AGE ESTIMATION UNTUK INTELLIGENT ADVERTISING PADA POSTER DIGITAL MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

• Main Author: Galih Abdul Muhyi, - (Author)
• Format: Book
• Published: 2020-08-28.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upi.edu/52274/1/S_KOM_1505735_Title.pdf; http://repository.upi.edu/52274/2/S_KOM_1505735_Chapter1.pdf; http://repository.upi.edu/52274/3/S_KOM_1505735_Chapter2.pdf; http://repository.upi.edu/52274/4/S_KOM_1505735_Chapter3.pdf; http://repository.upi.edu/52274/5/S_KOM_1505735_Chapter4.pdf; http://repository.upi.edu/52274/6/S_KOM_1505735_Chapter5.pdf; http://repository.upi.edu/52274/7/S_KOM_1505735_Appendix.pdf
• Keywords: L Education (General); QA75 Electronic computers. Computer science

Sebagai bagian dari intelligent advertising, age estimation digunakan untuk menyesuaikan iklan dari hasil estimasi usia audience. Age estimation (AE) dapat dibangun menggunakan deep learning menggunakan ConvNet dengan kendala seperti data training wajah usia tua yang sedikit, ketidak seimbangan dataset di dalamnya, serta membutuhkan jumlah data yang besar. Salah satu solusi dari permasalahan ini adalah melakukan data augmentasi menggunakan model generatif ACGAN untuk melakukan generate gambar sesuai dengan kelas. Intelligent advertising pada poster digital hanya disimulasikan pada komputer. Simulasi intelligent advertising berfungsi dengan baik terlepas dari terbatasnya iklan dan tidak konsistennya hasil estimasi usia. Hasil dari penggunaan model generatifACGAN untuk data augmentation berhasil meningkatkan performa hasil pada model AE terlepas dari rendahnya skor IS dan FID serta kualitas gambar yang dihasilkan. Hasil data augmentation lebih terlihat pada model B dengan peningkatan akurasi cumulative score sebesar 4,8% dan skor MAE sebesar 1,297.