70 %, presisi 69 %, recall 70 % dan F1-score 69%.