PENGENALAN POLA EKSPRESI WAJAH PADA MANUSIA DENGAN METODE SFTA DAN ALGORITMA IMPROVE KNN

Ekspresi wajah memiliki peranan yang penting dalam berinteraksi sosial dengan manusia lainnya karena dapat mengungkap isi hati, emosi pada manusia, yang tergambar pada ekspresi wajah yang beragam (sedih, bahagia, terkejut, marah, jijik, takut). Manusia dapat mengetahui emosi seseorang ketika berkomunikasi dengan melihat ekspresi wajahnya, namun kemampuan ini tidak dimiliki oleh komputer. Dengan pengolahan citra, komputer dapat mengetahui kondisi emosi seseorang dengan mengenali ekspresi wajah dengan akurasi yang baik. Dalam penelitian ini khususnya mengenali ekspresi wajah menggunakan metode segmentation-based fractal texture analysis (SFTA) dan algoritma improve KNN. Secara keseluruhan, tahapan metode yang digunakan adalah pre-processing dan klasifikasi. Pada tahap pre-processing mengubah citra RGB menjadi citra graysclae. Menggunakan metode Two-Threshold Binary Decomposition (TTBD) untuk menguraikan citra skala abu menjadi satu gambar biner, kemudian ekstraksi fitur dengan SFTA, dan klasifikasi dengan algoritma Improve KNN. Hasil pengujian pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode SFTA dan algoritma improve KNN dapat mengenali ekspresi wajah dengan akurasi yang tinggi ada pada K=4, yaitu 94,4% dan akurasi yang rendah ada pada K=10, yaitu 55,6%. Pengenalan pola ekspresi wajah sangat berpengaruh pada nilai Treshold dan nilai K pada algoritma improve KNN.