( Simulated Expressions ) : Terjadi ketika ekspresi mikro tidak disertai ekspresi aslinya . 2 )

The observations made in the study of microexpression are to recognize and track the very subtle movements of certain facial areas and in a short time. In this study, the observation of movement is held in some areas of the face component. The facial and facial components detection is the pre-process stage on micro-expression recognition system. The goal at this stage is to get face and face components accurately and quickly on every movement of the video sequence or image sequence. The face landmark point of the Discriminative Response Map Fitting (DRMF) method can be used to get face components area accurately and quickly. This can be done because the facial landmark points used in this model-based method do not change when objects are moved, rotated, or scaled. The results obtained by using this method are accurate with a 100% accuracy value compared to the Haar Cascade Classifier method with an average accuracy of 44%. In addition, the average time required in the formation of facial component boxes for each frame is 0.08 seconds, faster than the Haar Cascade Classifier method of 0.32 seconds. With the results obtained, then the detection of facial components can be obtained accurately and quickly. Furthermore, the boxes of face components obtained are expected to display the appropriate data to be processed correctly and accurately in the next stage, feature extraction and the classification of micro-expression motion stage. Intisari—Pengamatan yang dilakukan dalam penelitian ekspresi mikro adalah melakukan pengenalan dan pelacakan gerakan yang sangat halus pada area wajah tertentu serta dalam waktu yang singkat. Dalam makalah ini dilakukan pengamatan gerakan pada beberapa area komponen wajah. Pendeteksian wajah dan komponen wajah merupakan tahapan awal proses yang diperlukan dalam sistem pengenalan ekspresi mikro. Tujuan dalam tahapan ini adalah mendapatkan area wajah dan komponen wajah dengan akurat dan cepat pada setiap pergerakan urut-urutan video atau pada deretan gambar. Titiktitik landmark wajah dari metode Discriminative Response Map Fitting (DRMF) dapat digunakan untuk mendapatkan area komponen wajah dengan akurat dan cepat. Hal ini dikarenakan titik-titik landmark wajah yang digunakan dalam metode yang berbasis model ini tidak berubah ketika objek tersebut digerakkan, diputar, atau diskalakan. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan metode ini akurat dengan nilai akurasi sebesar 100% dibandingkan dengan menggunakan metode Haar Cascade Classifier dengan akurasi rata-rata sebesar 44%. Selain itu, waktu rata-rata yang diperlukan dalam pembentukan kotak komponen wajah tiap frame adalah sebesar 0,08 detik, lebih cepat dibandingkan dengan metode Haar Cascade Classifier sebesar 0,32 detik. Dengan hasil yang diperoleh, maka pendeteksian komponen wajah bisa didapatkan dengan akurat dan cepat. Selanjutnya, area komponen wajah yang diperoleh ini diharapkan dapat menampilkan data yang tepat untuk dapat diolah dengan baik dan akurat pada tahapan berikutnya, tahapan ekstraksi fitur dan klasifikasi gerakan ekspresi mikro. Kata Kunci—deteksi komponen wajah, DRMF, titik landmark wajah, ekspresi mikro.