Perbaikan Estimasi Arah Pandang Mata Terhadap Layar Monitor Dengan Menggunakan Posisi Wajah
|
|
- Hamdani Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Perbaikan Estimasi Arah Pandang Mata Terhadap Layar Monitor Dengan Menggunakan Posisi Wajah Titis Widyanto, Ronny Mardianto, Pujiono, Rudy Dikairono Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya titiswidyanto@yahoo.co.id, ronny@elect-eng.its.ac.id, rudydikairono@ee.its.ac.id Abstrak Perbaikan estimasi arah pandang dengan menggunakan posisi wajah adalah sistem yang dirancang untuk memeperbaiki esimasi arah pandang dengan menambahkan posisi kepala sebagai salah satu acuannya. Tujuan dari tugas akhir ini adalah memperbaiki akurasi arah arah pandang dengan menggabungkan pergerakan mata dengan pergerakan dari kepala. Permasalahan pertama adalah mendeteksi pupil mata, yaitu proses mendeteksi pupil mata dengan kamera yang dirancang menghadap ke mata. Permasalahan kedua mendeteksi layar monitor, yaitu proses mendeteksi layar monitor dengan kamera yang dirancang di depan dari frame kacamata yang menghadap ke depan. Permasalahan ketiga mengkombinasi pergerakan kepala dan pergerakan pupil mata, yaitu proses perhitungan untuk mendapatkan estimasi arah pandang yang lebih akurat. Tugas akhir ini dirancang dengan enam proses metode citra HSV, citra ROI, grayscaling, smooting contour, dan citra mofologi. Metode perpotongan dua garis digunakan untuk mendeteksi titik tengah layar monitor yang menghasilkan koordinat titik tengah. Perhitungan persentase posisi pointer yang dikendalikan oleh pergerakan mata dan kepala dengan membandingkan titik aktual, yaitu titik yang telah disediakan di layar monitor dengan pembacaan pointer yang mengarah ke titik aktual tersebut. Hasil implementasi sistem menujukkan bahwa sistem tersebut dapat bekerja dengan baik di dalam ruangan dengan persentase error 6 % untuk koordinat x dan 22% untuk koordinat y. Error didapatkan dari membandingkan antara titik aktual dengan titik yang terbaca pada layar monitor. Kata Kunci Contour, Citra morfologi, Estimasi arah pandang, Grayscaling, Pergerakan mata, Posisi wajah, Titik potong dua garis, Smooting. I. PENDAHULUAN ata dan kepala merupakan dua komponen yang biasanya M digunakan dalam komuikasi, khususnya komunikasi secara visual antara dua ojek atau lebih. Mata mempunyai peran sangat penting terutama untuk mengenali objek objek yang sifatnya visual. Wajah kita juga tidak kalah penting untuk menentukan posisi kepala dan arah pandang. Dengan berbagai kegunaan dari mata dan posisi kepala, di era yang maju seperti sekarang informasi tersebut bisa digunakan sebagai alat bantu dalam berkomunikasi.dengan mengekstrak informasi yang ada, mata bisa digunakan untuk menentukan arah pandang. Arah pandang yang dihasilkan dari pergerakan mata ini kurang akurat, untuk itu perlu di tambah acuan lain agar arah pandang menjadi akurat. Posisi kepala bisa digunakan sebagai acuan untuk menentukan estimasi arah pandang agar lebih akurat. Informasi pergeseran kepala ketika menoleh baik ke kanan maupun ke kiri, kemudian di kombinasikan dengan arah pandang mata dapat digunakan untuk mendapatkan estimasi arah pandang yang akurat.untuk mengatasi masalah tersebut pada tugas akhir ini dirancang sebuah sistem yang dapat menyatukan kedua informasi tersebut. Untuk mendapatkan informasi dari citra mata digunakan kamera yang dirancang menghadap ke mata. Sedangkan untuk mendapatkan informasi posisi kepala menggunakan kamera yang menghadap ke layar monitor. Dua kamera ini diletakkan pada frame kacamata dengan posisi kamera dirancang sesuai dengan kebutuhan. Kedua kamera ini akan mengambil citra mata dan citra layar monitor kemudian dilakukan pengolahan citra dengan komputer untuk mendapatkan informasi titik koordinat mata dan titik koordinat kepala. Informasi tentang titik koordinat mata dan kepala digunakan untuk menggerakkan pointer pada layar monitor, setelah itu dikombinasikan dengan software keyboard virtual. Pengontrolan pointer dilakukan menggunakan estimasi arah pandang. Dengan demikian seseorang dapat menulis karakter huruf di layar monitor dengan menggerakan mata dan posisi kepala sebagai salah satu acuannya. II. LANDASAN TEORI A. Eye Traker Eye tracking adalah sebuah alat untuk memantau perilaku dari mata kita. Alat ini digunakan untuk mengukur pergerakan mata dan memprediksi titik pandang mata. Eye tracking digunakan untuk memonitoring apa yang orang lihat dengan mata mereka, mengamati apa yang mereka lihat, bagaimana mata bergerak, bagaimana mata menentukan objek visual yang mereka lihat. Banyak dari eye traking modern didasari dari kamera yang mengarah ke mata kita dan menghasilkan citra mata dengan resolusi tinggi. Untuk menambah pencahayaan biasanya ditambah LED Infrared.[1]
2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) B. Eye Model Eye model di asumsikan sebuah bola mata dengan jari jari R. Dengan iris terletak di bagian depan bola mata, iris ini seperti cincin melingkar dengan jari jari r (lihat Gambar 1 (a)) jarak dari pusat mata ke iris adalah d hubungan R, r, dan d (lihat Gambar 1(d)). RR 2 = rr 2 + dd 2 (1) Jari jari iris mata sekita 7 mm dan jari jari bola mata berkisar 12 mm sampai 13 mm. Oleh karena itu rasio radius iris seseorang dan jari jari bola mata dalam bidang 3D memiliki perbedaan yang kecil. Dalam mata kita rasio dari rata rata jari jari iris seseorang dengan rata rata jari jari bola mata seseorang dalam ruang 3D yaitu R/r diasumsikan konstan. Jika r telah ditemukan, baik R dan d da pat dintentukan dengan cara manual dari urutan pelatihan.[6] Gambar 2 Metode deteksi pupil D. Titik Potong Dua Garis. Dua garis yang tegak lurus saling berpotongan di satu titik, untuk itu perlu di cari persamaanya agar titik tengahnya bisa di ketahui.pada Untuk menentukan titik potong kedua garis maka di buat persamaan Gambar 3 Perpotongan dua garis Gambar 1 Eye model C. Gaze Estimation. Untuk menganalisis pandang mata, mata harus dideteksi dan dilacak terlebih dahulu. Biasanya metode yang dipakai untuk mendeteksi mata adalah deformable template. Metode ini lebih cepat dalam eksekusinya tetapi kurang handal. Dalam sistem ini klasifikasi viola-jones akan mendeteksi mata ketika ketika deformable template gagal dalam mendeteksi bola mata. Fungsi klasifikasi viola- jones terdapat dalam pustakaopencv. OpenCVmencari lokasi pusat wajah diikuti dengan mencari lokasi pusat mata.menggunakan kombinasi antara deformable template dan Viola Jones metode, dan lokasi mata terdeteksi. Agar didapat lokasi pupil yang akurat pada kondisi yang berbeda perlu dilakukan treshold (T) nilai ini didapat dari rata rata nilai pixel (µ) dari citra I. Threhold ditentukan 27% di bawah rata rata.[5] NN 1 µ = 1 NN II ii ii=0 TT = 0,27 µ (2) Garis k persamaannya yy 1 = mm 1 xx + cc 1 (3) Garis l persamaannya yy 2 = mm 2 xx + cc 2 (4) Jika kedua persamaan bertemu di titik A(xx 0, yy 0 ) maka berlaku persamaan. yy 0 = mm 1 xx 0 + cc 1 (5) yy 0 = mm 2 xx 0 + cc 2 (6) Dari persamaan di atas maka diperoleh. mm 1 xx 0 + cc 1 = mm 2 xx 0 + cc 2 mm 1 xx 0 mm 2 xx 0 = cc 2 cc 1 xx 0 (mm 1 mm 2 ) = cc 2 cc 1 xx 0 = (mm 1 mm 2 ) (7) (cc 2 cc 1 ) mm 1 mm 2 0 Untuk memperoleh nilai yy 0 subtitusikan nilai xx 0 ke salah satu persamaan di atas. Nilai dari xx 0 dddddd yy 0 merupakan nilai tengah dari dua garis yang saling berpotongan dengan garis yang tidak sejajar.[3] E. Teorema Phytagoras Teori ini digunakan untuk memperoleh lebar dari layar monitor. dari lebar layar monitor ini bisa di ketahui jarak dari kemera ke layar monitor. Informasi ini nantinya akan digunakan untuk perhitungan dalam menentukan estimasi arah pandang.
3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) H. Smooting. Proses ini bisa disebut juga proses blur. Fungsi dari smooting adalah untuk mengurangi noise pada citra. Dengan fungsi ini noise noise kecil akan terlihat melebur dengan dengan pixel pixel di sekitarnya sehingga kelihatan menghilang. Dengan metode ini pengolahan citra selanjutnya akan lebih mudah karena noise sudah tersamarkan. Gambar 4 Segitiga siku siku Untuk mencari panjang sisi a rumusnya aa 2 = cc 2 bb 2. (8) Untuk mencari panjang sisi b rumusnya bb 2 = cc 2 aa 2. (9) Sedangkan mencari sisi terpanjang menggunakan rumus cc 2 = bb 2 + aa 2. (10) F. Trigonometri Segitiga Siku Siku. Teori ini digunakan untuk mengetahui lebar simpangan dari posisi wajah terhadap titik acuan yaitu berupa titik tengah yang telah ditentukan. Dengan demikian kita dapat mengetahui berapa lebar simpangan kepala yang bisa di toleransi. I. Image Morfologi Dalam citra yang kita olah kadang mengandung ketidak sempurnaan. Seperti ketika kita melakukan tresholding masih timbul noise dalam citra. Dengan fungsi image morfologi citra diupayakan dihilangkan ketidak sempurnaanya dengan perhitungan bentuk dan struktur citra. Ini biasanya dilakukan pada teknik Grayscaling. J. Erosion Merupakan salah fungsi yang terdapat pada image mofologi. Dengan teknik erosi ini akan menghilangkan detail sekala kecil dari citra biner selain itu teknik ini akan mengurangi ukuran dari daerah objek. Pengurangan citra tersebut akan membuat citra lebih kecil bila dan lebih jelas. Kekurangannya detail dari citra akan hilang karena ukuran citra berubah. K. Dilation Teknik ini merupakan salah satu fungsi yang ada pada image morfologi. Teknik ini berkebalikan dengan teknik erosi. Pada teknik ini citra akan diperbesar dari kedua sisi yaitu dalam objek dan dari luar objek. Jika ada celah antara satu titik dengan titik berikutnya celah ini akan tertutup dan menyebabkan celeh tersebut menjadi bersatu. Gambar 5 Trigonometri segitiga siku siku Persaman rumus untuk menentukan sudutnya bisa ditulis sebagai berkut : L. Warna HSV Warna HSV (Hue Saturation Value) merupakan bentuk penskalaan selain dari RGB. VV = max(rr, GG, BB) SS = ((VV min( RR, GG, BB)) VV) Untuk V 0, selain itu S = 0 sin αα = yy rr cos αα = xx rr tan αα = yy xx (11) (12) (13) HH = (GG BB) 60 > VV = RR SS (BB RR) 60 > VV = GG SS (RR GG) 60 > VV = BB SS (15) G. Grayscalling Merupakan teknik untuk merubah citra warna dengan tiga kanal menjadi citra abu abu dengan satu kanal. Grayscalling dapat dirumuskan sebagai berikut. GGGGGGGG(xx, yy) = RR(xx,yy)+ GG(xx,yy)+ BB(xx,yy) 3 (14) Citra yang telah melewati proses Grayscalling ini menjadi lebih sederhana sehingga lrbih ringan dalam pemrosesan selanjutnya. Gambar 6 Skala warna HVS
4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) M. Contour Merupakan teknik untuk menyatukan titik titik citra secara terus menerus dari citra yang memiliki warna atau intensitas citra yang sama. Dengan fitur ini kita dapat mengidentifikasi objek yang memiliki bentuk yang berbeda beda. di letakkan menghadap ke arah mata kemudian kamera kedua di letakkan menghadap ke luar menghadap ke layar monitor laptop. Disamping kamera mata ada infrared yang diletakkan menghadap ke mata sebagai cahaya tambahan agar pada daerah mata tidak dipengaruhi cahaya dari luar. Eye traker dipasang pada frame kacamata tanpa lensa dengan kemiringan ± 24. Dibuat miring agar tidak mengganggu mata sebelah kanan ketika memandang layar monitor nantinya. Gambar 7 (a) sebuah citra digital dari beberapa bentuk. (b) Contour III. PERANCANGAN SISTEM Secara umum sistem dari perangkat ini menggunakan kamera digital sebagai inputan data baik untuk inputan mata dan inputan arah kepala yang menghadap monitor. Data dari hasil inputan mata berupa koordinat pupil mata yang berupa titik x dan y. Sedangkan dari pergesetan kepala juga di dapat data berupa derajat simpangan kepala dari posisi tengahnya dan juga koordinat simpangan berupa data x dan y. Dari data tersebut kemudian diolah sehingga di dapat estimasi arah pandang mata. Gambar 9 Perancangan Hardware Eye Traker B. Perangkat Lunak Pada perancangan software tugas akhir ini menggunakan sotware visual studio 2010 dan bahasa pemrograman C++ dengan library open cv sebagai library dalam pengolahan citra. Software Visual studio 2010 menggunakan fasilitas windows form sebagai interface dengan pengguna. Gambar 8 Ilustrasi Penggunaan alat A. Perangkat Keras Komponen - komponen yang digunakan dalam sistem ini adalah sebuah motor Notebook. Notebook ini di gunakan untuk memproses citra dari kamera mata dan kamera monitor selain itu notebook ini digunakan untuk interface dengan pengguna. Kamera itech 5 MPX. Kamera ini digunakan untuk menangkap citra dari mata yang berupa pupil mata. Kamera ini cukup baik untuk menangkap citra jarak dekat dengan ± 8 cm. Agar dalam menangkap citra dari pupil mata dengan jelas ditambahkan LED infrared sebagai tambahan perangkat supaya daerah mata yang di ambil citranya lebih terang dan pengambilan citra tidak terganggu dengan cahaya di sekelilingnya. Kamera Logitech HD Webcam C270, 720p WideAngle. Kamera ini digunakan untuk mendeteksi posisi kepala dengan cara mengambi citra layar monitor yang sudah deberi marker dengan warna ungu. Marker ini digunakan untuk menentukan tepian dari monitor di layar sehingga membentuk persegi panjang dari layar monitor tersebut. Kamera yang digunakan harus mempunyai resolusi yang lebih tinggi dari kamera mata karena dibutuhkan penglihatan yang lebar. Jarak optimal yang dibutuhkan ± 55 cm. Perancangan eye traker dengan menggabungkan kedua kamera, satu kamera Gambar 10 Perancangan perangkat lunak Terdapat dua layar yang digunakan dalam perancangan software ini. Layar sebelah kiri untuk menampilkan citra dari mata sedangkan layar ke dua untuk menampilkan citra dari layar monitor. Pada menu software terdapat setingan manual berupa scroolbar. Menu ini digunakan sebagai setting manual baik untuk citra mata dan monitor. pada citra mata terdapat setting manual berupa scrrolbar tresholding sedangkan pada setting layar monitor terdapat settingan berupa nilai dari value, hue, tresholding, dan nilai saturation. Sedangkan ditengah tengah software terdapat tombol. Tombol ini digunakan untuk mencari titik tengah dari layar monitor. sehingga simpangan kepala bisa deketahui.
5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) C. Sistem pendeteksi pola layar monitor E. Sistem pendeteksian pola mata D. Sistem pendeteksian simpangan kepala F. Sistem pendeteksian simpangan mata
6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) G. Kamera calibration IV. PENGUJIAN DAN HASIL Pengujian yang dilakukan pada tugas akhir ini untuk mengetahui akurasi dari respon yang digunakan pada system. Pengujian dimulai dengan pengambilan data eye traker yaitu koordina titik sudut layar monitor dan titik sidut pupil mata. Pengujian meliputi pengujian eye traker, pengujian calibration, pengujian simpangan kepala, pengujian pointer. A. Pengujian eye traker Gambar 11 eye traker mampu mendeteksi tepian layar monitor H. Keyboard Virtual Gambar 11 Hasil citra setelah proses HSV B. Pengujian pointer pada layar monitor. Pengujian pointer dilakukan dengan mengikuti titik titik aktual yang ada di layar monitor. Error merupakan selisih antara titik acuan dan pointer pada layar monitor Gambar 12 Pengujian pointer dengan 20 titik
7 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) Tabel 1. Kepala menoleh ke kanan tanpa parameter sudut kepala. x_aktual y_aktual x_pointer y_pointer x_error y_error Tabel 2. Kepala menoleh ke kanan dengan parameter sudut kepala. x_aktual y_aktual x_pointer y_pointer x_error y_error x_aktual y_aktual x_pointer y_pointer x_error y_error Dari pengujian ini dapat diketahui bahwa eye traker mampu mendapatkan citra mata dengan kontras yang baik antara pupil dengan daerah sekitar mata. Eye traker mampu membedakan antara pupil dengan daerah sekitar mata yang tidak dibutuhkan. Dengan kepala bergeser geser eye traker cukup stabil untuk mengambil citra mata maupun layar monitor. pada Tabel 1 dan Tabel 2 bisa dibandingkan nilai dari selisih piksel antara pengujian dengan menggunakan posisi kepala dan pengujian yang mengabaikan posisi kepala. Pada Tabel 1 pengujian tanpa mengabaikan posisi kepala dengan rata- rata error x 26% dan error y 54% Sedangkan Tabel 2 pengujian yang menggunakan posisi kepala sebagai salah satu acuannya. Didapatkan error rata rata nilai x 6% dan error rata rata y 22%. Jadi dengan menambahkan posisi kepala bisa memperbaiki estimasi arah pandang dari pointer. V. KESIMPULAN Dalam Tugas Akhir ini, sistem dapat berjalan dengan baik terbukti dengan perangkar eye traket dapat membedakan pupil mata dengan daerah sekitarnya. Dengan menggunakan posisi kepala sebagai salah satu acuan dalam menentukan estimasi arah pandang dapat membuat akurasi arah pandang lebih lebih akurat. Error yang dihasilkan setelah menggunakan metode ini berkurang dari 26% menjadi 6% untuk sumbu x dan sumbu y dari 54% menjadi y 22%. DAFTAR PUSTAKA [1] LC Technologi, eye traker, <URL: [2] Rachman, Maulana, Pengembangan Robot Rubik Dengan Identifikasi Warna Menggunakan Sensor Kamera, Institut Sepuluh Nopember, [3] Bradski G dan Kaebler A, Learning OpenCV, O'Reilly Media Amerika Serikat, September [4] A.H. Bonnet, Cause and analysis of bearing failures in electrical motors, Petro. and Chem. Ind. Conference, pp , Sept [5] Arai, Kohei and Mardiyanto, Ronny, "Eye-based HCI with full specification of mouse and keyboard using pupil knowledge in the gaze estimation. Saga University, [6] Wang, Jian G dan Sung, Erik Eye Gaze Estimation From a Single Image of One Eye, Institute for Infokom Research2003. [7] Aminudin, Rancang Bangun Sistem Bantu Komunikasi Verbal Pada Pasien Penderita Stroke Berdasarkan Pergerakan Mata Institute Sepuluh Nopember, [8] Taksiono, M.A, Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju Dan Klasifikasi Berbasis Pengolahan Citra, Institute Sepuluh Nopember, [9] OpenCV documentation dokumentasi opencv < URL : >,April
Aminudin NRP Dosen Pembimbing Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT. Dr.Ir. Djoko Purwanto, M. Eng.
Aminudin NRP 2209100050 Dosen Pembimbing Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT. Dr.Ir. Djoko Purwanto, M. Eng. Bidang Studi Elektronika JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Bantu Komunikasi Verbal Pada Pasien Penderita Stroke Berdasarkan Pergerakan Mata
1 Rancang Bangun Sistem Bantu Komunikasi Verbal Pada Pasien Penderita Stroke Berdasarkan Pergerakan Mata Aminudin, Ronny Mardiyanto, Djoko Purwanto. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra
Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra M Agus Taksiono, Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT.dan Ir. Joko Purwanto M.Eng, Ph.d Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Driver 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat menjalankan driver ini adalah: Prosesor Pentium
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu
Lebih terperincipbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini,
pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi penjelasan tentang implementasi sistem meliputi kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan untuk melakukan perancangan
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menjelaskan tentang hasil penelitian yang berupa spesifikasi sistem, prosedur operasional penggunaan program, dan analisa sistem yang telah dibuat. 4.1 Spesifikasi
Lebih terperinciOPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS
OPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS PADA MATA MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE PADA SISTEM MEKANIKAL AUTOMATED OPTICAL INSPECTION (AOI) AHMAD RIFA I RIF AN NRP. 2106 100
Lebih terperinciCOMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
Lebih terperinciPendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F 201 Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi Hendijanto Dian Pradikta dan Arif Wahyudi
Lebih terperinciTraffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel
1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pengenalan wajah adalah aplikasi dari pengolahan citra yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui citra digital atau frame video. Sistem pengenalan wajah
Lebih terperinci4.1 Pengujian Tuning Pengontrol PD
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Pada bab ini akan membahas mengenai pengujian dan analisa dari sistem yang dibuat, yaitu sebagai berikut : 4.1 Pengujian Tuning Pengontrol PD Prinsip kerja dari perancangan
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis
A216 Rancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis Anas Maulidi Utama, Djoko Purwanto, dan Ronny Mardiyanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam. Kampus ITS, Surabaya
Rancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam Choirul Umul Islami 1, Mike Yuliana 2, Akuwan Shaleh 2 1 Mahasiswa Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jurusan Teknik Telekomunikasi
Lebih terperinci3 METODE. Waktu dan Tempat Penelitian
18 Gambar 17 Pegujian sistem navigasi: (a) lintasan lurus tanpa simpangan, (b)lintasan lurus dengan penggunaan simpangan awal, (c) lintasan persegi panjang, (d) pengolahan tanah menggunakan rotary harrower
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Pengerjaan tugas akhir ini ditunjukkan dalam bentuk blok diagram pada gambar 3.1. Blok diagram ini menggambarkan proses dari sampel citra hingga output
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA
ISSN : 2442-5826 e-proceeding of Applied Science : Vol.2, No.1 April 2016 Page 383 RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA Luki Wahyu Hendrawan 1 Mohammad Ramdhani, S.T.,M.T
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan November 2013 s/d Mei 2014.
22 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan November 2013 s/d Mei 2014. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium Eksperimen
Lebih terperinciElvin Nur Afian, Rancang Bangun Sistem Navigasi Kapal Laut berbasis pada Image Processing metode Color Detection
RANCANG BANGUN SISTEM NAVIGASI KAPAL LAUT BERBASIS PADA IMAGE PROCESSING DENGAN METODE COLOR DETECTION (DESIGN OF SHIPS NAVIGATION SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING WITH COLOR DETECTION METHOD ) 1 Elvin
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1. Sistem Pendeteksi Senyum Sistem pendeteksi senyum dalam skripsi ini dibuat dengan membandingkan tiga buah metode, yaitu Harris Corner Detection, Edge Based Corner
Lebih terperinciYOGI WARDANA NRP
PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE GABOR PADA PERALATAN AOI ( AUTOMATED OPTICAL INSPECTION ) YOGI WARDANA NRP. 2107 100 115 JURUSAN TEKNIK MESIN
Lebih terperinciSistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC
Sistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC Hanjaya Mandala (1).EkoRudiawan,S.ST (2).HendawanSoebhakti,ST.,MT (3). (1) (2) (3) Politeknik Negeri Batam
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Deteksi Dari citra setting yang telah direkam, dengan menggunakan software Paint Shop Pro v.6, diketahui nilai RGB dari tiap laser yang terekam oleh kamera CCD. RGB yang dicantumkan
Lebih terperinciAnalisis Kesalahan Pengukuran Kecepatan Akibat Distorsi Lensa
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (21) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) A9 Analisis Kesalahan Pengukuran Akibat Distorsi Lensa Yudha Hardhiyana Putra dan Yusuf Kaelani Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciSISTEM KAMERA DENGAN PAN-TILT TRIPOD OTOMATIS UNTUK APLIKASI FOTOGRAFI
SISTEM KAMERA DENGAN PAN-TILT TRIPOD OTOMATIS UNTUK APLIKASI FOTOGRAFI Jourdan Septiansyah Efflan NRP. 2209100084 Dosen Pembimbing Ronny Mardiyanto, ST.,MT.,Ph.D. Ir. Djoko Purwanto,M.Eng.,Ph.D. JURUSAN
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini, akan membahas implementasi dan hasil pengujian dari program aplikasi yang telah dibuat. Pada perancangan aplikasi ini meliputi perbedaan citra hasil foto
Lebih terperinciTRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION
TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION Indra Pramana, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING Mohamad Aditya Rahman, Ir. Sigit Wasista, M.Kom Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini dibahas mengenai langkah-langkah yang dilakukan untuk menguji kerja daya sisip dari citra terhadap pesan menggunakan kecocokan nilai warna terhadap pesan berbahasa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam tugas akhir ini penguji melakukan pengujian dari judul tugas akhir sebelumnya, yang dilakukan oleh Isana Mahardika. dalam tugas akhir tersebut membahas pendeteksian tempat
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING
PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING 1 Rucitra Danny Anindita dan Arief Rahman Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME
IDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME Hendy Mulyawan, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. pendapat para responden mengenai Augmented Reality, aplikasi Virtual dressing
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Hasil Uji Kuesioner Kuisioner terdiri dari 12 pertanyaan dan terdapat 56 responden yang menjawab kuesioner secara online. Kuisioner ini dimaksudkan untuk mengetahui pendapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang penelitian dibuat, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian yang
Lebih terperinciBab III Perangkat Pengujian
Bab III Perangkat Pengujian Persoalan utama dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode pengukuran jarak menggunakan pengolahan citra tunggal dengan bantuan laser pointer dalam suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Indonesia dengan sistem robot tanpa awak yang dapat dikendalikan secara otomatis
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan Negara kepulauan dengan wilayah perairannya mencapai + 2/3 dari luas total wilayah Indonesia. Dengan memanfaatkan potensi wilayah tersebut banyak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan terus meningkatnya kemajuan teknologi komputer, peranan teknologi komputer dalam mendukung kepentingan manusia juga semakin meningkat. Termasuk salah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Deteksi pandangan pada ruang nyata merupakan proses untuk mengestimasi koordinat 3D (x, y, z) titik pandang terhadap objek yang dilihat dalam satuan fisik. Ketika suatu
Lebih terperinciBab V Metode Penelitian
Bab V Metode Penelitian V.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilakukan di dua tempat, yakni Laboratorium Tesis Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung dan Laboratorium
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Permasalahan Pemanfaatan Augmented Reality pada umumnya berfokus pada kemampuan visualnya, yaitu berupa bentuk tiga dimensi, lingkungan tiga dimensi, animasi,
Lebih terperinciTracking Mata secara real-time Berbasis ROI dari hasil deteksi pusat iris menggunakan Template Matching
Hal B36-B40 Industrial Electronicss Seminar 008 EEPIS-ITS Tracking secara real-time Berbasis ROI dari hasil deteksi pusat iris menggunakan Template Matching Akhmad Hendriawan 1, Djoko Purwanto hendri@eepis-its.edu
Lebih terperinciSISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA
SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA Dirvi Eko Juliando Sudirman 1) 1) Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun Jl Serayu No. 84, Madiun,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciSISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA
SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA Syahrul 1, Andi Kurniawan 2 1,2 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No.116,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen penting dalam dunia multimedia karena memiliki peranan penting dalam hal menyajikan suatu informasi dalam bentuk gambar
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. melacak badan manusia. Dimana hasil dari deteksi atau melacak manusia itu akan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Model Pengembangan Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi untuk mengatur kontras pada gambar secara otomatis. Dan dapat meningkatkan kualitas citra
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Sistem Adapun spesifikasi komputer yang digunakan penulis dalam melakukan simulasi pada aplikasi penelitian pengenalan citra wajah dengan variasi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciSKETSA OTOMATIS CITRA WAJAH MANUSIA
SKETSA OTOMATIS CITRA WAJAH MANUSIA Kustanto 1), Daniel Tunggono Saputro 2), Iwan Ady Prabowo 3) 1) Stmik Sinar Nusantara Surakarta 2) Universitas AKI Semarang 3) Stmik Sinar Nusantara Surakarta Abstaksi
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI ALAT Perhitungan benih ikan dengan image processing didasarkan pada luas citra benih ikan. Pengambilan citra menggunakan sebuah alat berupa wadah yang terdapat kamera
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini diperlukan sebuah desain dan metode penelitian agar dalam pelaksanaaannya dapat menjadi lebih teratur dan terurut. 3.1. Desain Penelitian Bentuk dari desain
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan mekanik robot, perangkat lunak dari algoritma robot, serta metode pengujian robot. 3.1. Perancangan Mekanik Robot Bagian ini
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari
48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciDETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID
DETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID Afdhol Dzikri 1, Dwi Ely Kurniawan 2, Handry Elsharry Adriyanto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Prodi Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri
Lebih terperinciPENGENDALIAN SUDUT PADA PERGERAKAN TELESKOP REFRAKTOR MENGGUNAKAN PERSONAL COMPUTER
Jurnal Sistem Komputer Unikom Komputika Volume 1, No.1-2012 PENGENDALIAN SUDUT PADA PERGERAKAN TELESKOP REFRAKTOR MENGGUNAKAN PERSONAL COMPUTER Usep Mohamad Ishaq 1), Sri Supatmi 2), Melvini Eka Mustika
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Sistem Spesifikasi komputer yang digunakan dalam melakukan simulasi pada aplikasi perancangan pencarian daftar hitam dengan deteksi wajah berdasarkan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciAdobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop
Adobe Photoshop CS3 Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Mengapa Photoshop? Adobe Photoshop adalah perangkat lunak yang menjadi standar dalam industri digital imaging. Sekarang, memiliki keahlian dalam menggunakan
Lebih terperinciPENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW
PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW Reza Umami 1*, Irawan Hadi 1, Irma Salamah 1 1 Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN BAHASAN. Percobaan dilakukan dengan menggunakan dua buah objek berbeda, seperti
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN 4.1 Kerangka Percobaan Percobaan dilakukan dengan menggunakan dua buah objek berbeda, seperti yang telah dijelaskan pada bab 3. Berikut ini adalah kerangka dari percobaan yang dilakukan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi robotika di masa sekarang sudah menjadi bagian penting dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus meningkat dengan sangat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menekankan pada objek virtual tiga dimensi gedung-gedung
25 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini menekankan pada objek virtual tiga dimensi gedung-gedung utama pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1 Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Kontrol Objek 3D Interaktif Melalui Sentuhan Tangan Berbasis Augmented Reality Dengan Library FLAR dan MotionTracker
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. pada PC yang dihubungkan dengan access point Robotino. Hal tersebut untuk
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap Robotino dan aplikasi pada PC yang telah selesai dibuat. Dimulai dari menghubungkan koneksi ke Robotino, menggerakan
Lebih terperinci1. Pendahuluan Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Meningkatnya kebutuhan manusia akan sistem keamanan berbasis tracking yang dapat bekerja secara otomatis membuat ilmuwan mulai menciptakan berbagai macam teknologi dan
Lebih terperinciPENGIDENTIFIKASIAN CACAT KELURUSAN SISI DAN KESIKUAN PADA UBIN KERAMIK MENGGUNAKAN TEKNIK MORFOLOGI. Kurniawan Teknik Informartika
PENGIDENTIFIKASIAN CACAT KELURUSAN SISI DAN KESIKUAN PADA UBIN KERAMIK MENGGUNAKAN TEKNIK MORFOLOGI Kurniawan 50408503 Teknik Informartika Latar Belakang Permasalahan Kebutuhan perusahaan industri manufaktur
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini akan membahas mengenai analisis dan perancangan sistem. Pada prinsipnya perancangan dengan sistematika yang baik akan memberikan kemudahan-kemudahan dalam
Lebih terperinciImplementasi OpenCV pada Robot Humanoid Pemain Bola Berbasis Single Board Computer
Implementasi OpenCV pada Robot Humanoid Pemain Bola Berbasis Single Board Computer Disusun Oleh: Nama : Edwin Nicholas Budiono NRP : 0922004 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciBAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK
BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK A. Pendahuluan Latar Belakang Perhitungan posisi tiga dimensi sebuah obyek menggunakan citra stereo telah
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini membahas tentang implementasi dan pengujian dari sistem yang dikembangkan berdasarkan hasil perancangan yang didapat pada BAB IV. V.1 Implementasi V.1.1 Spesifikasi
Lebih terperinciPENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL
PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL Mawaddah Aynurrohmah, Andi Sunyoto STMIK AMIKOM Yogyakarta email : andi@amikom.ac.id Abstraksi Perkembangan teknologi
Lebih terperinciPENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL
PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL Randy Reza Kautsar (1), Bima Sena Bayu D S.ST M.T (2), A.R. Anom Besari. S.ST, M.T (2) (1)
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. spesifikasi tertentu untuk computer yang digunakan yaitu: Pentium IV 2.0 Ghz. Memory 512 MB.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Perangkat Program aplikasi pengaturan lampu lalu lintas dirancang untuk dapat berjalan pada jaringan computer berbasis Windows XP, oleh karena itu diperlukan
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Perancangan Perancangan sistem didasarkan pada teknologi computer vision yang menjadi salah satu faktor penunjang dalam perkembangan dunia pengetahuan dan teknologi,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1. Sistem instruksi dan kontrol robot.
BAB III PERANCANGAN Membahas perancangan sistem yang terdiri dari gambaran umum sistem dan bagaimana mengolah informasi yang didapat dari penglihatan dan arah hadap robot di dalam algoritma penentuan lokasi
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI
BAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI Pada bab ini membahas tentang bagaimana cara mengimplementasikan dan pengambilan data serta melakukan evaluasi terhadap data-data yang sudah didapatkan. Pertama disini digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ketrampilan khusus, juga diperlukan konsentrasi di saat mengendalikannya di
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Di era modern saat ini keberadaan peralatan transportasi menjadi sangat penting. Kebutuhan alat transportasi yang aman dan nyaman merupakan hal yang sangat didambakan.
Lebih terperinciPokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP
Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP PENDAHULUAN 1. Sistem navigasi robot banyak dipakai dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan misalnya untuk membantu departemen pemadam
Lebih terperinciBAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISA
57 BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISA Pengujian dan analisa pada Bab 4 ini pada intinya adalah untuk mengetahui tingkat keberhasilan suatu sistem dengan metode yang sudah ditentukan. Masing masing metode mempunyai
Lebih terperinciPEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 2013 KODE 431
PEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 203 KODE 43. Persamaan lingkaran dengan pusat (,) dan menyinggung garis 3xx 4yy + 2 0 adalah Sebelum menentukan persamaan lingkarannya, kita tentukan
Lebih terperinciSistem Kendali dan Pemantauan Kursi Roda Elektrik
Jurnal Teknik Elektro, Vol. 9, No. 2, September 2016, 43-48 ISSN 1411-870X DOI: 10.9744/jte.9.2.43-48 Sistem Kendali dan Pemantauan Kursi Roda Elektrik Daniel Christian Yunanto, Handry Khoswanto, Petrus
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciRaycasting Pada Augmented Reality Dimensi Tiga
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7 1 Raycasting Pada Augmented Reality Dimensi Tiga Wahyu Setyo Budi, Supeno Mardi Susiki Nugroho, dan Christyowidiasmoro Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. microcontroller menggunakan komunikasi serial. 1. Menyalakan Minimum System ATMEGA8535
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengujian Koneksi Serial UART Pengujian koneksi ini membuktikan bahwa PC dapat dihubungkan dengan microcontroller menggunakan komunikasi serial. 4.1.1 Tujuan Pengujian koneksi
Lebih terperinciPerbandingan Penentuan Volume Suatu Obyek Menggunakan Metode Close Range Photogrammetry Dengan Kamera Non Metrik Terkalibrasi Dan Pemetaan Teristris
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. X, No. X, (20XX) ISSN: XXXX-XXXX (XXXX-XXXX Print) 1 Perbandingan Penentuan Volume Suatu Obyek Menggunakan Metode Close Range Photogrammetry Dengan Kamera Non Metrik Terkalibrasi
Lebih terperinciPENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
PENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Sinar Monika 1, Abdul Rakhman 1, Lindawati 1 1 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan
Lebih terperinciPengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network Dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global
The 13 th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011 Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Pengembangan Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang melakukan proses data mulai dari pengolahan citra otak hingga menghasilkan output analisa
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
21 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Bab ini akan membahas tentang implementasi metode yang digunakan untuk mengenali gerakan tangan manusia. Adapun 2 (dua) tahap yang akan dibahas pada bab ini, yaitu tahap
Lebih terperinciKISI DIFRAKSI (2016) Kisi Difraksi
KISI DIFRAKSI (2016) 1-6 1 Kisi Difraksi Rizqi Ahmad Fauzan, Chi Chi Novianti, Alfian Putra S, dan Gontjang Prajitno Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Arief Rahman
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Pada bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan realisasi sistem yang telah dibuat dalam skripsi ini yaitu perancangan sebuah mesin yang menyerupai bor duduk pada umumnya. Di
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Sistem vision yang akan diimplementasikan terdiri dari 2 bagian, yaitu sistem perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat lunak yang digunakan dalam sistem vision ini adalah
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Identifikasi Masalah Identifikasi permasalahan ini bahwasanya diambil dari sudut pandang masyarakat tentang objek (batik) yang dikenal dari segi pola dan gambar
Lebih terperinci