Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.219 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 421-427 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## RECOGNITION OF HUMAN FACES IN VIDEO CONFERENCE APPLICATIONS USING THE CNN PIPELINE
Evan Tanuwijaya *1 , Reinaldo Lewis Lordianto 2 , Reiner Anggriawan Jasin 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra Surabaya, Indonesia Email: 1 evan.tanuwijaya@ciputra.ac.id , 2 rlordianto@student.ciputra.ac.id , 3 ranggriawan@student.ciputra.ac.id
(Naskah masuk: 16 Maret 2022, Revisi: 17 Maret 2022, Diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The  COVID-19  pandemic  has  forced  daily  face-to-face  activities  to  be  carried  out  online  using  video conferencing applications. To record participant participation in meetings using a video conference application, an online form application is used. However, participants sometimes do not see this and are often missed due to the large number of incoming chats. Therefore, the use of face detection for attendance using a combination of CNN to detect all the faces in a video conference using YOLO Face and CNN to recognize the owner of a  face using  Smaller  VGG  in  a  pipeline  will  make  it  easier  to  recognize  participants  who  are  present  at  the  video conference. The results of the Smaller VGG training are obtained, namely the loss value of 0.059, the accuracy value is 0.995, the recall value is 0.994, the precision value is 0.996. Meanwhile, for the validation phase of the model, the loss value is 0.497, the accuracy value is 0.979, the recall value is 0.979 and the precision  value is 0.981. In terms of training duration, the smaller VGG has a duration of 4 minutes and 16 seconds. The Smaller VGG model was combined with YOLO to create a CNN pipeline and was successful in recognizing the faces of video conference participants
Keywords : Convolution Neural Network, Deep Learning , Face Recognition, YOLO

## PENGENALAN WAJAH MANUSIA PADA APLIKASI VIDEO CONFERENCE MENGGUNAKAN METODE PIPELINE CNN

## Abstrak
Pandemi Covid  19 membuat kegiatan yang sehari-hari  secara tatap muka harus dilakukan online menggunakan aplikasi  video  conference.  Mencatat  partisipasi  peserta  dalam  pertemuan  menggunakan  aplikasi  video conference, digunakan aplikasi form online. Akan tetapi, peserta terkadang tidak melihat hal tersebut dan bahkan sering  terlewati  akibat  banyaknya  chat  yang  masuk.  Oleh  sebab  itu,  pemanfaatan  deteksi  wajah  untuk  absensi kehadiran  menggunakan  gabungan  CNN  untuk  deteksi  semua  wajah  yang  ada  pada  video  conference menggunakan  YOLO  Face  dan  CNN  untuk  mengenali  pemilik  wajah  menggunakan  Smaller  VGG  secara pipeline akan mempermudah dalam mengenali peserta yang hadir pada video conference. Hasil training Smaller VGG didapatkan yaitu nilai loss sebesar 0,059 nilai  akurasi  yaitu 0,995 nilai recall 0,994 nilai  precision  0,996. Sementara untuk fase validasi dari model didapatkan nilai loss 0,497 nilai akurasi 0,979 nilai recall adalah 0,979 dan  nilai  precision  0,981.  Dari  sisi  durasi  training  smaller  VGG  memiliki  durasi  4  menit  dan  16 detik.  Model Smaller  VGG  dikombinasikan  dengan  YOLO  untuk  membuat  CNN  pipeline  dan  berhasil  dalam  mengenali wajah peserta video conference
Kata kunci : Convolution Neural Network, Deep Learning , Pengenalan Wajah, YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  komputer  membantu  mendeteksi objek  sudah  sangat  sering  digunakan  oleh  berbagai macam  bidang  salah  satu  pemanfaatannya  adalah deteksi  wajah.  Deteksi  wajah  sudah  banyak diterapkan  di  berbagai  macam  aplikasi  seperti kamera  di  jalan  raya,  menjaga  keamanan  rumah, absensi di dalam kelas dan masih banyak lagi [1]. Di saat  pandemi  Covid  19  ini,  kegiatan  dilakukan
secara daring menggunakan aplikasi video conference seperti  Zoom  atau  Google  Meet.  Untuk mencatat  kehadiran  dari  peserta,  penyelenggara kegiatan  biasa  menggunakan  aplikasi  form  seperti Google  Form  yang  disebarkan  menggunakan chat . Akan  tetapi,  peserta  terkadang  tidak  melihat  hal tersebut  dan  bahkan  sering  terlewati  akibat banyaknya chat yang  masuk  ditambah  lagi  untuk mengisi  form, peserta perlu menginputkan data-data dengan  cara  mengetikan  data  seperti  email  maupul
hal-hal  lain  yang  dirasa  kurang  tepat  untuk melakukan  absensi..  Salah  satu  pemanfaatan  yang dapat diterapkan adalah deteksi wajah untuk absensi kehadiran  [2],  [3]  karena  dengan  menggunakan deteksi  wajah,  data  nama  yang  dibutuhkan  bisa langsung didapatkan
Sudah  banyak  penelitian  dilakukan  untuk mendeteksi  wajah  menggunakan  komputer.  Metode yang  digunakan  meliputi,  2D-image principal component analysis , Local binary
patterns , Histogram  of  oriented  gradients HOG, Neural  Network  dan  masih  banyak  lagi  [4]. Neural network merupakan salah satu  metode yang popular digunakan  oleh  banyak  peneliti  karena  dapat mengolah  jumlah  dimensi  atribut  yang  banyak  pada sebuah  data.  Dengan  menerapkan deep  learning pada neural  network,  Convolution  Neural  Network mampu melakukan deteksi objek atau wajah dengan memproses  citra  secara  langsung  [5]. Convolution neural  network mampu  melakukan  ekstraksi  fitur dengan  mengolah  citra  dengan  berbagai  macam kernel yang  di  tumpuk  pada  bagian convolution layernya,  kemudian  melakukan  klasifikasi  dengan neural  network  untuk  menghasilkan  prediksi  yang sesuai [6].
Convolution  neural  network merupakan  salah satu  metode machine  learning dengan  menerapkan konsep deep  learning yang  dapat  digunakan  untuk melakukan klasifikasi suatu objek pada citra [7], [8]. Convolution  neural  network atau  CNN  dapat melakukan klasifikasi objek pada citra menggunakan kernel atau convolution layer  untuk  melakukan ekstraksi  fitur  kemudian  di  proses  menggunakan neural  network untuk  melakukan  klasifikasi. Convolution layer  sendiri  memiliki  beberapa komponen.  Dua  komponen  yang  umum  digunakan pada convolution layer  adalah kernel untuk melakukan  ekstraksi  fitur  dengan  cara  nilai pixel pada  citra  dihitung  dengan  nilai  yang  ada  pada kernel kemudian  diterapkan  fungsi  aktivasi  untuk menentukan  keaktifan  dari  nilai  tersebut  [9]. Komponen  umum  yang  kedua  adalah pooling layer dimana  layer  ini  akan  mengecilkan  dimensi  citra hasil  pemrosesan kernel dengan  cara  mengambil nilai tertinggi atau rata-rata dari 𝑛 𝑥 𝑛 pixel. YOLO- face merupakan CNN yang dapat melakukan deteksi objek  dimana  model  CNN  ini  sudah  dilakukan pre- trained untuk  dapat  mendeteksi  wajah  pada  citra.
YOLO-face  sendiri  merupakan  pengembangan  dari You Only Look Once [10] yang dilatih menggunakan data WIDER FACE datasets untuk dapat mendeteksi wajah pada citra [11]. YOLO merupakan state-of-the-art dalam  objek  deteksi  yang  dapat melakukan deteksi secara real-time [12].
Berdasar  permasalahan  di  atas,  peneliti  ingin menggabungkan  CNN  untuk  deteksi  semua  wajah yang  ada  pada  video conference dan  CNN  untuk mengenali  pemilik  wajah  secara pipeline .  Dengan menggabungkan  kedua  CNN  tersebut  dengan metode pipeline , akan mempermudah peneliti dalam melakukan  proses training .  Dimana  CNN  untuk mendeteksi  semua  wajah  pada  video conference dapat  menggunakan  YOLO- Face [11],  kemudian hasil  dari  YOLO- face akan  di  proses  menggunakan CNN  kedua  yang  lebih  sederhana  untuk  melakukan identifikasi wajah seseorang.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  pengembangan  sebuah  perangkat  lunak, System Development Life Cycle merupakan metodologi yang umum digunakan. SDLC memiliki fase-fase  seperti  perencanaan,  analisis,  desain, implementasi  dan  evaluasi  sebagai  kerangkanya [13].  Pada  penelitian  ini,  SDLC  model waterfall yang  akan  digunakan  dengan  detail  yang  dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahap  awal  dari  penelitian  ini  adalah melakukan literature research dimana, peneliti akan mempelajari convolution  neural  network yaitu You Only  Look  Once (YOLO- face )  untuk  melakukan deteksi  semua  wajah  pada  foto  video conference kemudian mencari informasi terkait model convolution neural network untuk  melakukan  objek klasifikasi.
Tahap  kedua  adalah  data gathering .  Data gathering ini  akan  mengumpulkan  foto-foto  wajah yang  akan  dideteksi.  Data  yang  akan  dikumpulkan adalah  data  wajah  dari  ketiga  peneliti  dan  10  orang lainnya. Masing-masing orang-orang akan dikumpulkan minimal 100 wajah dengan menggunakan  website Teachable  Machine sehingga dihasilkan datasets wajah yang siyap untuk di proses untuk fase training convolution neural network .
Pada tahap model desain, akan dibangun model berupa pipeline .  Model  ini  akan  menggabungkan
Gambar 1. SDLC Waterfall model
dua buat convolution neural network dengan konsep
seperti Gambar 2. Foto video conference dimasukkan  ke  dalam  YOLO- face untuk  dideteksi seluruh  wajah  yang  ada  pada  video conference sehingga  didapatkan  potongan  bersih  wajah-wajah yang  ada  pada  video conference .  YOLO- face merupakan pre - trained CNN yang hanya mendeteksi wajah saja tetapi tidak dapat mengenali identitas dari wajah tersebut. Untuk melengkapi hal tersebut, CNN klasifikasi  akan  mengidentifikasi  potongan  wajah yang  terdeteksi  dari  YOLO- face untuk  diketahui nama  dari  masing-masing  potongan  wajah  tersebut. Peneliti akan membentuk tiga buah CNN klasifikasi dari  hasil literature research untuk  dibandingkan pada fase evaluasi untuk mencari model terbaik.
Tahap  keempat  adalah code implementation dimana  tahap  ini  akan  membangun  kode  program untuk  masing-masing  komponen.  Untuk  YOLO- face,  peneliti  menggunakan  pre- trained CNN sehingga  bisa  langsung  di  implementasi.  Sementara CNN untuk klasifikasi, terdapat fase training dimana CNN  harus  diubah  parameternya  berdasarkan  hasil training agar  dapat  mengklasifikasikan  foto  hasil YOLO- face .  Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah model pipeline dan  model  CNN  klasifikasi  yang didapatkan dari literature research . Keunggulan dari metode pipeline ini  adalah  peneliti  tidak  perlu melakukan training untuk semua model CNN karena menggunakan pre- trained dari YOLO- face dan tidak perlu  melakukan marking datasets hanya  perlu mengelompokkan data foto sesuai dengan kelas atau nama dari pemilik wajah tersebut.
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah evaluasi  dimana  ketiga  model  tersebut  akan dibandingkan  akurasi, precision ,  dan recall untuk menentukan model yang terbaik pada data foto video conference .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan literature research mendapatkan  beberapa  model  untuk mengklasifikasikan  wajah  manusia.  Pada  penelitian pertama berasal dari [14] dimana pada penelitian ini terdapat  sebuah  model convolution neural network yang  dibuat  berdasarkan  model  VGG  16  yang
kemudian  di  modifikasi  untuk  mengklasifikasikan
rempah-rempah Indonesia. Penelitian kedua didapatkan  model  arsitektur Venturi dimana  model tersebut  berfokus  pada hidden layer  yang  mengecil pada  bagian convolution layer  dan  Kembali membesar saat masuk ke dalam fully connected layer [15]  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan ekspresi wajah pada manusia. Penelitian ketiga yang modelnya  digunakan  sebagai  pembanding  adalah [16] menggunakan low level feature yang digabungkan  dengan high level  filter  yang  untuk membentuk  sebuah deep learning yang  dipakai untuk  mengklasifikasikan  kapal  laut.  Dari  ketiga literature tersebut,  model  yang  didapatkan  akan dibandingkan  akurasi, presicion , recall ,  dan loss untuk  menentukan  model  yang  tepat  sebagai  model klasifikasi dari YOLO.
Pada tahap data gathering , peneliti mengumpulkan  13  orang  untuk  di  ambil  data wajahnya.  Data  diambil  menggunakan  website
Teachable Machine . Data yang didapatkan berukuran  224  x  224  ber- channel RGB  sebanyak 200  data  masing-masing  orang  seperti  gambar  3. Data  wajah  kemudian  dikelompokkan  berdasarkan nama folder.
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  ketiga  model  yang  didapatkan  dari  tahap literature yang  kemudian  akan  dibandingkan  hasil training dan  testing  dengan dataset .  Model  pertama adalah Smaller VGG yang dapat dilihat pada gambar 4.  Model ini menggunakan input dengan ukuran 224 x  224  x  3  dilanjutkan  dengan  2  buah convolution layer  dengan  ukuran  3  x  3  sebanyak  16  dengan activation layer relu . Kemudian terdapat maxpooling layer  dengan pool size sebesar  2  dan stride 2. Convolution layer  selanjutnya  terdapat  2  buah dengan ukuran 3 x 3 sejumlah 32 dengan activation layer relu dan maxpooling dengan pool size sebesar 2  dan stride 2.  Layer convolution selanjutnya menggunakan ukuran 3 x 3 dengan jumlah 64 kernel
Gambar 2. Model Design Pipeline CNN
424 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 421-427
dan activation relu sebanyak 2 layer dan maxpooling dengan pool size sebesar  2  dan stride 2.  Kemudian dimasukkan  ke  dalam flatten layer  untuk  di  proses pada fully connected layer  yang  memiliki  2 hidden layer  yang  masing-masing hidden layer  memiliki 500  dan  300  neuron.  Untuk output layer menggunakan activation softmax berjumlah  13 kelas.
Gambar 4. Model Smaller VGG
Model  kedua  adalah  model venturi dimana model  ini  berfokus  pada fully connected layer yang lebih  banyak  dibandingkan  jumlah convolution nya pada  gambar  5.  Pada  model venturi ini  menerima input dengan  ukuran  224  x  224  x  3  kemudian terdapat convolution layer  dengan  ukuran  3  x  3 sebanyak  32 kernel dengan activation function relu setelah itu terdapat maxpooling layer dengan ukuran 1  x  1 stride 1.  Layer  kedua  terdapat convolution layer sebesar 3 x 3 dengan jumlah layer 64  dan activation function relu dan maxpooling
dengan stride 1.  Kemudian  dilakukan flatten dan kemudian  dimasukkan  ke  dalam  fully connected layer  dengan  6 hidden layer  yang  memiliki  neuron sebanyak  64,  48,  32,  32,  48,  dan  64  kemudian diakhiri  dengan output layer  dengan  jumlah  13 neuron dan activation function softmax .
Model  ketiga  diambil  dari  model  klasifikasi kapal  dimana  menggabungkan  antara low fitur
dengan high fitur pada  gambar  6.  Model  ini memiliki input dengan  ukuran  224  x  224  x  3. Convolution layer pertama memiliki ukuran 11 x 11 dengan stride 4  dengan  jumlah kernel sebanyak  96 dan activation function relu .  Layer maxpooling dengan  ukuran  3  x  3  dengan stride 2  dilanjutkan dengan batch normalization . Convolution layer kedua  memiliki  ukuran  5  x  5  dengan jumlah kernel 256  dan stride 1  dengan activation function relu dilanjutkan  dengan maxpooling ukuran  3  x  3  dan stride 2 selanjutnya diberikan layer batch normalization .  Layer  ketiga,  empat  dan  lima memiliki  parameter  yang  sama  yaitu  jumlah kernel 384  dengan  ukuran  3  x3  dengan stride 1  dan activation function relu .  Kemudian  di flatten untuk di  proses  ke  dalam fully connected layer dengan  2
hidden layer  dengan  jumlah  parameter  4096  dan droput  sebesar  0,5. Output layer  memiliki  jumlah neuron  sebanyak  13  dengan activation function softmax .
Gambar 5. Model Venturi
Gambar 6. Model CNN
Dari  ketiga  model  tersebut  dilatih  dengan komputer  yang  memiliki Graphic Processor Unit
Quadro RTX  4000  yang memilki GRAM  8  GB.
Model  dilatih  dengan hyperparameter optimizer adam, loss function categorical crossentropy ,  dan epoch sebanyak  100  dan batch size sebesar  40. Didapatkan  hasil training pada  tabel  1  dimana evaluasi  model  yang  dipakai  sebagai  pembanding adalah  durasi  latih,  akurasi, loss , precision , recall , validation loss , validation akurasi, validation recall , dan validation precision . Didapatkan durasi tercepat saat training adalah  model  ketiga  yaitu  model  dari CNN  deteksi  kapal  dengan  nilai  3  menit  dan  34 detik. Akan tetapi dari akurasi, precision , recall , dan nilai loss yang terbaik  dari sisi  training dan validasi training dimiliki  oleh  model  pertama  yaitu smaller VGG dengan nilai loss 0,059 dan validasi loss 0,497 Akurasi  sebesar  0,995  dan  validasi  akurasi  sebesar 0.979.  Nilai precision memiliki  nilai  0.996  dan validasi precision sebesar  0.981  sementara recall miliki  nilai  0.994  dan  validasi recall yaitu  0,979. Untuk  model  kedua  memiliki  total  durasi  yang relative lama  karena  memiliki  jumlah hidden layer yang  cukup  banyak  sehingga  proses  generalisasi semakin  lama  sementara fitur yang  didapatkan  dari convolution layer  memiliki fitur yang  kurang sehingga saat  masuk ke dalam fully connected layer tidak dapat mendeskripsikan dengan baik.
Dari  hasil perbandingan ketiga model tersebut, model smaller VGG  dipakai  sebagai  model  CNN untuk  klasifikasi  wajah  pada  aplikasi  video conference .  Berdasarkan  gambar  2,  Citra  dari  hasil
Gambar 7. Hasil Deteksi YOLO dan Smaller VGG
screenshot video conference di  proses  terlebih dahulu oleh YOLO untuk didapatkan bounding box . Proses  deteksi  YOLO  menggunakan single neural network untuk  mendeteksi bounding box dan  kelas dari bounding box tersebut.  YOLO  akan  membagi citra menjadi beberapa grid cell yang masing-masing grid cell akan  di  prediksi  koordinat  dan  kelas  yang ada  pada  citra  tersebut  menggunakan darknet 53. Hasil  dari darknet tersebut  akan  memiliki  banyak sekali bouding box sehingga  perlu  dieliminasi bounding box yang  kurang  sesuai  menggunakan non - maximun suppresion dan Intersection over Union [11].  Hasil bounding box kemudian  akan diklasifikasikan dengan smaller VGG untuk diketahui  nama  dari  masing-masing  orang  yang  ada pada video conference tersebut.
Untuk hasil dari CNN pipeline ini dapat dilihat dari  Gambar  7  dimana  hasil bounding box akan  di gambar  pada  citra  dan  di  berikan  nama  di  bagian atas berdasarkan hasil prediksi. Model CNN pipeline ini  berhasil  dalam  menandai  wajah  manusia  yang ada  pada  citra  dan  berhasil  memprediksi  nama  dari masing-masing bounding box .  Akan  tetapi  terdapat beberapa  kekeliruan  dalam  prediksi.  Hal  ini disebabkan  oleh  adanya  perbedaan  ukuran  gambar dan  keadaan  gambar  dari dataset dengan  hasil bounding box pada  YOLO.  Pada  Gambar  8 merupakan  salah  satu  hasil face detection dari YOLO  yang  mendeteksi  wajah  pada  gambar  dan memberikan bounding box di  sekitar  gambar.  Jika diperhatikan  dari  Gambar  1  dimana input- an  dari model  klasifikasi  memiliki background yang  cukup lebar dibandingkan dengan gambar 8 yang berfokus pada  wajah.  Hal  ini  menyebabkan  beberapa klasifikasi mengalami permasalahan dan menyebabkan kesalahan dalam prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  pengenalan  wajah  pada  aplikasi video conference berguna  untuk  mengidentifikasi peserta yang hadir menggunakan convolution neural network .  CNN  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ada dua yang pertama CNN untuk mendeteksi wajah pada  citra  dan  CNN  kedua  adalah  CNN  untuk mengklasifikasikan  wajah  yang  dideteksi  dari  CNN pertama itu dengan nama dari masing-masing wajah.
CNN  pertama  menggunakan  YOLO Face yang sudah  di  latih  dan  menghasilkan  sebuah bounding box yang  menandai  semua  wajah  yang  ada  dalam citra.  CNN  ke  dua,  peneliti  membandingkan  tiga buah  model  yaitu  model smaller VGG, Venturi model,  dan  CNN  untuk  mengklasifikasikan  kapal. Didapatkan  klasifikasi  terbaik  terdapat  pada  model smaller VGG  yaitu  nilai loss sebesar  0,059  nilai akurasi  yaitu 0,995 nilai recall 0,994 nilai precision 0,996.  Sementara  untuk  fase  validasi  dari  model didapatkan  nilai loss 0,497  nilai  akurasi  0,979  nilai recall adalah  0,979  dan  nilai precision 0,981.  Dari sisi  durasi training smaller VGG  memiliki  durasi  4 menit  dan  16  detik.  Model smaller VGG  di  pakai untuk
CNN klasifikasi dan berhasil mengklasifikasikan  wajah  hasil  dari  CNN  pertama yaitu  YOLO.  Akan  tetapi  terdapat  beberapa kekurangan  dimana  hasil  klasifikasi  tidak  dapat memprediksi  secara  tepat  hasil  dari  YOLO dikarenakan  perbedaan  data training dengan  hasil bounding box dari YOLO yang memiliki background yang  sedikit.  Oleh  sebab  itu  penelitian selanjutnya  bisa  menggunakan  YOLO  untuk membersihkan dataset yang  dikumpulkan  dari Teachable Machine dengan  YOLO  kemudian  baru dilakukan proses training CNN klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  B.  Pranav  and  J.  Manikandan,  “Design and  Evaluation  of  a  Real-Time  Face Recognition  System  using  Convolutional Neural  Networks,” Procedia  Comput.  Sci. , vol.  171,  no.  2019,  pp.  1651–1659,  2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.04.177.
[2] B.  Tej  Chinimilli,  A.  Anjali,  A.  Kotturi,  V. Reddy  Kaipu,  and  J.  Varma  Mandapati, “Face Recognition based Attendance System using  Haar  Cascade  and  Local  Binary Pattern Histogram Algorithm,” Proc. 4th Int. Conf.  Trends  Electron.  Informatics,  ICOEI 2020 ,  no.  Icoei,  pp.  701–704,  2020,  doi:
10.1109/ICOEI48184.2020.9143046.
[3] H.  Yang  and  X.  Han,  “Face  recognition attendance  system  based  on  real-time  video processing,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp. 159143–159150, 2020, doi:
Tabel 1. Perbandingan Model Smaller VGG Venturi Model CNN Klasifikasi Kapal Train Duration 04:16 33:51 03:34 Loss 0,059 2,825 0,681 Akurasi 0,995 0,226 0,905 Recall 0,994 0,153 0,889 Precision 0,996 0,977 0,928 Val Loss 0,497 2,074 6,395 Val Akurasi 0,979 0,242 0,882 Val Recall 0,979 0,162 0,869 Val Precision 0,981 0,976 0,901
10.1109/ACCESS.2020.3007205.
[4] U. Jayaraman, P. Gupta, S. Gupta, G. Arora, and K. Tiwari, “Recent development in face recognition,” Neurocomputing , vol. 408, pp. 231–245, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2019.08.110.
[5] B.  Li  and  D.  Lima,  “Facial  expression recognition  via  ResNet-50,” Int.  J.  Cogn. Comput. Eng. ,  vol.  2,  no.  February,  pp.  57– 64, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.02.002.
[6] Z.  Chen  and  P.  H.  Ho,  “Global-connected network with generalized ReLU activation,” Pattern  Recognit. ,  vol.  96,  2019,  doi: 10.1016/j.patcog.2019.07.006.
[7] S.  Khan,  M.  H.  Javed,  E.  Ahmed,  S.  A.  A. Shah,  and  S.  U.  Ali,  “Facial  recognition using  convolutional  neural  networks  and implementation on smart glasses,” 2019 Int. Conf.  Inf.  Sci.  Commun.  Technol.  ICISCT 2019 , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/CISCT.2019.8777442. [8] Y.  Tian,  “Artificial  Intelligence  Image Recognition Method Based on Convolutional  Neural  Network  Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  125731–125744,
2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3006097.
[9] J. Tang, Q. Su, B. Su, S. Fong, W. Cao, and X.  Gong,  “Parallel  ensemble  learning  of convolutional  neural  networks  and  local binary  patterns  for  face  recognition,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  vol.
197, p.
105622, 2020, doi:
10.1016/j.cmpb.2020.105622.
[10] A. Bochkovskiy, C. Y. Wang, and H. Y. M. Liao,  “YOLOv4:  Optimal  Speed  and Accuracy of Object Detection,” arXiv , 2020.
[11] W.  Chen,  H.  Huang,  S.  Peng,  C.  Zhou,  and
C.  Zhang,  “YOLO-face:  a  real-time  face detector,” Vis. Comput. , 2020, doi: 10.1007/s00371-020-01831-7.
[12] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A. Farhadi,  “You  Only  Look  Once:  Unified, Real-Time  Object  Detection.”  Accessed: May 18, 2021. [Online]. Available: http://pjreddie.com/yolo/
[13] A.  A.  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall Untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi,” J. Ilmu-ilmu  Inform.  dan  Manaj.  STMIK ,  pp. 1–5, 2020.
[14] D.  C.  Khrisne  and  I.  A.  Suyadnya, “Indonesian  Herbs  and  Spices  Recognition using Smaller VGGNet-like Network,” 2018
Int.  Conf.  Smart  Green  Technol. Electr.  Inf. Syst. , vol. 4, pp. 221–224, 2018.
[15] A.  Verma,  P.  Singh,  and  J.  S.  Rani  Alex, “Modified  Convolutional  Neural  Network Architecture  Analysis  for  Facial  Emotion Recognition,” Int. Conf. Syst. Signals, Image
Process. ,  vol.  2019-June,  pp.  169–173, 2019, doi: 10.1109/IWSSIP.2019.8787215.
[16] Q. Shi, W. Li, F. Zhang, W. Hu, X. Sun, and L.  Gao,  “Deep  CNN  with  Multi-Scale Rotation  Invariance  Features  for  Ship
Classification,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp. 38656–38668, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2853620.