Implementasi Mobilenet untuk Klasifikasi Gambar dan Deteksi Emosi Menggunakan KERAS

Authors

  • Setiadi Ramdani Siliwangi University
  • Alam Rahmatulloh Siliwangi University

DOI:

https://doi.org/10.26418/justin.v12i2.73389

Keywords:

MobileNet, Keras, Preprocessing Data.

Abstract

Implementasi MobileNet menggunakan Keras untuk klasifikasi gambar dan deteksi emosi. Metode penelitian melibatkan pelatihan model klasifikasi gambar dan deteksi emosi berbasis MobileNet, sebuah arsitektur jaringan saraf tiruan yang efisien dan cepat, dengan memanfaatkan Keras sebagai alat utama. Tantangan utama yang dihadapi adalah pemrosesan dan preprocessing data yang tepat untuk mendukung klasifikasi gambar dan deteksi emosi yang akurat, serta integrasi yang optimal antara MobileNet dan Keras. Identifikasi gap pengetahuan mencakup potensi perbaikan akurasi deteksi emosi dan penyesuaian hyperparameter untuk hasil yang lebih baik. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa implementasi MobileNet dengan Keras mampu mencapai klasifikasi gambar dan deteksi emosi dengan tingkat akurasi yang memadai, memberikan dasar untuk pengembangan lebih lanjut di bidang pengolahan citra dan analisis emosi.

References

A. F. Ibrahim, F. Dewanta, and S. Raniprima, “Implementasi Machine Learning Pada Alat Deteksi Emosi Untuk Sistem Kontrol Suhu Dan Pencahayaan Ruangan Implementation Of Machine Learning In Emotion Detection Device For Room Temperature And Lightning Control Systems,†e-Proceeding Eng., vol. 9, no. 2, pp. 450–456, 2022.

ZAHRA LIZA MULYANI, “IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA KLASIFIKASI CITRA SERAT KAYU (Skripsi),†pp. 1–69, 2023.

B. Li and D. Lima, “Facial expression recognition via ResNet-50,†Int. J. Cogn. Comput. Eng., vol. 2, no. January, pp. 57–64, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.02.002.

O. Campesato, Introduction to Keras. 2023. doi: 10.1515/9781683924685-008.

H. S. Ullah and A. Bais, “Evaluation of model generalization for growing plants using conditional learning,†Artif. Intell. Agric., vol. 6, pp. 189–198, 2022, doi: 10.1016/j.aiia.2022.09.006.

B. Khasoggi, Ermatita, and Samsuryadi, “Efficient mobilenet architecture as image recognition on mobile and embedded devices,†Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 16, no. 1, pp. 389–394, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v16.i1.pp389-394.

K. Ikromjanov, S. Bhattacharjee, Y.-B. Hwang, H.-C. Kim, and H.-K. Choi, “Multi-class Classification of Histopathology Images using Fine-Tuning Techniques of Transfer Learning,†J. Korea Multimed. Soc., vol. 24, no. 7, pp. 849–859, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.9717/kmms.2021.24.7.849

J. Chen, D. Zhang, M. Suzauddola, Y. A. Nanehkaran, and Y. Sun, “Identification of plant disease images via a squeeze-and-excitation MobileNet model and twice transfer learning,†IET Image Process., vol. 15, no. 5, pp. 1115–1127, 2021, doi: 10.1049/ipr2.12090.

Y. Nan, J. Ju, Q. Hua, H. Zhang, and B. Wang, “A-MobileNet: An approach of facial expression recognition,†Alexandria Eng. J., vol. 61, no. 6, pp. 4435–4444, 2022, doi: 10.1016/j.aej.2021.09.066.

F. A. A. Harahap, A. N. Nafisa, E. Purba, and ..., “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur Model MobileNetV2 dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak Glioma, Pituitary dan Meningioma,†J. Teknol. …, vol. 5, no. 1, pp. 53–61, 2023, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/article/view/234

R. Kurniawan, “PERBANDINGAN NILAI AKURASI MODEL MACHINE LEARNING ANTARA ARSITEKTUR MOBILENETV2 DAN XCEPTION PADA SISTEM KLASIFIKASI SAMPAH,†pp. 31–41, 2023.

B. Latupono, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR (Studi Kasus: Gambar Sport ( Bola Kaki, Bola Kok, dan Bola Basket),†ثبثبثب, vol. ث ققثق, no. ثق ثقثقثق, p. ثقثقثقثق, 2018, [Online]. Available: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=sph&AN=119374333&site=ehost-live&scope=site%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.07.032%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2017.03.010%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.08.006

I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),†J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.

N. N. Malvade, R. Yakkundimath, G. Saunshi, M. C. Elemmi, and P. Baraki, “A comparative analysis of paddy crop biotic stress classification using pre-trained deep neural networks,†Artif. Intell. Agric., vol. 6, pp. 167–175, 2022, doi: 10.1016/j.aiia.2022.09.001.

A. G. Howard et al., “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,†2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861

Downloads

Published

2024-04-30

Issue

Section

Articles