Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network
Karena struktur wajah manusia yang berbeda-beda, wajah merupakan salah satu ciri yang digunakan untuk mengidentifikasi seseorang. Wajah sering digunakan sebagai pengenal biometrik. Namun, seiring bertambahnya usia manusia, wajah mereka bisa berubah karena faktor lingkungan dan gaya hidup. Karena ef...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2024-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6870 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858604919226368 |
|---|---|
| author | Beladina Elfitri Ema Rachmawati Tjokorda Agung Budi Wirayuda |
| author_facet | Beladina Elfitri Ema Rachmawati Tjokorda Agung Budi Wirayuda |
| author_sort | Beladina Elfitri |
| collection | DOAJ |
| description |
Karena struktur wajah manusia yang berbeda-beda, wajah merupakan salah satu ciri yang digunakan untuk mengidentifikasi seseorang. Wajah sering digunakan sebagai pengenal biometrik. Namun, seiring bertambahnya usia manusia, wajah mereka bisa berubah karena faktor lingkungan dan gaya hidup. Karena efek penuaan pada wajah, komputer tidak dapat mengenali kemiripan antara citra wajah dari orang yang sama pada usia yang berbeda. Penelitian pengenalan wajah biasanya menggunakan data berpasangan (paired data), yang sangat sulit didapat. Di sisi lain, volume data yang tidak berpasangan (unpaired data) sangat besar dan mudah diakses. Sebaliknya, keterbatasan data berpasangan memotivasi para peneliti untuk mengembangkan teknik sintesis citra yang tidak bergantung pada data berpasangan. Tanpa perlu data berpasangan, metode CycleGAN mampu menghasilkan citra sintetik yang lebih realistis dengan resolusi lebih tinggi. Hal itulah yang memotivasi penelitian ini dalam penggunaan data tidak berpasangan untuk memprediksi penuaan wajah manusia menggunakan CycleGAN. Pada penelitian ini, digunakan citra dari dataset UTKFace yang terdiri atas citra wajah berbagai usia. Untuk keperluan eksperimen, citra dari UTKFace dibagi ke dalam dua ranah, yaitu citra wajah usia muda dan citra wajah usia tua, untuk keperluan sistem penuaan wajah yang dibangun. Dengan demikian, citra wajah berusia muda tidak memiliki pasangan pada citra wajah usia tua (unpaired data). Dengan nilai Frechet Inception Distance (FID) = 2,24, hasil percobaan menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu mencapai kinerja yang sangat baik pada sistem penuaan wajah yang dibangun.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-1cf3a35897304cbbac2c7094da4bac5a |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-1cf3a35897304cbbac2c7094da4bac5a2025-02-11T10:38:21ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-02-0111110.25126/jtiik.20241116870Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial NetworkBeladina Elfitri0Ema Rachmawati1Tjokorda Agung Budi Wirayuda2Universitas TelkomUniversitas TelkomUniversitas Telkom Karena struktur wajah manusia yang berbeda-beda, wajah merupakan salah satu ciri yang digunakan untuk mengidentifikasi seseorang. Wajah sering digunakan sebagai pengenal biometrik. Namun, seiring bertambahnya usia manusia, wajah mereka bisa berubah karena faktor lingkungan dan gaya hidup. Karena efek penuaan pada wajah, komputer tidak dapat mengenali kemiripan antara citra wajah dari orang yang sama pada usia yang berbeda. Penelitian pengenalan wajah biasanya menggunakan data berpasangan (paired data), yang sangat sulit didapat. Di sisi lain, volume data yang tidak berpasangan (unpaired data) sangat besar dan mudah diakses. Sebaliknya, keterbatasan data berpasangan memotivasi para peneliti untuk mengembangkan teknik sintesis citra yang tidak bergantung pada data berpasangan. Tanpa perlu data berpasangan, metode CycleGAN mampu menghasilkan citra sintetik yang lebih realistis dengan resolusi lebih tinggi. Hal itulah yang memotivasi penelitian ini dalam penggunaan data tidak berpasangan untuk memprediksi penuaan wajah manusia menggunakan CycleGAN. Pada penelitian ini, digunakan citra dari dataset UTKFace yang terdiri atas citra wajah berbagai usia. Untuk keperluan eksperimen, citra dari UTKFace dibagi ke dalam dua ranah, yaitu citra wajah usia muda dan citra wajah usia tua, untuk keperluan sistem penuaan wajah yang dibangun. Dengan demikian, citra wajah berusia muda tidak memiliki pasangan pada citra wajah usia tua (unpaired data). Dengan nilai Frechet Inception Distance (FID) = 2,24, hasil percobaan menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu mencapai kinerja yang sangat baik pada sistem penuaan wajah yang dibangun. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6870 |
| spellingShingle | Beladina Elfitri Ema Rachmawati Tjokorda Agung Budi Wirayuda Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network |
| title_full | Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network |
| title_fullStr | Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network |
| title_full_unstemmed | Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network |
| title_short | Prediksi Penuaan Wajah Manusia Berbasis Generative Adversarial Network |
| title_sort | prediksi penuaan wajah manusia berbasis generative adversarial network |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/6870 |
| work_keys_str_mv | AT beladinaelfitri prediksipenuaanwajahmanusiaberbasisgenerativeadversarialnetwork AT emarachmawati prediksipenuaanwajahmanusiaberbasisgenerativeadversarialnetwork AT tjokordaagungbudiwirayuda prediksipenuaanwajahmanusiaberbasisgenerativeadversarialnetwork |