KLASIFIKASI EMOSI MENGGUNAKAN COMPUTER VISION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Abstrak

Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem klasifikasi emosi dengan menggunakan Computer Vision dan Convolutional Neural Networks (CNN). Model ini dilatih pada dataset FER2013, yang berisi 35.809 gambar wajah yang dikategorikan ke dalam tujuh emosi. Metode seperti augmentasi data dan normalisasi piksel diterapkan untuk meningkatkan ketahanan model. Arsitektur CNN mencapai akurasi 85%, menunjukkan keefektifannya dalam mengenali emosi seperti kebahagiaan dan kemarahan. Penelitian ini menyoroti potensi integrasi sistem yang sadar akan emosi ke dalam aplikasi seperti interaksi manusia-komputer dan layanan yang dipersonalisasi, yang menekankan inovasi teknis dalam solusi berbasis AI.