Deteksi Emosi Pasien di Rumah Sakit Menggunakan Tensorflow Berbasis Raspberry PI

Puja Astawa, Ida Anisah, Natya Nanda Anggrainy, I Gede

Sari


Ekspresi wajah adalah merupakan perubahan bentuk raut muka wajah dalam menanggapi keadaan perasaan, niat dan komunikasi sosial seseorang. Ekspresi wajah ini sangat bagus untuk di teliti karena merupakan alat komunikasi non verball yang biasa digunakan oleh manusia untuk menggambarkan keadaan emosi atau perasaan dan untuk menyampaikan pesan sosial di kehidupan sehari-hari. Pendeteksi ekspresi wajah ini bertujuan untuk mendeteksi emosi pada pasien. Seiring dengan berkembangnya, metode-metode pengenalan ekspresi wajah atau face detection dan juga meningkatnya kinerja perangkat keras,
banyak penelitian yang tidak hanya melakukan pendeteksian wajah tetapi juga melakukan pengenalan wajah, termasuk di dalamnya pengenalan ekspresi wajah. Penelitian ini menggunakan Tensorflow dengan menggunakan Raspberry Pi yang dirancang khusus
untuk pengenalan dan menentukan 5 ekspresi dasar wajah manusia. Dari hasil data yang dapat dipantau maka suster dapat melihat perkembangan pasien. Penelitian ini akan menggambarkan serta menjelaskan mengenai suatu aplikasi yang dapat mendeteksi ekspresi wajah untuk menunjukkan emosional saat seseorang sedang dalam kedaan senang, marah, sedih, takut dan netral.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Tian, Y., Kanade, T., & Cohn, J. F. 2011. Facial Expression

Recognition. In Handbook of Face Recognition(pp. 487–519).

https://doi.org/10.1007/978-0-85729-932-1.

B. Santoso and R. P. Kristianto, "IMPLEMENTASI PENGGUNAAN

OPENCV PADA FACE RECOGNITION UNTUK SISTEM

PRESENSI PERKULIAHAN MAHASISWA," Jurnal Sistem

Informasi, vol. 9, no. 2, p. 355, Mei 2020.

N. Boyko, O. Basystiuk, and N. Shakhovska, “Performance

Evaluation and Comparison of Software for Face Recognition, Based

on Dlib and Opencv Library,” Proc. 2018 IEEE 2nd Int. Conf. Data

Stream Min. Process. DSMP 2018, pp. 478–482, 2018.

G. Chandan, A. Jain, H. Jain, and Mohana, “Real Time Object

Detection and Tracking Using Deep Learning and OpenCV,” Proc. Int.

Conf. Inven. Res. Comput. Appl. ICIRCA 2018, no. Icirca, pp. 1305–

, 2018.

W. Sriratana, S. Mukma, N. Tammarugwattana, and K.

Sirisantisamrid, “Application of the OpenCV-Python for Personal

Identifier Statement for Personal Identifier Statement,” 2018 Int. Conf.

Eng. Appl. Sci. Technol., pp. 1–4, 2018.

TensorFlow Core. [Online]. Available:

https://www.tensorflow.org/overview/. [Accessed: 28-Oct-2019].

Mjrovai. (n.d.). Real-time Face Recognition: an End-to-end Project: 8

Steps (with Pictures). Retrieved January 5, 2020, from

https://www.instructables.com/id/Real-time-Face-Recognition-an-End-

to-end-Project/


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by-sa4.footer##

Creative Commons License

Prosiding Seminar Nasional Politeknik Negeri Lhokseumawe is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

© 2017 All rights reserved |Seminar nasional Politeknik Negeri Lhokseumawe p-ISSN:2598-3954.

.