Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan DCT dan LDA untuk Aplikasi Pemutar Musik (MOODSIC) - I Gede Pasek Suta Wijaya; Asno Azzawagaam Firdaus; Aditya Perwira Joan Dwitama; Mustiari Mustiari (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Masyarakat modern dengan kesibukan sehari-harinya tentu akan mendapat tekanan emosional yang cukup tinggi. Hal yang dilakukan untuk meredakan emosi tersebut adalah salah satu dengan mendengarkan musik. MOODSIC merupakan sebuah aplikasi yang dapat memutar musik sesuai dengan ekspresi wajah pengguna. Aplikasi MOODSIC dibangun menggunakan mesin pengenalan ekspres wajah berbasis DCT dan LDA serta algoritma klasifikasi statistik. Berdasarkan hasil pengujian secara off-line mesin pengenalan ekspresi wajah berhasil memberikan performa yang baik, dengan akurasi sebesar 100% untuk data masukkan terdiri atas fitur DCT 144 elemen, 6 eigen vektor LDA dan klasifikasi statistik jenis LDA. Mesin pengenalan ekspresi wajah memerlukan waktu pengenalan yang pendek yaitu 1 milidetik. Secara real-time MOODSIC memberikan hasil yang cukup baik dengan akurasi pengenalan ekspresi sebesar 91.51% atau dengan tingkat kesalahan pengenalan 9.49%.