Deteksi Ekspresi Wajah Menggunakan Fitur Gabor dan Haar Wavelet

Abstract

Manusia bersosialisasi secara verbal dan non-verbal. Salah satu bahasa non-verbal yang sering digunakan manusia untuk berinteraksi adalah ekspresi wajah. Penelitian ini dibagi menjadi tiga tagap: Deteksi wajah dan pre-processing menggunakan algoritma Viola-Jones dan histogram equalization, ekstraksi fitur Gabor dan fitur Haar, dan klasifikasi SVM One vs. All. Pada penelitian ini, digunakan kombinasi fitur Gabor dan Haar untuk dibandingkan dan digabungkan dengan fitur Landmark yang telah disediakan di database. Fitur Gabor dan Haar memiliki akurasi sebesar 92% dengan kelas terbaik berupa ekspresi senang.