Ayuningtyas, Novira Putri (2015) Pengendalian warna ekspresi wajah karakter virtual menggunakan algoritma pengklusteran berbasis klasifikasi teks, fitur titik wajah dan emoticon. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
undergraduated thesis.pdf Download (12MB) | Preview |
Abstract
Dewasa ini seiring dengan perkembangan zaman, teknologipun sudah mulai maju.
Dengan adanya komputer dan software dapat meringankan beban manusia. IMK
(Interaksi Manusia Komputer) merupakan salah satu cabang komputer software yang
berhadapan langsung dengan manusia sebagai user interface. Dengan adanya IMK,
manusia dapat berinteraksi dengan komputer.
Pada penelitian ini dibuat aplikasi yang dapat berinteraksi antara komputer dengan
manusia dengan dapat mengenali ekspresi emosi melalui gambar wajah pennguna, teks
dan emoticon yang dimasukkan oleh pengguna. Luaran aplikasi ini berupa campuran 5
warna emosi yang pernah diteliti oleh Robert Plutchik yaitu warna merah wakil emosi
marah, biru yang wakil emosi sedih, kuning wakil emosi senang, hijau wakil emosi takut
dan ungu wakil emosi jijik.
Untuk dapat menggabungkan 3 masukan teks, gambar wajah dan emoticon
digunakanlah metode pengklusteran K-Means dan X-Means kemudian kedua
pengklusteran tersebut akan dibandingkan. Variabel-variabel yang digunakan untuk
metode pengklusteran adalah jarak antara emoticon dengan titik-titik wajah dan jarak
antara emoticon dengan teks. Hasil dari proses pengklusteran adalah sebuah bobot yang
diberikan kepada masing-masing masukan untuk dapat menggabungkan ketiga masukan
tersebut.
Pada aplikasi ini dihasilkan keakuratan data hasil pemetaan matriks emosi ke
dalam warna emosi sebesar 76% baik dengan menggunakan metode K-Means dan XMeans
dengan 25 data uji dan keakuratan mencapai 88% jika menggunakan metode KMeans
dan 87% jika menggunakan metode X-Means dengan 130 data uji
========================================================================================================
Today along with the times, technology also is more advanced. With the advent
of computers and software to ease the burden of man. IMK (Human Computer
Interaction) is a branch of computer software dealing directly with human beings as the
user interface. With the IMK, humans can interact with the computer.
In this study will be made of applications that can interact with humans and
computers can recognize human facial expressions of emotion through text, images and
emoticons face entered by the user. The outcome of this application in the form of a
mixture of 5 colors emotion ever investigated by Robert Plutchik namely red
representative angry emotions, blue representative sad emotions, yellow representative
happy emotions, green representatives of fear emotion, and purple representatives of
disgust emotion.
To be able to combine the three input text, image and face emoticon is used KMeans
clustering method and X-Means clustering then both will be compared. Variables
used for clustering method is the distance between the dots emoticon face and the distance
between the emoticons with text. The result of the clustering is a weight given to each
input to be able to combine all three of these inputs.
In this application, the accuracy of the data generated mapping matrix emotion
emotions into color by 76%, either by using the K-Means and X-Means with 25 test data
and the accuracy reaches 88% if using K-Means method and 87% when using the method
of X -Means with 130 test data.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTE 006.42 Ayu p |
| Uncontrolled Keywords: | Clustering k-means, Clustering x-means, Karakter 3D, Klasifikasi Teks, Klasifikasi fitur titik wajah, Emoticon =================================================================================================== k-means Cluster, x-means Cluster, 3D characters, text classification, classification of facial feature points, Emoticon |
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques |
| Divisions: | Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | - Taufiq Rahmanu |
| Date Deposited: | 02 Apr 2019 02:32 |
| Last Modified: | 02 Apr 2019 02:32 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/62673 |
Actions (login required)
 |
View Item |