Rektor Universitas Mercu Buana dan Tim UTHM Teliti Penggunaan Isyarat Mata Pada Robot Pelayan

JAKARTA, suaramerdeka-jakarta.com - Robot layanan sudah umum digunakan di banyak industri untukmembantu manusia dalam melakukan tugas berulang.

InteraksiRobot Manusia (HRI) menjadi hal penting dalam konteks ini.

HRI Non Verbal terutama memainkan peran penting dalaminteraksi sosial, yang menyoroti kebutuhan untuk secara akuratmendeteksi perhatian subjek dengan mengevaluasi isyarat yang diprogram.

Baca Juga: Lagu Dewa 19 Banyak Sekali Digemari Anak Muda? Inilah Kata Ahmad Dhani

Sebuah tim ahli dari Indonesia dan Malaysia berkolaborasidalam sebuah penelitian berjudul Non-Verbal Human-Robot Interaction Using Neural Network for the Application of Service Robot yang diterbitkan dalam jurnal IIUM Engineering Journalpada Januari 2023,

memperkenalkan algoritma model perhatiankonseptual yang disebut Attentive Recognition Model (ARM)untuk mengenali perhatian seseorang dengan meningkatkanakurasi deteksi dan pengalaman subjektif selama HRI NonVerbal.

Menurut Prof. Dr. Andi Adriansyah, M. Eng., salah satu anggotatim peneliti dalam penelitiannya algoritma ARM yang merekagunakan memakai tiga model deteksi gabungan, yaitu:pelacakan wajah, pelacakan iris dan kedipan mata.

“Model pelacakan wajah dilatih menggunakan jaringan saraf Long Short-Term Memory (LSTM), yang didasarkan padapembelajaran mendalam. Sedangkan pelacakan iris mata dankedipan mata menggunakan model matematis. Model kedipanmata menggunakan titik penanda wajah acak untuk menghitungRasio Aspek Mata (EAR), yang jauh lebih andal dibandingkandengan metode sebelumnya,” terang Rektor Universitas MercuBuana ini.

Baca Juga: Begini Kiat Aman Berdonasi di Platform Digital

Lebih lanjut Andi menjelaskan, eksperimen pelacakan wajahdan iris yang dilakukan mampu mendeteksi arah hingga jarak 2 meter. Sedangkan model kedipan mata yang diuji memberikanakurasi sebesar 83,33% pada jarak hingga 2 meter. Akurasiperhatian keseluruhan dari ARM mencapai 85,7%.