## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENGEMBANGAN APLIKASI EMOTION RECOGNITION DAN FACIAL RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM (LBPH) DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Haeruddin 1 , Herman 2 , Patrick Pratama Hendri 3
1,2,3 Teknologi Informasi, Universitas Internasional Batam Kota Batam, Kepulauan Riau, Indonesia 29426 haeruddin@uib.ac.id , herman@uib.ac.id , 1932024.patrick@uib.edu

## Abstract
In the current modern era facial recognition technology can be found inside of everyday life, but said technology still has a big problem which is deepfake, where in which a deepfake can bypass security systems created with facial recognition as its base, one facial aspect that a deepfake cannot replicate perfectly is the emotion that can be observed from expression, which is why an emotion can be used as a tool to detect a deepfake, which is why an application that can detect both face and emotion at the same time is needed to add security to facial recognition technology, writer has succeeded in creating an application that can do both emotion recognition and facial recognition at the same time using LBPH (Local Binary Pattern Histogram) algorithm and purposive sampling technique for the facial recognition aspect with 67.5% accuracy and CNN (Convolutional Neural  Network)  algorithm  using  FER2013  (Facial  emotion  Recognition  2013)  dataset  for  the  emotion  recognition  aspect with 58.4% accuracy, with CRISP-DM method that can achieve the average accuracy rate of 63%, because currently not many research combine facial recognition using LBPH (Local Binary Pattern Histogram) algorithm and emotion recognition using CNN (Convolutional Neural Network) algorithm at the same time.
Keywords: AI, CNN, CRISP-DM, LBPH, Machine Learning

## Abstrak
Pada zaman modern sekarang teknologi facial recognition sudah dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, akan tetapi teknologi ini masih memiliki satu masalah besar yaitu deepfake , dimana sebuah deepfake dapat mengelabui sistem keamanan yang dikembangkan berbasis facial recognition , salah satu aspek wajah yang belum dapat di replikasi dengan sempurna oleh deepfake adalah emosi yang dapat dilihat berdasarkan ekspresi wajah, oleh karena itu emosi dapat digunakan sebagai sebuah alat untuk mendeteksi sebuah deepfake, oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi wajah dan emosi secara  bersamaan  untuk  menambahkan  keamanan  teknologi facial  recognition ,  penulis  berhasil  mengembangkan  sebuah aplikasi yang dapat melakukan emotion recognition dan facial recognition secara bersamaan menggunakan algoritma LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) dengan data yang didapatkan menggunakan teknik purposive sampling untuk aspek facial recognition dengan keakuratan 67.5%   dan algoritma CNN ( Convolutional Neural Network ) dengan menggunakan dataset FER2013  ( Facial  emotion  Recognition 2013)  untuk  aspek emotion  recognition dengan  keakuratan  58.4%,  menggunakan metode CRISP-DM yang dapat menghasilkan rata-rata keakuratan sebesar 63%, diakarenakan belum banyak penelitian yang menggabungkan facial  recognition menggunakan  algoritma  LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram ) dengan emotion recognition menggunakan algoritma CNN ( Convolutional Neural Network ) secara bersamaan.
Kata kunci: AI, CNN, CRISP-DM, LBPH, Machine Learning
1. PENDAHULUAN
Pada zaman modern sekarang teknologi facial recognition sudah banyak dapat ditemukan dalam kehidupan sehari hari manusia. Sekarang ini sebuah mesin dapat secara otomatis melakukan verifikasi informasi identitas dalam yang dapat digunakan  kebutuhan  keamanan  dan  pengawasan  ataupun untuk  mengakses  kontrol  ke  dalam  sebuah  gedung  [1].
Seiring dengan perkembangannya teknologi facial recognition bertambah  juga  kegunaannya  dalam  berbagai aspek kehidupan manusia, dari sisi keamanan teknologi ini dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengidentifikasi kriminal  menggunakan  CCTV  [2].  Dari  sisi  bisnis, teknologi ini memberikan sebuah pilihan baru sebagai alat pembayaran  yang  lebih  aman  [3].  Dari  sisi  edukasi  juga
teknologi ini dapat mempermudah dan mempercepat proses absensi  siswa  dalam  kelas  [4].  Selain  dari  aspek-aspek tersebut teknologi facial recognition juga dapat ditemukan dalam smartphone modern  sebagai  alat  autentikasi pengguna  secara  langsung  [1].  Akan  tetapi  teknologi  ini masih dapat menghasilkan dampak negatif yang ditimbulkan  oleh  segelintir  manusia  yang  menyalah gunakan  teknologi  ini  [5],  salah  satu  diantaranya  adalah pembuatan deepfake .
Deepfake adalah video hyper-realistic yang menggambarkan orang-orang mengatakan ataupun melakukan  sesuatu  yang  tidak  pernah  terjadi  dalam kenyataan  [6]. Deepfake biasanya  dibuat  dengan memasukkan wajah seseorang dan sebuah video yang tidak ada  hubungannya  dengan  orang  tersebut  kedalam  sebuah algoritma deep-learning agar  bisa  didapatkan  sebuah  AI yang  dapat  mengubah  wajah  yang  muncul  dalam video tersebut  menjadi  wajah  orang  yang  lain  [6].  Sebuah deepfake berdasarkan  kualitas  produksinya  dapat  dibagi menjadi  dua  yaitu low  quality dan high  quality ,  sebuah deepfake high quality dapat menipu sistem autentikasi yang menggunakan facial recognition dengan tingkat keakuratan sebesar  85.62%  sampai  dengan  95%  [7].  Oleh  karena  itu dibutuhkan sebuah teknologi yang dapat mendeteksi sebuah deepfake .
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi sebuah deepfake adalah  dengan  menggunakan  pendeteksi emosi  atau emotion  recognition .  Dikarenakan  sebuah deepfake yang  diproduksi  dengan  menggunakan  algoritma face-swap belum dapat menciptakan kembali ekspresi yang sesuai  dengan  emosi  [8].  Kemudian  lagi  sebuah deepfake juga  belum  bisa  menghasilkan  ekspresi  emosi  yang konsisten dengan emosi yang dideteksi dari dalam suaranya [9].  Oleh  karena  itu  pengenalan  emosi  atau emotion recognition dapat  digunakan  sebagai  lapisan  tambahan keamanan  dalam  sebuah  aplikasi facial  recognition untuk mengurangi dampak negatif dari deepfake .
Pengembangan teknologi facial recognition dapat dilakukan  menggunakan  bahasa  pemograman python dengan library opencv ( Open Computer Vision ) yang dapat mempermudah dan memberikan peralatan – peralatan yang dapat  digunakan  dalam  proses  pengembangan  aplikasi facial  recognition [10].  Salah  satu  algoritma  yang digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi facial  recognition adalah algoritma LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) yang  direkomendasikan  oleh  [11]  dikarenakanan  aplikasi yang  dihasilkan  dapat  memberikan  hasil  yang  bagus  dari berbagai eksperimen dalam skenario yang telah ditentukan. Kemudian untuk pengembangan aplikasi emotion recognition yang  dapat  mendeteksi  emosi  yang  sedang dirasakan  oleh  subjek  yang  terdeteksi  secara  real-time dengan  menggunakan  algoritma  CNN  ( Convolutional Neural  Network ),  algoritma  tersebut  dapat  menghasilkan sebuah  aplikasi  yang  dapat  mencapai  tingkat  keakuratan sebesar 89.98% [12].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  sebuah aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  wajah  dan  emosi  subjek secara real-time yang menggunakan sampel wajah ras asia tenggara.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  CRISP- DM  ( Cross-industry  standard  process  for  data  mining ) sebagai  kerangka  dalam  pengembangan  aplikasi emotion recognition dan facial recognition menggunakan algoritma LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram )  dan  CNN ( Convolutional  Neural  Network ).  Diakarenakan  belum banyak penelitian yang menggabungkan facial recognition menggunakan  algoritma  LBPH  ( Local  Binary  Pattern Histogram ) dengan emotion  recognition menggunakan algoritma  CNN  ( Convolutional  Neural  Network ) secara bersamaan.  Penulis  berharap  dengan  adanya  penelitian  ini dapat  membantu  penelitian  lainnya  yang  membutuhkan aplikasi  yang  bisa  merekognisi  wajah  dan  emosi  secara bersamaan di masa depan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam perancangan aplikasi emotion recognition dan facial recognition menggunakan  algoritma  LBPH  ( Local  Binary Pattern  Histogram )  dan  CNN  ( Convolutional  Neural Network ) penulis menggunakan metode CRISP-DM seperti [13]  sebagai  kerangka  proses  pengembangan  aplikasi. Penelitian  ini  juga  menggunakan dataset FER2013  [12] sebagai dataset pendukung  pembuatan  model emotion recognition .  Berikut  penjelasan  lebih  lanjut  metode penelitian yang dilakukan oleh penulis.

## 2.1 Metode Pengembangan
Pada  penelitian  “Pengembangan  Aplikasi Emotion Recognition dan Facial  Recognition Menggunakan Algoritma  LBPH  ( Local  Binary  Pattern  Histogram )  dan
CNN ( Convolutional
Neural Network )” penulis menggunakan metode CRISP-DM ( Cross-industry standard  process  for  data  mining )  sebagai  kerangka pengembangan  aplikasi.  Dikarenakan  metode  CRISP-DM masih  digunakan  sebagai  kerangka  umum  dalam  proses pengelolaan data [13]. Dimana tahapannya ditunjukkan oleh gambar 1.
51 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 1 Juli 2023
a. Business Understanding
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  studi  literatur  dan mendapatkan bahwa deepfake sebagai salah satu kelemahan dari teknologi facial recognition dan menemukan cara untuk mengatasi  masalah  tersebut.  Berdasarkan  [8],  [9]  emosi dapat  digunakan  sebagai  sebuah  cara  untuk  mendeteksi deepfake mulai  dari  kualitas  yang  rendah  sampai  dengan kualitas yang tinggi.

## b. Data Understanding
Pada  tahap  ini  penulis  akan  mengumpulkan  dan menganalisis kualitas data yang akan digunakan. Data yang digunakan untuk melatih facial recognition merupakan 100 gambar wajah dan nama untuk 5 subjek yang dipilih dengan menggunakan  teknik purposive  sampling dan dataset FER2013  ( Facial  Expression  Recognition 2013)    sebagai data landasan model emotion recognition .
c. Data Preparation
Pada tahap ini penulis akan  memulai mempersiapkan data yang didapatkan dari tahap data preparation untuk proses selanjutnya. Penulis melakukan pembersihan data atau data cleaning ke  dalam  data  wajah  yang  telah  dikumpulkan, dengan  cara  menghapus  gambar  wajah  yang  tidak valid dengan parameter sebuah  wajah  wajib  terlihat  jelas  dan lengkap  memiliki  2  mata,  sebuah  hidung,  dan  mulut  yang terlihat dengan jelas seperti yang terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Contoh gambar wajah yang valid, dimana terlihat 2 mata, sebuah hidung, dan mulut yang jelas
Kemudian  penulis  akan  mengubah dataset FER2013  dari bentuk csv menjadi foto-foto yang dikelompokkan ke dalam folder tersendiri berdasarkan jenis emosi dan kegunaan foto sebagai data training atau data testing .
d. Modelling
Pada  tahap  ini  penulis  akan  mulai  membuat model yang akan  digunakan  dalam  aplikasi  yang  akan  dihasilkan menggunakan  data  yang  telah  disiapkan  pada  tahap data preparation .  Untuk  membangun  model  aspek facial recognition ,  akan  digunakan  algoritma  LBPH  yang  akan mengasosiasikan aspek wajah yang ada dengan nama subjek yang  sesuai.  Kemudian  penulis  menggunakan  algoritma CNN dengan 28709 data emosi yang digunakan dan dilatih
selama  50 epoch untuk  menghasilkan  model  yang  akan digunakan dalam aspek emotion recognition .
Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah, sebagai berikut:
• LBPH ( Local Binary Pattern Histogram )
LBPH  ( Local  Binary  pattern  Histogram )  sejak penemuannya merupakan algoritma yang cukup bagus untuk  mengklasifikasikan  tekstur-tekstur  tertentu seperti  wajah,  algoritma  ini  membutuhkan  4 parameter unik  untuk  memproses  sebuah  gambar, yaitu : radius (r), neighbors (n), X-axis dan Y-axis [14].
• CNN ( Convolutional Neural Network )
Metode  CNN  dihasilkan  dari  pengembangan  metode Multilayer  Perceptron (MLP)  untuk  memproses  data dalam  2  dimensi  [15].  Cara  kerja  CNN  hampir  sama dengan MLP akan tetapi, dengan MLP setiap neuron hanya terdapat dalam 1 dimensi sedangkan pada CNN setiap neuron terdiri dari 2 dimensi [16].
e. Evaluation
Pada  tahap  ini  penulis  mengevaluasi model yang  telah dihasilkan  dari  tahap modelling dengan  metode software testing  whitebox, dimana  tingkat  akurasi  dapat  dihasilkan mengan mengevaluasi logika internal dan struktur program dengan melakukan evaluasi berdasarkan hasil dari skenario yang telah ditentukan dan hasil yang seharusnya didapatkan [17].

## f. Deployment
Tahap deployment tidak  dilakukan  pada  penelitian  ini, dikarenakan penelitian ini bersifat experimental studi yang mana bertujuan untuk menguji penerapan algoritma LBPH & CNN dan belum di-deploy kedalam aplikasi tertentu.

## 2.2 Tahapan penelitian
Berikut  terlampir  tahapan  penulis  dalam  melakukan penelitian  “Pengembangan  Aplikasi Emotion  Recognition dan Facial  Recognition Menggunakan  Algoritma  LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) dan CNN ( Convolutional Neural Network )” yang ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3 Research Flow
Berikut merupakan penjelasan dari alur penelitian diatas :
1. Pada  tahap  pertama  penulis  mulai  dari  perumusan masalah  berdasarkan  topik  yang  diangkat  untuk menentukan arah dan hasil dari penelitian ini.
2. Pada  tahap  kedua  penulis  mulai  mengembangkan aplikasi facial recognition dengan algoritma LPBH dan emotion recognition
dengan algoritma CNN menggunakan  metode  CRISP-DM  sebagai  kerangka proses pengembangan aplikasi. Penulis juga menggunakan dataset FER2013  sebagai  data  yang digunakan untuk membuat model emotion recognition . 3. Pada tahap ketiga penulis akan mengevaluasi performa dari  aplikasi  yang  telah  selesai  dikembangkan  dengan metode software  testing  whitebox untuk  mendapatkan tingkat keakuratan aplikasi.
4. Pada  tahap  terakhir  setelah  penulis  mendapatkan  hasil performa  aplikasi,  penulis  akan  menarik  kesimpulan sesuai dengan hasil yang didapatkan serta memberikan rekomendasi kepada pembaca.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  didapatkan  oleh  penelitian  ini  menunjukkan bahwa algoritma LBPH dapat mendeteksi fitur wajah secara real-time dengan  hasil  keakuratan  sebesar  67.5%  yang didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Farah Deeba, et.al  pada  tahun  2019  [11] . Begitu  juga  dengan  algoritma CNN yang dapat mendeteksi emosi secara real-time dengan hasil keakuratan 58.4 % dan didukung oleh penelitian oleh Rohit Pathar, et.al pada tahun 2019  [12]. Selain itu kedua algoritma ini juga dapat mendapatkan rata-rata 63 % tingkat keakuratan  ketika  digunakan  secara  bersamaan.  Hasil evaluasi dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Tabel Hasil Evaluasi Algoritma Test dalam real-time Kebenaran Total Ya Tidak Data (%) Facial Recognition 52 25 77 67.5 Emotion Recognition 45 32 77 58.4
Rata-rata 63 a. Facial Recognition
Gambar 4. Data Wajah yang Didapatkan akan Disimpan Per User sebanyak 100 kali
Gambar 5. Penyimpanan Nama dan ID Subjek
Sebelum  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah  secara real-time algoritma  LBPH  membutuhkan dataset wajah yang  akan  diasosiasikan  dengan  nama  subjek  tersebut. Dapat dilihat dari gambar 4 dan 5 penulis menyimpan data wajah subjek dan nama subjek yang sesuai dengan nama file yang telah didapatkan.
Gambar 6. LBPH Berhasil Merekognisi Wajah, dimana identitas subjek dapat direkognisi dengan benar
Berdasarkan gambar 6 dapat dilihat bahwa algoritma LBPH dapat  merekognisi  wajah  subjek  apabila dataset wajah subjek telah diregistrasikan kedalam algoritma. Penulis juga menguji algoritma ini lebih lanjut dengan menguji lebih dari satu subjek secara real-time.
Gambar 7. Hasil Rekognisi Dua Wajah Sekaligus, dimana wajah dan emosi subjek 1 (kiri) dapat diidentifikasi dengan benar sedangkan wajah subjek 2 (kanan) tidak dapat di-identifikasi dengan benar
Gambar 8. Hasil Rekognisi Tiga Wajah sekaligus, dimana 2 subjek bagian bawah dapat teridentifikasi dengan benar sedangkan 1 subjek bagian atas tidak dapat diidentifikasi dengan benar
Akan  tetapi  algoritma  LBPH  masih  memiliki  kelemahan dalam merekognisi wajah, apabila subjek yang didapatkan lebih  dari  satu  orang.  Dapat  dilihat  dari  gambar  7  dimana dari dua wajah yang didapatkan hanya satu yang nama dari subjek tersebut dapat ditemukan, dan gambar 8 dimana dari tiga subjek hanya dua subjek yang dapat terdeteksi.
Secara  keseluruhan  algoritma  LBPH  dapat  menghasilkan rata-rata  tingkat  keakuratan  sebesar  67.5%  dari  77  kali testing dimana 40 diantaranya merupakan satu subjek secara real-time dan 37 sisanya merupakan lebih dari satu subjek secara langsung.
b. Emotion Recognition
Tingkat keakuratan dari model yang dihasilkan menggunakan  algoritma  CNN  dapat  diperhatikan  dalam gambar 9. Dimana dari dataset FER2013 yang berisi dengan 35887  dipisahkan  menjadi  28709 data training dan  7178 data validasi, yang dilakukan selama 50 epoch .
Gambar 9. Kurva Keakuratan Data Training vs Data Validasi selama 50 Epoch
Untuk  mengevaluasi  ketepatan  algoritma  secara real-time penulis  melakukan testing sebanyak  77  kali,  dimana  40 diantaranya merupakan satu subjek secara real-time dan 37 sisanya merupakan lebih dari satu subjek secara langsung. Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  akurasi  yang  cukup baik  apabila  subjek  yang  dideteksi  dapat  menunjukkan emosi secara jelas seperti yang terlihat dalam gambar 10.
Gambar 10. Aplikasi berhasil mendeteksi emosi dengan benar dimana dapat terlihat subjek sedang senang
Tetapi  apabila  posisi  ataupun  emosi  subjek  tidak  dapat terlihat dengan jelas, maka aplikasi akan memberikan hasil prediksi  emosi  yang  dianggap  paling  dekat  dengan  atribut wajah  subjek  yang  sedang  dideteksi  seperti  yang  terlihat pada gambar 11.
Gambar 11. Aplikasi memberikan prediksi emosi yang tidak tepat dimana wajah subjek terlihat tidak marah
Secara  keseluruhan  algoritma  CNN  dapat  menghasilkan rata-rata tingkat keakuratan 58.4 % dalam mendeteksi emosi wajah secara real-time.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  aplikasi yang  dapat  melakukan facial  recognition menggunakan algoritma LBPH dan emotion recognition dengan algoritma CNN berhasil dihasilkan.  Berikut deskripsi proses aplikasi yang telah dihasilkan:
1. Proses  pembuatan  model  menggunakan  algoritma LBPH  untuk  aspek facial  recognition dan  algoritma CNN  dengan dataset FER2013  untuk  aspek emotion recognition ,  dimana  kedua  algoritma  ini  dapat melakukan proses ekstraksi fitur dan prediksi wajah.
2. Rekognisi wajah dan emosi secara real-time menggunakan  LBPH  untuk  klasifikasi  wajah  seakurat
67.5%  dan  CNN  untuk  klasifikasi  emosi  seakurat 58.4%.
3. Ketika  aplikasi  sedang  berjalan,  informasi  klasifikasi wajah  dan  emosi  yang  dideteksi  akan  dimunculkan secara langsung di atas tampilan kamera yang diambil.
Dibutuhkan  penelitian  yang  lebih  lanjut  untuk  dapat menghasilkan model yang dapat membaca wajah dan emosi dari  ekspresi  dimana  terdeteksi  lebih  dari  1  subjek  secara efektif.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  P.P.H.  mengucapkan  terima  kasih  kepada Direktorat  Universitas  Internasional  Batam,  Bapak  Dr. Hendi  Sama  selaku  Dekan  Fakultas  Sistem  Informasi Universitas  Internasional  Batam,  orang  tua  dan  keluarga besar penulis, dan sahabat dan teman-teman penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  I.  Zarkasyi,  M.  R.  Hidayatullah,  and  E.  M. Zamzami,  “Literature  Review :  Implementation  of Facial Recognition in Society,” J. Phys. Conf. Ser. , vol.  1566,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1566/1/012069.
[2] N.  B.  Aherwadi,  D.  Chokshi,  S.  Pande,  and  A. Khamparia, “Criminal Identification System  using Facial Recognition,” SSRN Electron. J. , 2021, doi: 10.2139/ssrn.3884827.
[3] Y. Zhong and H. C. Moon, “Investigating Customer Behavior of Using Contactless Payment in China: A Comparative Study of Facial Recognition Payment and Mobile QR-Code Payment,” Sustain. , vol. 14, no. 12, 2022, doi: 10.3390/su14127150.
[4] S.  Bussa,  A.  Mani,  S.  Bharuka,  and  S.  Kaushik, “Smart  Attendance  System using  OPENCV  based on Facial Recognition,” Int.  J.  Eng.  Res. ,  vol.  V9, no. 03, pp. 54–59, 2020, doi:
10.17577/ijertv9is030122.
[5] I. Arifin, R. F. Haidi, and M. Dzalhaqi, “Penerapan Computer  Vision  Menggunakan  Metode  Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab,” J. Teknol.  Terpadu ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  98–107,  2021, doi: 10.54914/jtt.v7i2.436.
[6] M.  Westerlund,  “The  emergence  of deepfake technology:  A  review,” Technol.  Innov.  Manag. Rev. ,  vol.  9,  no.  11,  pp.  39–52,  2019,  doi: 10.22215/TIMREVIEW/1282.
[7] P.  Korshunov  and  S.  Marcel,  “Vulnerability assessment and detection of Deepfake videos,” 2019 Int.  Conf.  Biometrics,  ICB  2019 ,  2019,  doi: 10.1109/ICB45273.2019.8987375.
[8] J.  M.  López-Gil,  R.  Gil,  and  R.  García,  “Do Deepfake s Adequately Display Emotions? A Study on Deepfake Facial Emotion Expression,” Comput.
Intell. Neurosci. , vol. 2022, p. 1332122, 2022, doi: 10.1155/2022/1332122.
[9] B.  Hosler et  al. ,  “Do deepfake s  feel  emotions?  A semantic  approach  to  detecting deepfake s  via emotional  inconsistencies,” IEEE  Comput.  Soc. Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit.  Work. ,  pp. 1013–1022,
2021,
doi:
10.1109/CVPRW53098.2021.00112.
[10] T.  Dhawle,  U.  Ukey,  and  R.  Choudante,  “IRJET- Face Detection and Recognition using OpenCV and Python,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 10, 2020.
[11] F. Deeba, A. Ahmed, H. Memon, F. A. Dharejo, and A. Ghaffar, “LBPH-based enhanced real-time face recognition,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.
10, no. 5, pp. 274–280, 2019, doi:
10.14569/ijacsa.2019.0100535.
[12] R.  Pathar,  A.  Adivarekar,  A.  Mishra,  and  A. Deshmukh,  “Human  Emotion  Recognition  using Convolutional  Neural  Network  in  Real  Time,”
Proc.  1st  Int.  Conf.  Innov.  Inf.  Commun.  Technol.
ICIICT 2019 , pp. 1–7, 2019, doi:
10.1109/ICIICT1.2019.8741491.
[13] F.  Martinez-Plumed et  al. ,  “CRISP-DM  Twenty
Years Later: From Data Mining Processes to Data Science  Trajectories,” IEEE  Trans.  Knowl.  Data
Eng. ,  vol.  33,  no.  8,  pp.  3048–3061,  2021,  doi:
10.1109/TKDE.2019.2962680.
[14] L.  Wang  and  A.  A.  Siddique,  “Facial  recognition system  using  LBPH  face  recognizer  for  anti-theft and  surveillance  application  based  on  drone technology,” Meas. Control (United Kingdom) , vol.
53,  no.  7–8,  pp.  1070–1077,  2020,  doi:
10.1177/0020294020932344.
[15] J. T. Springenberg, A. Dosovitskiy, T. Brox, and M. Riedmiller,  “Striving  for  simplicity:  The  all convolutional net,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Work. Track Proc. , pp. 1–14, 2015.
[16] L. Zahara, P. Musa, E. Prasetyo Wibowo, I. Karim, and  S.  Bahri  Musa,  “The  Facial  Emotion Recognition  (FER-2013) Dataset for  Prediction System  of  Micro-Expressions  Face  Using  the Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Algorithm based  Raspberry  Pi,” 2020  5th  Int.  Conf. Informatics Comput. ICIC 2020 , vol. 7, 2020, doi: 10.1109/ICIC50835.2020.9288560.
[17] S.  Nidhra,  “Black  Box  and  White  Box  Testing Techniques - A Literature Review,” Int. J. Embed. Syst.  Appl. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  29–50,  2012,  doi: 10.5121/ijesa.2012.2204.