Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol. 13 no. 01 January-April 2024,  pp. 35-40
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom

## Lightweight Convolutional Neural Network Architecture For Facial Expression Recognition Arsitektur Convolutional Neural Network Ringan Untuk Pengenalan Ekspresi Wajah
Reynold Frankie Robot, Miesje Karenia Lolowang, Muhamad Dwisnanto Putro Dept. of Electrical Engineering, Sam Ratulangi University Manado, Kampus Bahu St., 95115, Indonesia e-mails : reynold.robot@unsrat.ac.id , karen.audrey148@gmail.com , dwisnantoputro@unsrat.ac.id Received: 03 February 2024; revised: 25 March 2024 ; accepted: 15 April 2024
Abstract — Facial expression recognition presents the challenge of applicability  to  real  scenarios  which  demands  to  involve lightweight algorithms to operate at real-time speed. The proposed work  offers  a  lightweight  convolutional  neural  network architecture to accurately predict facial expressions. It considers the use of parameters and computations that are not massive. thus applying  lightweight  convolution  operations.  A  channel compression  technique  at  the  center  is  applied  to  reduce parameter usage and redundant operations. Testing the accuracy results  was  conducted  on  the  KDEF  dataset.  This  dataset  is  a knowledge  source  that  provides  information  on  seven  facial expressions  with  varying  poses.  Augmentation  techniques  were used to increase the variety and training configuration strategies were applied to optimize the network training work. As a result, the  proposed  model  achieves  an  accuracy  of  0.9732  which outperforms  competing  CNN  architectures.  Besides,  it  also produces a lightweight parameter of 2.8 M which can encourage the model to operate fast on Jetson Nano devices. The proposed architecture  produces  an  effective  deep  learning  model  for predicting facial expressions from a chunk of input image without compromising its efficiency.
Key  words —  Facial  expressions,  lightweight  architecture,  CNN, model efficiency.
Abstrak — Pengenalan ekspresi wajah menghadirkan tantangan penerapan pada skenario nyata yang menuntut untuk melibatkan algoritma  yang  ringan  agar  dapat  beroperasi  dengan  kecepatan waktu  nyata.  Pekerjaan  yang  diusulkan  menawarkan  sebuah arsitektur convolutional  neural  network yang  ringan  untuk memprediksi ekspresi wajah secara akurat. Ini mempertimbangan  penggunaan  parameter  dan  komputasi  yang tidak massif sehingga menerapkan operasi konvolusi yang ringan. Teknik pemampatan kanal pada bagian tengah diterapkan untuk mengurangi  penggunaan  parameter  dan  operasi  berlebihan. Pengujian hasil akurasi diadakan pada dataset KDEF. Dataset ini merupakan  sumber  pengetahuan  yang  menyediakan  informasi tujuh  ekspresi  wajah  dengan  pose  yang  bervariasi.  Teknik augmentasi digunakan untuk memperbanyak variasi dan strategi konfigurasi  pelatihan  diterapkan  untuk  mengoptimalkan pekerjaan  pelatihan  jaringan.  Sebagai  hasil,  model  yang diusulkan  meraih  akurasi  sebesar  0.9732  yang  mengungguli arsitektur  CNN  pesaing.  Disamping  itu,  ini  juga  menghasilkan parameter  yang  ringan  sebesar  2.8  M  yang  dapat  mendorong model  untuk  beroperasi  cepat  pada  perangkat  Jetson  Nano. Arsitektur  yang  diusulkan  menghasilkan  model  pembelajaran mendalam  yang  efektif  untuk  memprediksi  ekspresi  wajah  dari sebuah potongan masukan citra tanpa mengabaikan efisiensinya. Kata  kunci —  Ekspresi  wajah,  arsitektur  ringan,  CNN,  efisiensi model.

## I. PENDAHULUAN
Salah satu teknologi komputer vision yang kini berkembang pesat adalah facial expression recognition ( FER ) dan teknologi FER tidak bisa terlepas dari proses identifikasi emosi dari suatu wajah  [1].  Wajah  menyampaikan  banyak  informasi  tentang maksud  dan  perasaan  seseorang  karena  wajah  merupakan tempat utama ekspresi,  pengenalan, dan  komunikasi.  Sebagai sarana  komunikasi  universal,  ekspresi  wajah  memungkinkan orang  menyampaikan  emosi  mereka  dengan  cara  yang  dapat dipahami orang lain [2]. Wajah juga merupakan salah satu cara paling  ekspresif,  universal,  dan  alami  bagi  manusia  untuk mengkomunikasikan  keadaan  emosi  mereka.  Itu  sebabnya betapa  pentingnya  FER  otomatis  dalam  berbagai  aplikasi, seperti interaksi manusia-mesin dan perawatan kesehatan [3], sehingga  banyak  penelitian  telah  dilakukan  tentang  hal  ini. Namun, karena identitas wajah, posisi wajah, dan pencahayaan yang  berbeda  dari  tiap  gambar  wajah,  sehingga  memerlukan upaya yang harus dilakukan untuk meningkatkan akurasi FER [4], [5].
Sebagai  contoh  yang  dapat  dilihat  dalam  Gambar  1,  fitur gambar  lebih  didominasi  oleh  variasi  identitas  daripada ekspresi  wajah.  Akibatnya,  jarak  fitur  antara  subjek  yang berbeda  dengan ekspresi  yang  sama mungkin  lebih  besar daripada jarak antara ekspresi yang berbeda dari subjek yang sama, yang menyiratkan bahwa klasifikasi ekspresi wajah tidak kuat terhadap fitur gambar. Oleh sebab itu, untuk meningkatkan FER, representasi fitur ekspresi yang efisien sangatlah penting [6].
Gambar 1. Gambar wajah berbeda ekspresi (a) dan gambar yang menunjukkan perbedaan jarak fitur (b) (a) Learning (b)

## Reynold Frankie Robot – Lightweight Convolutional Neural Network Architecture For Facial Expression Recognition
Emosi  setiap  orang  merupakan  komponen  penting  dalam komunikasi  mereka.  Ada  banyak  cara  emosi  dapat disampaikan,  dan  terkadang  sulit  untuk  mengidentifikasinya dengan jelas [7]. Banyak elemen termasuk ucapan, teks, bahasa tubuh,  dan  ekspresi  wajah,  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  emosi.  Hal  tersebut  dikarenakan  ekspresi wajah  dapat  langsung  diamati  dengan  identifikasi  emosi melalui ekspresi wajah yang merupakan salah satu elemen yang paling  sering  digunakan  [8].  Emosi  dan  kognisi  dipandang sebagai  "alat  sederhana  namun  bermanfaat"  yang  membantu seseorang  berkembang  dan  menjalani  kehidupan  [9].  Melalui ekspresi mikro di media sosial, emosi sebagai respons terhadap rangsangan atau peristiwa tertentu dapat terbaca. Tujuh emosi wajah  yang  paling  umum  ditentukan  oleh  psikolog  Ekman, yaitu:  senang,  sedih,  jijik,  geram,  heran,  dan  netral. Kategorisasi  ini  hendak  memberikan  pemahaman  yang mendasar tentang bagaimana memahami emosi seseorang dari ekspresi wajah mereka [2].
Studi  ilmiah  tentang  identifikasi  ekspresi  wajah  sangat menarik,  terutama  mengingat  perkembangan  terkini  dalam pembelajaran  mesin  dan  kecerdasan  buatan.  Salah  satu teknologi  pembelajaran  mendalam  yang  sangat  baik  dalam mengidentifikasi pola dalam data gambar dengan menggunakan teknik convolutional  neural  network (CNN)  [2].  FER  telah menjadi  hal  yang  krusial  di  banyak  sektor  karena  kemajuan teknologi. Keamanan gedung merupakan salah satu area yang membutuhkan FER. Pengenalan wajah telah mulai digunakan dalam  sistem  pemantauan  keamanan  gedung  untuk mengidentifikasi  individu.  Kamera  dengan  kemampuan pengenalan  wajah  dapat  dipasang  di  ruangan  sehingga  dapat mengidentifikasi  wajah  orang  yang  memasuki  atau meninggalkan  gedung.  FER  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  yang  diproses  ulang  yang  diperoleh  dari pengenalan  wajah.  Sejumlah  informasi  yang  berguna dihasilkan dengan menggabungkan hasil pengenalan wajah dan pengenalan  ekspresi  wajah  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk deteksi,  presensi  kehadiran,  dan  pemantauan( monitoring ). Sayangnya,  variasi  ekspresi  wajah  antar  subjek  dapat menyebabkan  penurunan  akurasi  FER.  Metode  augmentasi dapat  digunakan  pada  sekumpulan  ekspresi  wajah  untuk meningkatkan  akurasi  FER.  Teknik  untuk  memodifikasi  data tanpa  kehilangan  esensi  atau  intinya  dikenal  sebagai  teknik augmentasi. Hasil dari berbagai modifikasi ini akan berfungsi sebagai kumpulan data untuk pengembangan model berikut.
Kumpulan data yang dibuat oleh prosedur augmentasi dapat digunakan dalam metode transfer learning sebagai data latih. Metode atau pendekatan yang dikenal sebagai transfer learning menggunakan  model  yang  telah  dilatih  terhadap  dataset sebelumnya untuk menyelesaikan masalah serupa. Metode ini memulai  dengan  dataset  sebelumnya,  kemudian  mengubah parameternya  agar  sama  dengan  dataset  baru  [10].  Sebuah model  pretrained yang  telah  dilatih  sebelumnya  dibutuhkan dalam metode transfer learning . Dalam FER, model pretrained yang  memenuhi  persyaratan  ini  adalah keras_vggface . Arsitektur  untuk  model  ini  adalah resnet50 , senet50 [5],  dan vgg16 .  Ketiga  arsitektur  ini  dapat  membantu  dalam  proses pembuatan model pengenalan ekspresi wajah [11].
Pekerjaan  yang  diusulkan  mempertimbangkan  efesiensi sistem  rekognisi  citra  dengan  merancang  sebuah  arsitektur ringan  untuk  pengenalan  ekspresi  wajah  dengan  menerapkan teknik  pengecilan  kanal  pada  bagian  tengah  blok  untuk mereduksi pemakaian parameter dan kompleksitas komputasi. Ini  juga  memanfaatkan  deteksi  wajah  untuk  pengenalan ekspresi  pada  kasus  nyata,  dan  perhitungan  evaluasi  yang diharapkan  akan  membantu  dalam  sistem  pemantauan keamanan  gedung.  Diharapkan  penelitian  ini  akan meningkatkan  efisiensi  waktu  dan  kemudahan  mengenali ekspresi wajah.

## II. METODE

## A. Backbone
Tulang  punggung  atau  backbone  dalam  arsitektur convolutional  neural  networks (CNN)  sangat  penting  untuk mengekstraksi  peta  fitur  dari  ekspresi  wajah  [12].  Salah  satu arsitektur  terkenal  dalam  domain  ini  adalah  VGG,  yang diperkenalkan oleh tim Visual Geometry Group dari University of  Oxford  dalam  makalah  mereka  yang  berjudul  " Very  Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition ." Arsitektur ini dikenal dengan penggunaan kernel berukuran 3x3 di  banyak  lapisan,  yang  memungkinkan  jaringan  untuk menangkap  fitur-fitur  halus  dalam  gambar.  Selain  itu, VGG menggunakan max pooling untuk mereduksi dimensi peta fitur secara  efisien,  memungkinkan  pengolahan  yang  lebih  cepat tanpa kehilangan informasi penting. Nama VGG diambil dari jumlah  lapisan  yang  dapat  di- update bobotnya,  menunjukkan kedalaman  jaringan  yang  memungkinkan  representasi  yang lebih  kompleks  dan  akurat  dari  data input [13].  Keseluruhan arsitektur dapat ditunjukan pada Gambar 2. Modul sekuensial diusulkan  untuk  mengekstraksi  fitur  secara  ringan.  Ini menerapkan teknik pengecilan kanal pada bagian tengah untuk menekan penggunaan parameter berlebihan [14], seperti yang ditunjukan pada Gambar 3.

## B. Modul Pengklasifikasi
Sebelum proses klasifikasi, peta fitur yang dihasilkan oleh jaringan  harus  diubah  menjadi  vektor  menggunakan  operasi flatten. Pada arsitektur VGG, klasifikator ( classifier ) terdiri dari dua lapisan fully connected , masing-masing dengan 4096 unit neuron, yang kemudian diakhiri dengan lapisan softmax untuk menghasilkan output  klasifikasi.  Struktur  ini dirancang untuk mendukung  jaringan  dalam  melakukan  klasifikasi  gambar setelah  fitur-fitur  penting  diekstraksi  oleh backbone [15]. Dengan demikian, kombinasi antara peta  fitur yang  di- flatten dan  klasifikator  yang  kuat  memastikan  bahwa  jaringan  dapat secara  efektif  mengenali  dan  mengkategorikan  berbagai  jenis gambar  berdasarkan  fitur-fitur  yang  telah  dipelajari. Flatten ditugaskan untuk membentuk peta fitur dari tulang punggung menjadi basis vektor. Kemudian fully connected memanfaatkan peran neural  network mempekerjakan  bobot-bobot  terlatih dalam dimensi vektor untuk membentuk tujuh pengklasifikasi ekspresi wajah. Pada bagian akhir, fungsi softmax dipekerjakan untuk menghasilkan prediksi probabilitas dari masing-masing kelas.
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol. 13 no. 01 January-April 2024,  pp. 35-40
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Gambar 2.  Arsitektur convolutional neural network yang diusulkan
Gambar 3.  Modul sekuensial konvolusi yang diusulkan

## C. Fungsi Kerugian
Pembelajaran  mesin  membutuhkan  fungsi loss untuk mengukur  perbedaan  selisih  prediksi  dengan  label  kelas  yang sebenarnya. Ini membantu model untuk mempelajari kesalahan- kesalahan  dalam  proses  generasi  bobot  pada  setiap  neuron. Perhitungan kerugian dilakukan pada akhir backpropagasi yang mendukung fungsi diferensial . Selain itu, fungsi ini mendukung pengoptimalisasi  proses update bobot  yang  memaksa  jaringan untuk bekerja secara efektif.
Model yang diusulkan menerapkan fungsi categorical cross entropy [16]  untuk  mengevaluasi  prediksinya.  Fungsi  ini mendorong  jaringan  untuk  menemukan  efektifitas  pengukuran melalui  pemberdayaan  operasi  logaritma natural .  Fungsi  ini menekan nilai yang kecil untuk setiap prediksi kelas yang benar dan memberikan penalti yang besar untuk prediksi yang keliru.
Gambar 4.  Grafik hasil fungsi kerugian dari pelatihan model

## Reynold Frankie Robot – Lightweight Convolutional Neural Network Architecture For Facial Expression Recognition
Gambar 5.  Grafik hasil akurasi dari pelatihan model

## III. DATASET, KONFIGURASI, PELATIHAN DAN PENGUJIAN
A. Dataset
Dataset  dibutuhkan  oleh  jaringan  yang  berguna  sebagai sumber pengetahuan fitur. Pengenalan ekspresi wajah manusia tergolong  dalam  sebuah  sistem  klasifikasi  yang  hanya membutuhkan label kelas ekspresi. Pekerjaan ini menggunakan KDEF  dataset  ( Karolinska  Directed  Emotional  Faces )  yang terdiri  atas  tujuh  kategori  emosi  manusia.  Dataset  ini  berbasis pengambilan data laboratorium yang meminimalisasi gangguan latar belakang. Proses pelatihan dan pengujian melibatkan 4.900 citra berwarna yang menugaskan pria dan wanita sebagai objek wajahnya.  Untuk  memperkaya  variasi  data,  ini  menerapkan teknik augmentasi secara berurutan. Teknik rotasi, flip, distorsi warna  dan  pencahayaan  digunakan  untuk  menghasilkan  citra sampel yang beragam. Proses ini menguntungkan jaringan untuk memperoleh  informasi  fitur  yang  lebih  kaya  dan  dapat meningkatkan performa pelatihan.

## B. Konfigurasi Pelatihan dan Pengujian
Untuk  mengoptimalkan  fase  pelatihan  dan  menghindari masalah overfitting ,  jaringan  yang  diusulkan  dilatih  dalam konfigurasi  tertentu.Untuk  optimalisasi,  diperlukan  akselerator grafis  seperti  GTX  1080  TI.  Model  dievaluasi  pada  dataset Karolinska  Directed  Emotional  Faces (KDEF).  Selama pelatihan,  digunakan categorical  cross-loss dengan epsilon 10 dan  bobot  acak  pada  awalnya.  Optimasi  dilakukan menggunakan Adaptive  Moment  Estimation (Adam)  untuk backpropagation , dengan tingkat pembelajaran awal 10 yang dapat disesuaikan jika akurasi tidak membaik setelah 10 epoch . Pelatihan dilakukan sebanyak 100 epoch dengan ukuran batch 16 untuk setiap dataset. Hasil inferensi menunjukkan kecepatan model  diuji  pada  Jetson  Nano  4GB.  Adapun  hasil  proses pelatihan dari konfigurasi ini ditunjukan melalui grafik akurasi dan fungsi kerugian pada Gambar 4 dan Gambar 5.

## TABEL 1 HASIL PERBANDINGAN MODEL EKSPRESI WAJAH DENGAN ARSITEKTUR LAINNYA
No Arsitektur Parameter 100 Epoch Test Real Application Val. Acc Val. Loss FPS Total FPS Class FPS Detec tion 1  LeNet 528,311 0,751 7 0,972 8 4,95 5,23  96,51 2  MobileNetV1 3,246,983 0,927 0 0,357 0 4,08 4,28  84,65 3  MobileNetV2 1,906,275 0,930 1 0,319 6 4,14 4,33  95,91 4 MobileNetV2+ BN 1,908,456 0,920 5 0,336 2 4,15 4,36  93,81 5 MobileNetV3Lar ge 5,127,839 0,692 8 18,48 30 - - - 6 MobileNetV3Sm all 2,949,663 0,681 2 21,71 00 - - - 7  VGG 11 + BN 28,137,607 0,962 2 0,238 4 2,88 2,97 93,1 8  VGG 13 + BN 28,322,119 0,969 8 0,171 2 2,68 2,76  9249 9  VGG 16 + BN 33,631,815 0,971 4 0,188 2 2,54 2,61  95,04 10  VGG 19 38,941,511 0,935 4 0,364 1 2,32 2,38  94,45 11  Alexnet 44,023,175 0,140 3 19,46 00 2,54 2,61  93,55 12  Resnet 18 11,190,947 0,905 1 0,412 4 4,02 4,2 93,78 13  Resnet 34 16,586,531 0,884 4 0,506 7 3,37 3,5 92,08 14  GoogleNet 5,981,751 0,922 3 0,848 9 4,04 4,22  90,57 15  Resnet 50 21,310,243 0,883 1 0,486 6 3,37 3,5 90,69 16  Alexnet + BN 44,025,607 0,917 9 0,908 1 2,55 2,63  89,41 18 Model yang diusulkan 2,893,395 0,973 2 0,133 0 15 18 78

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil dan Perbandingan Kinerja Dengan Metode Lain
Bagian  ini  mengevaluasi  hasil  performa  model yang diuji pada  dataset  citra  berwarna  KDEF.  Ini  mengukur  seberapa akurat  model  yang  membandingkan  prediksi  benar  dengan jumlah seluruh sample uji.  Berdasarkan Tabel 1, model yang kami  usulkan  menunjukkan  performa  yang  lebih  unggul dibandingkan dengan berbagai metode CNN lainnya. Model ini mencapai  akurasi  sebesar 97,32% ,  yang  0,18%  lebih  tinggi dibandingkan  dengan VGG  16 yang  menggunakan Batch Normalization .  Selain  itu,  model  kami  memiliki  jumlah parameter  yang  jauh  lebih  sedikit,  yaitu  hanya 2,8  juta , dibandingkan  dengan  33,6  juta  parameter  yang  dimiliki  oleh VGG 16. Efisiensi ini menunjukkan bahwa model kami tidak hanya  lebih  akurat  tetapi  juga  lebih  ringan  dalam  hal kompleksitas  parameter.  Matriks  konfusi  dari  setiap  prediksi kelas  ditampilkan  pada  Gambar 6.  Jika dibandingkan  dengan metode  CNN  yang  dirancang  untuk  perangkat mobile seperti
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol. 13 no. 01 January-April 2024,  pp. 35-40
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
MobileNet , model kami tetap menunjukkan hasil yang optimal. Meskipun memiliki jumlah parameter yang lebih rendah, model ini  mampu  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hal  ini menjadikannya  pilihan  yang  sangat  tepat  untuk  implementasi pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya, karena tidak mengorbankan  kualitas  performa  meskipun  lebih  efisien  dari segi ukuran model. Adapun hasil visualisasi prediksi pengenalan ekspresi  wajah  dari  model  yang  diusulkan  ditampilkan  pada Gambar 7.

## B. Pengujian Efisiensi Model
Pendekatan  visi  komputer  menuntut  sebuah  sistem penglihatan  untuk  dapat  bekerja  akurat,  presisi  dan  memiliki waktu prosesing yang  rendah  [16]. Model  CNN membuktikan sebagai  sebuah  ekstraksi  fitur  yang  handal  dan  dapat  secara efektif  memisahkan  fitur  objek  dan  latar  belakang.  Namun, metode  ini  cenderung  menghadirkan  modul  ekstraksi  dengan parameter  yang  masih.  Bahkan  arsitektur-arsitektur  populer merumuskan struktur dan penggunaan lapisan yang dalam yang melibatkan  lapisan neuron yang  berlimpah.    Pekerjaan  ini mengklaim  penggunaan  blok  konvolusi  yang  panjang,  dan jumlah  lapisan  kanal  yang  gemuk  cenderung  menghasilkan akurasi yang memuaskan pada dataset dengan jumlah kategori yang besar. Ini berdampak pada penggunaan bobot neuron yang banyak  dan  merepresentasikan  waktu  komputasi  yang  lebih besar juga. Sehingga cenderung memperlambat proses inferensi. Oleh karena itu, kebutuhan pengukuran kecepatan  model pada tahap  inferensi  menjadi  tahap  signifikan  untuk  mengukur efisiensi dari sebuah perancangan sistem visi.
Tabel 1 menunjukkan perbandingan kecepatan model yang diuji  pada  perangkat  berbiaya  murah.  Pekerjaan  ini memanfaatkan  perangkat  Jetson  Nano  yang  cenderung digunakan  sebagai  sebuah  perangkat  keras  pada  aplikasi robotika dan IoT. Perangkat ini memiliki spesifikasi GPU 4GB dengan  sistem  operasi Ubuntu  yang membantu pengoptimalan sistem visi yang dirancang. Pengujian dilakukan melalui sebuah kamera webcam sebagai masukan live streams sehingga proses ini merepresentasikan sistem visi telah siap diimplementasikan pada kasus nyata.  Selain itu, sistem pengenalan ekspresi wajah yang dirancang membutuhkan sebuah sistem deteksi wajah yang bertugas  memisahkan  daerah  wajah  dari  latar  belakang.  Ini bertujuan  untuk  meningkatkan  fokus  kinerja  dari  sistem klasifikasi ekspresi wajah yang tidak akan terganggu oleh objek lainnya.  Hasil  dari  deteksi  wajah  berupa  patch  wajah  yang disesuaikan  ukurannya  menjadi  64x64  yang  sesuai  dengan ukuran masukan model. Selanjutnya, patch wajah ini diteruskan pada sebuah model yang telah dilatih untuk diprediksi kategori dari  ekspresi  wajahnya.  Sebagai  hasil,  model  yang  diusulkan meraih kecepatan sebesar 15 FPS . Ini mengungguli arsitektur- arsitektur populer lainnya , seperti VGG, ResNet, AlexNet, dan GoogleNet .  Bahkan  model  yang  diusulkan  memperoleh kecepatan yang lebih baik dari arsitektur ringan lainnya, seperti MobileNet , dan LeNet .
Gambar 6.  Hasil matriks konfusi dari prediksi model pada dataset KDEF

## Gambar 7.  Hasil prediksi citra ekspresi wajah  pada dataset KDEF
Investigasi  lainnya  mengantarkan  pada  pengujian  jumlah parameter  dari  model  yang  dihasilkan.  Ini  membandingkan banyaknya bobot neuron yang dipakai oleh jaringan, termasuk dengan penggunaan parameter pada normalisasi lapisan. Model yang diusulkan menghasilkan parameter yang lebih rendah dari model VGG,  ReNet dan GoogleNet .  Di  Sisi  yang  lain, perbandingan  dengan  model lightweight yang  populer menunjukan  bahwa  model  yang  diusulkan  memperoleh parameter  yang  lebih  rendah  dari MobileNetV1 dan MobileNetv3 .
Reynold Frankie Robot – Lightweight Convolutional Neural Network Architecture For Facial Expression Recognition

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kebutuhan deteksi ekspresi wajah yang ringan mengantarkan pada pekerjaan ini yang mendesain sebuah arsitektur CNN yang ringan  untuk  mengatasi  masalah  komputasi  yang  masif.  Ini melibatkan  operasi  deretan  konvolusi  dengan  lapisan  yang dangkal untuk menekan penggunaan parameter yang berlebihan. Arsitektur  yang  diusulkan  menerapkan sekuensial  operasi konvolusi yang mengkompresi kanal pada blok tengah. Hal ini menunjukan  bahwa  arsitektur  yang  diusulkan  lebih  ringan dibandingkan arsitektur CNN yang populer lainnya. Strategi ini tidak  mereduksi  akurasi  dari  rekognisi  ekspresi  wajah  yang menunjukan hasil performa yang mengungguli dari para pesaing. Bahkan hasil ini mengilustrasikan model yang diusulkan lebih akurat  dibandingkan  arsitektur  yang  berat.  Efisiensi  model menguntungkan  kontribusi  riset  yang  menunjukan  parameter yang  lebih  rendah  dan  kecepatan  yang  lebih  tinggi  dari  para pesaing.  Pengembangan  ke  depan  memungkinkan  untuk menerapkan  modul  penguatan  pada  ekstraksi  fitur  untuk meningkatkan performa lebih tinggi.

## VI. KUTIPAN
[1]
B.  C.  L.  Adiatma,  E.  Utami,  dan  A.  D.  Hartanto,
“PENGENALAN  EKSPRESI  WAJAH  MENGGUNAKAN

## DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK,” EXPLORE ,  vol.  11,  no.  2,  hlm.  75,  Jul  2021,  doi:
10.35200/explore.v11i2.478.
[2] A.  L.  Sigit  Guntoro,  E.  Julianto,  dan  D.  Budiyanto,
“Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Menggunakan  Convolutional Neural Network.”
[3] S.  Li  dan  W.  Deng,  “Deep  Facial  Expression Recognition: A Survey,” Apr 2018, doi: 10.1109/TAFFC.2020.2981446. [4]
“[04]  Adaptive  Deep  Metric  Learning  For  Identity- Aware FER_X Liu_BVKV Kumar_J You”.
[5] W. J. Baddar dan Y. M. Ro, “Mode Variational LSTM Robust  to  Unseen  Modes  of  Variation:  Application  to  Facial Expression Recognition,” Nov 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1811.06937
[6] W. Yang, J. Yu, T. Chen, Z. Liu, X. Wang, dan J. Shen, “Multi-threshold Deep Metric Learning for Facial Expression Recognition,”  Jun  2024,  [Daring].  Tersedia  pada: http://arxiv.org/abs/2406.16434
[7] L. M. Rasdi Rere, Sunarto Usna, dan Soegijanto, “Studi Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Berbasis  Convolutional  Neural Network,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi STI&K , vol. Volume 3, 2019. [8] “ IMPLEMENTASI
ALGORITMA
CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DALAM DETEKSI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN EKSPRESI
WAJAH”.
[9] “  Waktu  Reaksi  dan  Akurasi  dalam  Pengenalan Ekspresi Wajah”.
[10] Samuel  Sena,  “Pengenalan  Deep  Learning  Part  7 : Convolutional Neural Network (CNN).”
[11] K.  Simonyan  dan  A.  Zisserman,  “Very  Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” Sep 2014, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1409.1556 [12] R. R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D.  Parikh,  dan  D.  Batra,  “Grad-CAM:  Visual  Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization,” Int J Comput  Vis ,  vol.  128,  no.  2,  hlm.  336–359,  Feb  2020,  doi: 10.1007/s11263-019-01228-7.
[13] S. Woo, J. Park, J.-Y. Lee, dan I. S. Kweon, “CBAM:
Convolutional  Block  Attention  Module,”  2018,  hlm.  3–19. doi: 10.1007/978-3-030-01234-2_1.
[14] T.  Onisawa  dan  S.  Kitazaki,  “Recognition  of  Facial Expressions  and  Its  Application  to  Human  Computer Interaction,” dalam INTELLIGENT BIOMETRIC TECHNIQUES in FINGERPRINT and FACE
RECOGNITION ,  Boca  Raton:  Routledge,  2022,  hlm.  423– 458. doi: 10.1201/9780203750520-13.
[15] Z. Zhao, Q. Liu, dan S. Wang, “Learning Deep Global Multi-Scale  and  Local  Attention  Features  for  Facial Expression Recognition in the Wild,” IEEE Transactions on Image  Processing ,  vol.  30,  hlm.  6544–6556,  2021,  doi:
10.1109/TIP.2021.3093397.
[16] M.  D.  Putro,  D.-L.  Nguyen,  dan  K.-H.  Jo,  “A  Fast CPU Real-Time Facial Expression Detector Using Sequential Attention  Network  for  Human–Robot  Interaction,” IEEE Trans Industr Inform , vol. 18, no. 11, hlm. 7665–7674, Nov 2022, doi: 10.1109/TII.2022.3145862.
Reynold Frankie Robot , anak pertama dari 4 bersaudara. Lahir di Balikpapan, 20  Februari  1979.  Penulis  menempuh pendidikan SMU Negeri  1 Balikpapan (1994-1997),  melanjutkan  pendidikan S1  Teknik  Elektro  di  Universitas Kristen  Satya  Wacana  (1997-2004), kemudian lanjut  pendidikan S2 Magister  Teknik  Elektro  Instrumentasi  dan  Kendali  di Universitas  Gajah  Mada  (2006-2008),  dan  sekarang  menjadi staff  pengajar  di  Fakultas  Teknik  Jurusan  Teknik  Elektro Program  Studi  Teknik  Elektro,  secara  khusus  berada  dalam Kelompok  Dosen  Keahlian  (KDK)  Teknik  Kendali  dan Kecerdasan  Buatan  yang  berfokus  pada  Otomasi,  IoT, Komputer Visi, dan Robotika.