BRIN Logo
Sign In
Main Product Image

SiDeProJa: Sistem Deteksi Problem Wajah Berbasis Machine Learning

Agenda Riset: Penguatan Industri Strategis
Sektor: Rekayasa Keteknikan
Buat Janji Tanya Produk Ini

Deskripsi

Aplikasi SiDeProJa: Sistem Deteksi Problem Wajah Berbasis Machine Learning yang dikembangkan berdasarkan pada hasil penelitian yang memanfaatkan model deep learning untuk identifikasi kondisi kulit wajah. Aplikasi ini menekankan pada penggunaan arsitektur model: MobileNetV2, MobileNetV3, EfficientNetV1, dan EfficientNetV2 untuk mengidentifikasi berbagai kondisi kulit wajah secara akurat. Model-model ini telah diuji secara komprehensif untuk menentukan performa mereka dalam hal akurasi, presisi, recall, dan F1 score, khususnya untuk lingkungan dengan keterbatasan sumber daya komputasi. MobileNetV2, yang memiliki akurasi rata-rata tertinggi sebesar 88%, merupakan pilihan ideal untuk diintegrasikan ke dalam aplikasi SiDeProJa, terutama karena waktu inferensi yang cepat dan ukuran model yang relatif kecil, sehingga cocok untuk digunakan di daerah dengan sumber daya komputasi terbatas seperti klinik di pedesaan. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu mempercepat diagnosis dan perawatan masalah kulit wajah di daerah terpencil, di mana akses ke perawatan dermatologi sering kali terbatas. Dengan mengintegrasikan teknologi deep learning ini ke dalam aplikasi SiDeProJa, Anda dapat menyediakan solusi diagnostik yang akurat dan efisien, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kualitas perawatan kesehatan kulit di berbagai daerah, terutama yang kurang terlayani.

Kata Kunci

Deteksi Kulit Deep Learning Machine Learning
  • Menyediakan sistem berbasis machine learning untuk membantu mengidentifikasi kondisi kulit wajah melalui pemanfaatan teknologi deep learning.
  • Mendukung penerapan model deep learning dengan kebutuhan sumber daya komputasi yang relatif rendah, khususnya melalui penggunaan arsitektur MobileNetV2.
  • Menyediakan informasi awal mengenai kondisi kulit wajah yang dapat mendukung pengguna dalam mengenali masalah kulit dan menentukan kebutuhan untuk memperoleh layanan kesehatan lebih lanjut.
  • Mendukung pemanfaatan teknologi digital dalam pelayanan kesehatan kulit, terutama pada wilayah yang memiliki keterbatasan akses terhadap layanan dermatologi.