فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی
دسترسی آزاد پژوهشی داوری‌شده انگلیسی

Perancangan Pengenalan Emosi melalui Ekspresi pada Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

طراحی شناسایی هیجان از طریق بیان چهره با استفاده از شبکه عصبی پیچشی (CNN)

Khantaqwa Amri, Ines Heidiani Ikasari

Impression. 2026 Vol. 5(2), pp. 445-461
https://doi.org/10.59086/jti.v5i2.2116

ورود برای خواندن متن کاملبرای خواندن متن کامل وارد حساب فکر بنیان شوید.

چکیده

Pengenalan emosi melalui ekspresi wajah merupakan salah satu bidang penelitian dalam computer vision dan artificial intelligence yang berkembang pesat. Kemampuan sistem dalam mengenali ekspresi wajah manusia dapat diterapkan pada berbagai bidang, seperti pendidikan, pelayanan publik, kesehatan, sistem keamanan, hingga interaksi manusia dengan komputer (Human Computer Interaction). Penelitian ini bertujuan merancang sistem pengenalan emosi manusia secara real-time menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan terdiri atas tujuh kategori emosi, yaitu angry, disgust, fear, happy, neutral, sad, dan surprise. Proses penelitian meliputi preprocessing dataset, augmentasi data menggunakan ImageDataGenerator, pelatihan model CNN menggunakan TensorFlow Keras, penyimpanan bobot model, serta implementasi deteksi emosi secara real-time menggunakan webcam dan OpenCV. Model CNN dibangun menggunakan beberapa lapisan konvolusi, fungsi aktivasi ReLU, Max Pooling, Dropout, Flatten, Fully Connected Layer, serta Softmax sebagai lapisan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengenali ekspresi wajah secara real-time dengan tingkat akurasi yang baik serta mampu mengklasifikasikan tujuh kategori emosi berdasarkan citra wajah yang diperoleh dari kamera. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan aplikasi pengenalan emosi pada berbagai bidang yang membutuhkan interaksi otomatis antara manusia dan komputer. Facial Emotion Recognition (FER) is an application of computer vision and artificial intelligence that enables a system to automatically recognize facial expressions. This study aims to design and implement a real-time system for recognizing seven emotion categories based on a Convolutional Neural Network (CNN) using a webcam. The dataset consists of seven classes: angry, disgust, fear, happy, neutral, sad, and surprise. Images are processed in grayscale format with a size of 48 × 48 pixels and augmented using ImageDataGenerator. The CNN model is built with convolutional layers, ReLU, Max Pooling, Dropout, Flatten, a fully connected layer, and Softmax, using the Adam optimizer, a batch size of 64, and 50 epochs. Evaluation was based on training accuracy, validation accuracy, training loss, and validation loss. The results show that the model achieved a training accuracy of 95.10% and a validation accuracy of 93.40%, with a training loss of 0.19 and a validation loss of 0.27 at the 50th epoch. The implementation of OpenCV and the Haar Cascade enables real-time face detection and emotion classification via a webcam. Black Box Testing confirmed that all the application’s main functions operate as designed. This study contributes to the field by integrating CNNs with webcams; however, testing on independent datasets as well as measurements of FPS and latency are required in future research.

چکیده به فارسی

شناسایی هیجان از طریق بیان چهره یکی از حوزه‌های پژوهشی در بینایی ماشین و هوش مصنوعی است که به سرعت در حال توسعه می‌باشد. توانایی سیستم‌ها در شناسایی بیان چهره انسان می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند آموزش، خدمات عمومی، سلامت، سیستم‌های امنیتی و همچنین تعامل انسان و رایانه (Human Computer Interaction) به کار گرفته شود. هدف این پژوهش، طراحی یک سیستم شناسایی هیجان انسان به صورت بلادرنگ با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پیچشی (CNN) است. داده‌های مورد استفاده شامل هفت دسته هیجانی است: angry، disgust، fear، happy، neutral، sad و surprise. فرایند پژوهش شامل پیش‌پردازش داده‌ها، افزایش داده با استفاده از ImageDataGenerator، آموزش مدل CNN با استفاده از TensorFlow Keras، ذخیره وزن‌های مدل و پیاده‌سازی شناسایی هیجان به صورت بلادرنگ با استفاده از وب‌کم و OpenCV می‌باشد. مدل CNN با استفاده از چندین لایه کانولوشن، تابع فعال‌سازی ReLU، Max Pooling، Dropout، Flatten، لایه Fully Connected و Softmax به عنوان لایه طبقه‌بندی ساخته شده است. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که مدل قادر است بیان چهره را به صورت بلادرنگ با دقت مناسبی شناسایی کند و هفت دسته هیجانی را بر اساس تصویر چهره دریافتی از دوربین طبقه‌بندی نماید. سیستم توسعه‌یافته می‌تواند مبنایی برای توسعه برنامه‌های شناسایی هیجان در حوزه‌هایی باشد که نیازمند تعامل خودکار بین انسان و رایانه هستند. شناسایی هیجان چهره (Facial Emotion Recognition, FER) یکی از کاربردهای بینایی ماشین و هوش مصنوعی است که امکان شناسایی خودکار بیان چهره را برای سیستم فراهم می‌کند. این پژوهش با هدف طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم بلادرنگ برای شناسایی هفت دسته هیجانی بر اساس شبکه عصبی پیچشی (CNN) با استفاده از وب‌کم انجام شده است. داده‌ها شامل هفت کلاس angry، disgust، fear، happy، neutral، sad و surprise هستند. تصاویر به صورت خاکستری و با اندازه ۴۸ × ۴۸ پیکسل پردازش و با ImageDataGenerator افزایش داده شده‌اند. مدل CNN با لایه‌های کانولوشن، ReLU، Max Pooling، Dropout، Flatten، لایه Fully Connected و Softmax، با استفاده از بهینه‌ساز Adam، اندازه دسته ۶۴ و ۵۰ دوره (epoch) ساخته شده است. ارزیابی بر اساس دقت آموزش، دقت اعتبارسنجی، خطای آموزش و خطای اعتبارسنجی انجام شد. نتایج نشان داد مدل به دقت آموزش ۹۵.۱۰٪ و دقت اعتبارسنجی ۹۳.۴۰٪، با خطای آموزش ۰.۱۹ و خطای اعتبارسنجی ۰.۲۷ در دوره پنجاهم دست یافته است. پیاده‌سازی OpenCV و Haar Cascade امکان شناسایی چهره و طبقه‌بندی هیجان به صورت بلادرنگ از طریق وب‌کم را فراهم می‌کند. آزمون Black Box نشان داد که تمامی عملکردهای اصلی برنامه مطابق طراحی عمل می‌کنند. این پژوهش با ادغام CNN و وب‌کم به حوزه مربوطه کمک می‌کند؛ با این حال، آزمون بر روی داده‌های مستقل و همچنین اندازه‌گیری FPS و تأخیر در پژوهش‌های آتی مورد نیاز است.

ترجمه‌ی خودکار برای آشنایی سریع؛ برای نقل و ارجاع، متن اصلی ملاک است.

موضوع‌ها و کلیدواژه‌ها

آموزشهوشهیجانOpenCVconvolutional neural networksfacial emotion recognitionfacial expression recognitionhuman-computer interactionimage augmentationreal-time emotion recognitionseven basic emotions

ارجاع

Amri, K., & Ikasari, I. H. (2026). Perancangan Pengenalan Emosi melalui Ekspresi pada Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Impression., 5(2), 445–461. https://doi.org/10.59086/jti.v5i2.2116

(Amri & Ikasari, 2026)

دانلود BibTeX · دانلود RIS

گفت‌وگو

قوانین پرسش و گفتگو
  1. با احترام و بدون توهین، تحقیر، برچسب‌زنی یا حمله‌ی شخصی با دیگران گفتگو کنید.
  2. از نوشتن هرگونه اطلاعات هویتی یا قابل‌شناسایی مراجعان، بیماران یا اشخاص ثالث، از جمله نام، شماره‌ی تماس، تصویر، نشانی، محل کار یا جزئیات منحصربه‌فرد پرونده خودداری کنید.
  3. اگر درباره‌ی یک تجربه‌ی بالینی سؤال می‌کنید، اطلاعات را تا حد ممکن بی‌نام و کلی بیان کنید تا امکان شناسایی فرد وجود نداشته باشد.
  4. این بخش برای یادگیری و گفت‌وگوی علمی است و جایگزین ارزیابی، تشخیص، مشاوره یا روان‌درمانی شخصی نیست.
  5. در شرایط بحران یا خطر آسیب به خود یا دیگران، به این بخش اتکا نکنید و برای دریافت کمک فوری با اورژانس اجتماعی ۱۲۳ یا صدای مشاور بهزیستی ۱۴۸۰ تماس بگیرید.
  6. انتشار تبلیغات، معرفی خدمات شخصی، شماره‌ی تلفن، شناسه‌ی شبکه‌های اجتماعی، پیوند تبلیغاتی یا درخواست جذب مراجع در این بخش مجاز نیست.
  7. در بیان ادعاهای علمی، به‌ویژه درباره‌ی اثربخشی درمان‌ها، تشخیص یا یافته‌های پژوهشی، تا حد امکان نام منبع معتبر، مقاله یا راهنمای علمی را ذکر کنید.
  8. از ارائه‌ی تشخیص قطعی، تجویز درمان یا دارو و توصیه‌های بالینی شخصی به سایر کاربران خودداری کنید.
  9. پاسخ‌هایی که کارشناسان فکر بنیان می‌دهند با برچسب «پاسخ فکر بنیان» یا «کارشناس فکر بنیان» نمایش داده می‌شوند و سایر نوشته‌ها بیانگر نظر کاربران هستند.
  10. گزارش نوشته‌ی نامناسب: اگر نوشته‌ای حاوی نقض محرمانگی، محتوای آسیب‌زا، توهین، تبلیغ یا تخلف از این قوانین است، گزینه‌ی «گزارش» را انتخاب کنید تا تیم سایت بررسی کند.

برای پرسیدن و پاسخ دادن باید مشترک باشید. ورود

هنوز پرسشی منتشر نشده است.

مقاله‌های مرتبط

Impact of cognitive processes on work performance comparative study in teachers of the Cruz del Norte Educational Unit

تأثیر فرایندهای شناختی بر عملکرد شغلی: مطالعه مقایسه‌ای در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte

Erick. J Loor-Domo Journal of Law and Epistemic Studies, 2027, pp. e163 https://doi.org/10.5281/zenodo.18319363

چکیده

This study examines the relationship between cognitive processes and job performance in teachers at the Cruz del Norte Educational Unit, focusing on attention, planning, organization, anxiety, and job stress. A mixed-method design was applied, combining quantitative and qualitative techniques such as psychometric tests, Pearson correlation, multiple regression analysis, Student’s t-test, the Delphi method, and the Ishikawa diagram. The results show that executive functions, particularly planning and organization, have a significant positive impact on job performance. Teachers with higher levels of these skills demonstrate better performance, with strong correlations (r = 0.72, p = 0.001; r = 0.65, p = 0.003). In contrast, anxiety and stress act as limiting factors. Multiple regression analysis indicates that anxiety (β = -0.4946, p < 0.0001) and stress (β = -0.3721, p < 0.001) negatively predict job performance. Additionally, job indiscipline—reflected in absenteeism and lateness—shows a strong negative correlation with performance (r = -0.74, p < 0.000). These findings highlight the importance of time management and organizational commitment, as well as the need to implement training and psychological support strategies to improve teacher performance and educational quality.

این مطالعه به بررسی رابطه بین فرایندهای شناختی و عملکرد شغلی در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte می‌پردازد و بر توجه، برنامه‌ریزی، سازمان‌دهی، اضطراب و استرس شغلی تمرکز دارد. از طرح پژوهشی ترکیبی استفاده شده است که تکنیک‌های کمی و کیفی مانند آزمون‌های روان‌سنجی، همبستگی پیرسون، تحلیل رگرسیون چندگانه، آزمون t استیودنت، روش دلفی و نمودار ایشیکاوا را ترکیب می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که کارکردهای اجرایی، به‌ویژه برنامه‌ریزی و سازمان‌دهی، تأثیر مثبت معناداری بر عملکرد شغلی دارند. معلمانی که سطوح بالاتری از این مهارت‌ها را دارا هستند، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند و همبستگی‌های قوی (r = ۰.۷۲, p = ۰.۰۰۱؛ r = ۰.۶۵, p = ۰.۰۰۳) مشاهده شده است. در مقابل، اضطراب و استرس به‌عنوان عوامل محدودکننده عمل می‌کنند. تحلیل رگرسیون چندگانه نشان می‌دهد که اضطراب (β = -۰.۴۹۴۶, p < ۰.۰۰۰۱) و استرس (β = -۰.۳۷۲۱, p < ۰.۰۰۱) پیش‌بینی‌کننده منفی عملکرد شغلی هستند. همچنین، بی‌انضباطی شغلی—که در غیبت و تأخیر منعکس می‌شود—همبستگی منفی قوی با عملکرد دارد (r = -۰.۷۴, p < ۰.۰۰۰). این یافته‌ها اهمیت مدیریت زمان و تعهد سازمانی و همچنین ضرورت اجرای راهبردهای آموزشی و حمایت روان‌شناختی برای بهبود عملکرد معلمان و کیفیت آموزشی را برجسته می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد

Impact of cognitive processes on work performance comparative study in teachers of the Cruz del Norte Educational Unit

تأثیر فرایندهای شناختی بر عملکرد شغلی: مطالعه مقایسه‌ای در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte

Erick. J Loor-Domo Journal of Law and Epistemic Studies, 2027, pp. e163 https://doi.org/10.5281/zenodo.18319364

چکیده

This study examines the relationship between cognitive processes and job performance in teachers at the Cruz del Norte Educational Unit, focusing on attention, planning, organization, anxiety, and job stress. A mixed-method design was applied, combining quantitative and qualitative techniques such as psychometric tests, Pearson correlation, multiple regression analysis, Student’s t-test, the Delphi method, and the Ishikawa diagram. The results show that executive functions, particularly planning and organization, have a significant positive impact on job performance. Teachers with higher levels of these skills demonstrate better performance, with strong correlations (r = 0.72, p = 0.001; r = 0.65, p = 0.003). In contrast, anxiety and stress act as limiting factors. Multiple regression analysis indicates that anxiety (β = -0.4946, p < 0.0001) and stress (β = -0.3721, p < 0.001) negatively predict job performance. Additionally, job indiscipline—reflected in absenteeism and lateness—shows a strong negative correlation with performance (r = -0.74, p < 0.000). These findings highlight the importance of time management and organizational commitment, as well as the need to implement training and psychological support strategies to improve teacher performance and educational quality.

این مطالعه به بررسی رابطه بین فرایندهای شناختی و عملکرد شغلی در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte می‌پردازد و بر توجه، برنامه‌ریزی، سازمان‌دهی، اضطراب و استرس شغلی تمرکز دارد. از طرح پژوهشی ترکیبی استفاده شده است که تکنیک‌های کمی و کیفی مانند آزمون‌های روان‌سنجی، همبستگی پیرسون، تحلیل رگرسیون چندگانه، آزمون t استیودنت، روش دلفی و نمودار ایشیکاوا را ترکیب می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که کارکردهای اجرایی، به‌ویژه برنامه‌ریزی و سازمان‌دهی، تأثیر مثبت معناداری بر عملکرد شغلی دارند. معلمانی که سطوح بالاتری از این مهارت‌ها را دارا هستند، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند و همبستگی‌های قوی (r = ۰.۷۲, p = ۰.۰۰۱؛ r = ۰.۶۵, p = ۰.۰۰۳) مشاهده شده است. در مقابل، اضطراب و استرس به‌عنوان عوامل محدودکننده عمل می‌کنند. تحلیل رگرسیون چندگانه نشان می‌دهد که اضطراب (β = -۰.۴۹۴۶, p < ۰.۰۰۰۱) و استرس (β = -۰.۳۷۲۱, p < ۰.۰۰۱) پیش‌بینی‌کننده منفی عملکرد شغلی هستند. همچنین، بی‌انضباطی شغلی—که در غیبت و تأخیر منعکس می‌شود—همبستگی منفی قوی با عملکرد دارد (r = -۰.۷۴, p < ۰.۰۰۰). این یافته‌ها اهمیت مدیریت زمان و تعهد سازمانی و همچنین ضرورت اجرای راهبردهای آموزشی و حمایت روان‌شناختی برای بهبود عملکرد معلمان و کیفیت آموزشی را برجسته می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد

Intersectional Barriers to Academic Access and Success for Rural Students in South African Higher Education: A Systematic Review and Social Justice Perspective

Cele Siyanda Mluleki Kenneth International Journal of Learning Teaching and Educational Research, 2026, pp. 626 https://doi.org/10.26803/ijlter.25.10.26

چکیده

Rural-origin students in South African higher education face multiple, overlapping forms of marginalisation that collectively hinder their academic access and success. Despite significant policy reforms aimed at expanding access and addressing historical injustices, the educational paths of these learners are still disproportionately affected by a combination of socio-economic deprivation, linguistic exclusion, gendered vulnerabilities, and technological marginalisation. This systematic review synthesises current empirical evidence to clarify how these intersectional barriers merge to obstruct the educational journeys of rural-origin students in South African higher education. It also critically examines how institutional policies and technological interventions may unintentionally reinforce or potentially alleviate these inequities. The study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, conducting a comprehensive search across multiple academic databases for studies published between 2018 and 2026. After a rigorous screening and eligibility process, 52 studies met the inclusion criteria and underwent thematic analysis guided by Nancy Fraser's trivalent social justice framework. Five overarching themes emerged: The multidimensional digital divide; linguistic exclusion and the devaluation of vernacular knowledge; gendered vulnerabilities and the burden of social reproduction; algorithmic bias and the risks associated with technological solutionism; and governance gaps alongside the failure of participatory parity. The findings revealed that existing equity frameworks inadequately address the structural dimensions of rural marginalisation. Achieving educational equity necessitates a fundamental shift towards intersectionality-aware, context-sensitive institutional policies that prioritise resource redistribution, cultural recognition, and the meaningful representation of students from rural backgrounds in decision-making processes.

متن کامل دسترسی آزاد مروری

Changes in Grade X Students’ Informatics Learning Outcomes Following Wordwall-Assisted Instruction: A One-Group Pretest–Posttest Study

Indah Furwati; Fitri Maiziani; Novrianti; Elsa Masriani Journal of Multidisciplinary Science MIKAILALSYS, 2026, Vol. 4, Issue 3, pp. 8830-8843 https://doi.org/10.58578/mikailalsys.v4i3.12485

چکیده

Students’ learning outcomes in Informatics remain a challenge when conventional instructional media offer limited interaction, contributing to passive engagement and difficulties understanding learning materials. This study examined changes in Grade X students’ learning outcomes after the implementation of Wordwall-assisted interactive learning media for the Computer Systems topic at SMAN 1 Sawahlunto, Indonesia. A quantitative approach was employed using a pre-experimental one-group pretest–posttest design involving 30 students from class X E4. Students completed a multiple-choice achievement test before instruction, participated in Computer Systems learning activities supported by Wordwall, and completed a posttest afterward. The intervention incorporated game-based activities to support practice and engagement; however, the research records did not specify its duration. Data were analyzed using descriptive statistics and a paired-samples t-test, with normalized gain (N-Gain) used to assess the level of improvement. The mean score increased from 53.67 on the pretest to 77.67 on the posttest, a difference of 24.00 points. The paired-samples t-test identified a statistically significant difference between scores (t = 8.664, df = 29, p < 0.001). The mean N-Gain was 0.538, indicating moderate improvement. These results show that students’ scores were higher after the Wordwall-assisted learning intervention. Nevertheless, the study did not include a control group, the observed change cannot be attributed to Wordwall alone; instructional or testing-related factors may also have contributed. Wordwall therefore be considered a useful supplementary medium for Informatics instruction, while further studies using control groups, larger samples, and documented intervention durations are needed to strengthen conclusions about its effectiveness.

متن کامل دسترسی آزاد

Designing for More Than Flexibility: Instructional and Institutional Conditions for Online Learning Success in Japanese Universities

Hirano Masahiko TechTrends, 2026 https://doi.org/10.1007/s11528-026-01236-8

چکیده

Abstract Online education in Japanese universities expanded rapidly during the COVID-19 pandemic, exposing both the genuine value of flexible learning formats and the structural conditions required to make them effective. While students consistently appreciated the temporal and spatial autonomy of online study, research has identified persistent challenges including isolation, physical and psychological fatigue, assignment overload, declining motivation, and inequities in digital access and ICT literacy. This paper presents a narrative synthesis of recent empirical studies on online learning in Japanese higher education, arguing that student success is associated with the coordinated integration of three interdependent dimensions. Drawing on national surveys, institutional reports, and case-based research, the paper proposes the Flexibility–Structure–Support (FSS) Model, in which flexibility without adequate pedagogical structure may increase the risk of disengagement, while structure without sufficient institutional support may contribute to uneven and inequitable learning experiences. Effective instructional design—integrating active learning, motivating assignments, meaningful feedback, and blended formats—must be accompanied by investment in infrastructure, systematic faculty development, and explicit support for student self-regulated learning. Implications for course design, program coordination, and institutional policy are discussed, along with limitations and directions for future research.

متن کامل دسترسی آزاد