BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang
|
|
- Utami Pranoto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 23 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Deskripsi Sistem Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang sesuai kemudian dihubungkan dengan komputer yang akan mengolah gambar seperti Gambar 3.1 Gambar 3.1 Penempatan kamera Secara blok diagram, sistem yang dibuat adalah seperti Gambar 3.2. Sistem ini dibagi menjadi tiga bagian yaitu pemrosesan Background image dan frame, perhitungan NSSD dan proses Thresholding.
2 24 Background Frame Set Detection Window ( N ) Set Detection Window ( N ) Grayscale Grayscale Substract Piksel ( Frame Background ) Square Piksel ( Frame Background ) 2 NSSD = c d i= a j= b ( Fi, j Bi, j ) N 2 Thresholding Hasil 1 Pintu Terbuka 0 Pintu Tertutup Gambar 3.2 Blok diagram sistem
3 25 Metoda yang digunakan dalam sistem ini adalah Normalized Sum Squared Difference (NSSD). Langkah pertama yang harus dilakukan adalah pengambilan Background melalui webcam kemudian mengubahnya menjadi grayscale dan menentukan detection windows pada jalur yang akan dilewati oleh objek, hal yang sama dilakukan juga untuk setiap frame video yang ditampilkan. Detection windows pada Background dan frame harus pada posisi yang sama sehingga luas area yang diamati sama persis. Jumlah nilai piksel pada frame dan Background diambil selisihnya dan dikuadratkan. Kemudian hasilnya dibagi dengan luas detection windows dan dinormalisasi. Proses terakhir dilakukan Thresholding yang bertujuan agar sistem dapat bekerja dengan maksimal. 3.2 Pemrosesan Background Image dan Frame Langkah pertama yang dilakukan adalah dengan mengambil gambar Background yang akan dipakai. Pengambilan Background dilakukan dengan cara menangkap image dari video preview. Langkah kedua adalah menentukan detection windows pada Background dan frame input. Detection windows pada Background dan frame input diletakkan pada posisi yang sama. Hal ini dilakukan untuk membatasi daerah yang akan diproses seperti Gambar 3.3 dan Gambar 3.4. Seteleh menentukan detection windows, langkah berikutnya adalah mengubah frame yang semula dalam format RGB menjadi grayscale. Hal ini dilakukan agar setiap piksel hanya mempunyai satu macam nilai piksel. Setiap detection windows, baik pada
4 26 Background maupun pada frame, dihitung jumlah nilai pikselnya dengan menggunakan prosedur penjumlahan. Gambar 3.3 Gambar Background dengan detection windows Gambar 3.4 Gambar frame input
5 Perhitungan NSSD Dari setiap nilai piksel grayscale yang didapat, hasilnya akan dikurangkan sehingga perbedaan jumlah piksel inilah yang dikenali sebagai keberadaan suatu objek. Untuk menghindari nilai negatif dari operasi tersebut, hasil yang diperoleh dikuadratkan. Hasilnya akan dibagi dengan luas detection windows. Dari proses tersebut didapat nilai NSSD. Metoda NSSD dapat dirumuskan seperti berikut ini, NSSD = c d i= a j= b ( F N B 2 i, j i, j ) Keterangan : F = intensitas frame pada piksel B = intensitas Background pada piksel Q = detection region / ROI ( Region Of Interest ) N = jumlah piksel dalam area Q Dalam perhitungan NSSD, yang digunakan adalah selisih jumlah nilai piksel pada Background image dan pada frame. Selisih jumlah nilai piksel, memungkinkan untuk menghasilkan nilai negatif sehingga hasil selisih tersebut dikuadratkan untuk menghindari hasil negatif. Nilai negatif terjadi bilamana warna dari objek pada frame lebih gelap dari pada Background image, sebab warna gelap memiliki nilai yang kecil.
6 28 Perhitungan NSSD yang dilakukan pada setiap frame video yang ditampilkan, sehingga jumlah data yang didapat sesuai dengan jumlah frame yang ditampilkan dan akan ditunjukkan dengan grafik seperti Gambar 3.5 Gambar 3.5 Grafik nilai NSSD 3.4 Thresholding Setiap melakukan proses grayscale pada Background dan frame untuk daerah detection windows, dilakukan pada proses Thresholding, dengan cara membatasi nilai setiap piksel. Apabila nilai setiap piksel lebih dari nilai threshold yang dilakukan maka piksel tersebut nilainya menjadi 255 dan untuk piksel yang bernilai kurang dari threshold maka nilai dari piksel tersebut menjadi 0 sehingga yang didapat hanya nilai piksel bernilai 0 (putih) atau 255 (hitam). Diagram alur untuk pemrosesan diatas dapat dilihat pada Gambar 3.6 untuk pemrosesan pada Background dan Gambar 3.7 untuk pemrosesan pada frame.
7 29 Ambil gambar untuk keadaan awal Tentukan daerah detection windows Ubah gambar menjadi grayscale Proses Thresholding Proses perhitungan NSSD Gambar 3.6 Alur pemrosesan pada Background Ambil gambar secara real time Tentukan daerah detection windows Ubah gambar menjadi grayscale Proses Thresholding Proses perhitungan NSSD Gambar 3.7 Alur pemrosesan pada frame
8 Proses Pintu dan Perhitungan Orang Proses perhitungan maupun pintu dilakukan apabila orang melewati detection windows, baik detection windows 1 maupun detection windows 2. Masing-masing detection windows mewakili 2 jalur pada arah yang berbeda. Jumlah nilai piksel yang terbaca di detection windows pada frame akan dikurangkan dengan jumlah nilai piksel detection windows pada Background. Selisih dari operasi ini akan dikuadratkan untuk mengindari nilai negatif dan juga dari selisih ini objek dengan warna terang masih dapat terdeteksi meskipun nilainya kecil. Untuk mendapatkan nilai normalisasi, hasil tersebut dibagi dengan luas detection window.
PROGRAM PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT MENGGUNAKAN WEBCAM
PROGRAM PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT MENGGUNAKAN WEBCAM (Sudianto Lande et al.) PROGRAM PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT MENGGUNAKAN WEBCAM Sudianto Lande Universitas Kristen Indonesia Paulus Perintis Kemerdekaan
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM PINTU OTOMATIS MENGGUNAKAN WEB- CAM DENGAN METODA NORMALIZED SUM-SQUARED DIFFERENCES (NSSD) Janson Wiguna ABSTRAK
PERANCANGAN PROGRAM PINTU OTOMATIS MENGGUNAKAN WEB- CAM DENGAN METODA NORMALIZED SUM-SQUARED DIFFERENCES (NSSD) Janson Wiguna 0600672896 ABSTRAK Pada perkembangan jaman di mana dibutuhkan kepraktisan dalam
Lebih terperinciPENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT DENGAN METODE NORMALIZED SUM- SQUARED DIFFERENCES (NSSD)
PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT DENGAN METODE NORMALIZED SUM- SQUARED DIFFERENCES (NSSD) Nama Mahasiswa : Enggar Nilamsari NRP : 1206 100 721 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Dr. M. Isa
Lebih terperinciAPLIKASI PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT MENGGUNAKAN METODE NORMALIZED SUM SQUARED DIFFERENCES (NSSD) SKRIPSI
APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH ORANG LEWAT MENGGUNAKAN METODE NORMALIZED SUM SQUARED DIFFERENCES (NSSD) SKRIPSI Diajukan Oleh : DEDDY PRASETYA PUTERA 0736010029 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI
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 terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pada saat ini pengamatan atau pemantauan suatu kondisi tempat ataupun ruangan melalui video sudah banyak diterapkan. Pengembangan dari sistem pengamatan berbasis video
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap program mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari webcam, pengolahan citra
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 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 terperinciPEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING. Ressi Dyah Adriani NPP
PEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING Ressi Dyah Adriani NPP 10529 ressi.adriani@jasamarga.co.id ABSTRAK Data kepadatan lalu-lintas merupakan kebutuhan
Lebih terperinciOTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR
Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Aplikasinya SNIKA 2008 27/11/2008 OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR Thiang, Leonardus Indrotanoto Jurusan Teknik
Lebih terperinciPenghitung Kendaraan Menggunakan Background Substraction dengan Background Hasil Rekonstruksi
Penghitung Kendaraan Menggunakan Substraction dengan Hasil Rekonstruksi Mohammad Musa Sanjaya #1, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. *2, Muhtadin,ST.,MT #3 Jurusan Teknik Elektro, ITS Surabaya 1 musopotamia@gmail.com
Lebih terperinciIP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL
IP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL OLEH : ANDI MUHAMMAD ALI MAHDI AKBAR Pembimbing 1: Arief Kurniawan, ST., MT Pembimbing 2: Ahmad Zaini, ST., M.Sc. Page 1
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 terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. koordinat pada tiap-tiap area, akses pixel, contrast streching, histogram. yang
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Sistem yang di ujicoba merupakan dari hasil program yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari WebCam, pengolahan citra yang dimulai dengan update citra kondisi
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Manusia hidup di dunia ini tidak akan pernah terlepas dari yang namanya suatu karya seni, salah satunya seni musik. Pada musik terdapat banyak nada, dan banyak
Lebih terperinciMILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Thinning atau penipisan citra adalah suatu operasi untuk mereduksi citra biner dalam suatu objek menjadi rangka (skeleton) yang menghampiri sumbu objek.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Kamera web (singkatan dari web dan camera) merupakan sebuah media
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Webcam Kamera web (singkatan dari web dan camera) merupakan sebuah media yang berorientasi pada image dan video dengan resolusi tertentu. Umumnya webcam adalah sebuah perngkat
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 GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Aplikasi pintu otomatis ini menggunakan spesifikasi perangkat keras dan
31 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem Aplikasi pintu otomatis ini menggunakan spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang sama untuk semua pengujian. 4.1.1 Spesifikasi Perangkat
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini dibahas mengenai implementasi serta evaluasi terhadap metode transformasi wavelet dalam sistem pengenalan sidik jari yang dirancang. Untuk mempermudah evaluasi,
Lebih terperinciANALISA ALGORITMA PENGHITUNG KENDARAAN RODA EMPAT DALAM KONDISI SIANG DAN MALAM HARI DENGAN METODE FRAME INTERSECTION
ANALISA ALGORITMA PENGHITUNG KENDARAAN RODA EMPAT DALAM KONDISI SIANG DAN MALAM HARI DENGAN METODE FRAME INTERSECTION Brillian Bagus Pakerti Utama 1), Ratri Dwi Atmaja 2), Azizah 3) 1),2),3) S1 Teknik
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 terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ADJACENT PIXEL INTENSITY DIFFERENCE QUANTIZATION TERMODIFIKASI
PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ADJACENT PIXEL INTENSITY DIFFERENCE QUANTIZATION TERMODIFIKASI Nama Mahasiswa : Yuliono NRP : 1206 100 720 Jurusan : Matematika Dosen Pembimbing : Drs. Soetrisno, M.IKomp
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. keakuratan dari penglihatan mesin membuka bagian baru dari aplikasi komputer.
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Melihat perkembangan teknologi sekarang ini, penggunaan komputer sudah hampir menjadi sebuah bagian dari kehidupan harian kita. Semakin banyak muncul peralatan-peralatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Akhir akhir ini teknologi yang berbasis " Sound and Video Capture Device " telah banyak berkembang. Para ilmuwan ataupun perusahaan yang bergerak di bidang IT memanfaatkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG PERMASALAHAN Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks, tetapi sangat dapat diandalkan. Sistem ini memberikan sarana pengenalan obyek yang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perangkat Lunak 2.1.1 Pengertian Perangkat Lunak Perangkat Lunak adalah sekumpulan data elektronik yang disimpan dan diatur oleh komputer, data elektronik yang disimpan oleh
Lebih terperinciSAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem parkir khususnya untuk parkir mobil di tempat-tempat pusat perbelanjaan di Indonesia pada umumnya sudah menerapkan sistem otomatis. Setiap mobil yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Tahapan analisa merupakan tahapan awal dalam perekayasaan perangkat lunak. Pada tahapan ini menjelaskan apa yang dilakukan sistem, siapa yang menggunakannya
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain:
BAB III METODE PEELITIA Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain: 1. Studi kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian
Lebih terperinciMENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING Muahamd Syukur¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
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 terperinciIMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.
BAB III METODE PENELITIAN Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : 1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian
Lebih terperinciKAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1 Nugroho hary Mindiar, 21104209 Mahasiswa Sarjana Strata Satu (S1) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma mindiar@yahoo.com
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejak lahir, balita masih belum mengenal apapun yang dilihatnya. Dalam pertumbuhannya, balita mulai dapat mengenali sesuatu. Proses pengenalan pada balita dengan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Automatic Number Plate Recognition Automatic Number Plate Recognition atau yang disingkat dengan ANPR adalah metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Iman Ilmawan Muharam Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ilmawan@sta.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinci3 BAB III METODE PENELITIAN
20 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode penelitian Penenelitian ini merupakan penelitian eksperimen, dengan melalui beberapa tahapan sebagai berikut : 1. Pengumpulan data Tahapan ini merupakan langkah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperincipengambilan citra video, pemrosesan citra pada setiap frame,, pendeteksian objek
BAB IV MODEL SISTEM 4.1. Model Sistem Aplikasi yang dibangun adalah aplikasi yang dapat mengolah citra yang diambil dari kamera video, dan menganalisisnya untuk mengetahui keberadaan suatu objek. Ada beberapa
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Jaringan Komputer
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Jaringan Komputer dan Laboratorium Teknobiomedik Departemen Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Ekstraksi ciri Citra yang digunakan dalam penelitian ini berukuran 150 x 150 pixel, sehingga jika divektorkan akan menghasilkan vektor berukuran 22500. Melalui tahap ekstraksi ciri
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut
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 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN. Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi
BAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN 3.1 Analisis Masalah dan Kebutuhan Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi yang akan kami buat. 3.1.1 Analisis Masalah Untuk mengetahui
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Perangkat Keras 3.1.1 Diagram Blok Sistem Rancangan perangkat keras dari aplikasi pengenalan wajah ini dapat dilihat pada diagram blok Gambar 3.1 sebagai berikut
Lebih terperinciPengenalan Objek Berdasarkan Warna Merah Menggunakan Metode Subtraction dan Blobanalysis Pada Canal Rgb Melalui Real-Time Video
Pengenalan Objek Berdasarkan Warna Merah Menggunakan Metode Subtraction dan Blobanalysis Pada Canal Rgb Melalui Real-Time Video Abstrak Mochamad Faisol Baharun¹, T.Sutojo, SSi., M.Kom² Program Studi S1
Lebih terperinciPERANCANGAN ALAT PEMERIKSA LEMBAR JAWAB KOMPUTER MENGGUNAKAN WEBCAM
PERANCANGAN ALAT PEMERIKSA LEMBAR JAWAB KOMPUTER MENGGUNAKAN WEBCAM OLEH : Teofilus Dwi Santoso 05.50.0005 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS KATOLIK SOEGIJAPRANATA SEMARANG
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 terperinciAPLIKASI PENGUKURAN KECEPATAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE FRAME DIFFERENCE BERBASIS ANDROID
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Alat pengukur kecepatan kendaraan bermotor adalah salah satu aplikasi dari penelitian terhadap benda yang bergerak. Alat ini berfungsi untuk menentukan seberapa
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui dan memahami permasalahan dari suatu sistem yang akan dibuat. Dalam implementasi persamaan Pulse
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciPengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Metode PCA dan Haar-Like Feature
Pengenalan Bahasa Isyarat Tangan Menggunakan Metode PCA dan Haar-Like Feature Dosen Pembimbing : 1) Prof.Dr.Ir. Mauridhi Hery Purnomo M.Eng. 2) Dr. I Ketut Eddy Purnama ST., MT. Oleh : ATIK MARDIYANI (2207100529)
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
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 terperinciPERANCANGAN DAN REALISASI PENDETEKSI POSISI KEBERADAAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE DETEKSI GERAK DENGAN SENSOR WEBCAM
PERANCANGAN DAN REALISASI PENDETEKSI POSISI KEBERADAAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE DETEKSI GERAK DENGAN SENSOR WEBCAM Disusun oleh : Yockie Andika Mulyono (1022027) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciTRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW
TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW Ubaidillah Umar, Reni Soelistijorini, B. Eng, MT, Haryadi Amran Darwito, S.ST Jurusan Teknik Telekomunkasi - Politeknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bertambahnya jumlah mahasiswa dari tahun ke tahun di IT Telkom mengakibatkan semakin banyak buku buku Tugas Akhir yang dibuat. Dengan semakin banyaknya buku
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 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
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 terperinciBAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan dan algoritma yang akan digunakan pada sistem pengenalan wajah. Bagian yang menjadi titik berat dari tugas akhir
Lebih terperinciSistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot
Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot Mara Nugraha Teknik Informatika Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok maranugraha@sta.gunadarma.ac.id Abstrak Pengenalan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
15 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli Desember 2007 di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dari tugas akhir, batasan-batasan masalah, dan metodologi.
BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dari tugas akhir, batasan-batasan masalah, dan metodologi. 1.1 Latar belakang Perkembangan teknologi pengolahan citra sekarang
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah menjelaskan seluruh kegiatan selama berlangsungnya penelitian untuk menghasilkan informasi yang lebih akurat sesuai dengan permasalahan yang akan
Lebih terperinciBAB II SISTEM PENENTU AXIS Z ZERO SETTER
BAB II SISTEM PENENTU AXIS Z ZERO SETTER 2.1 Gambaran Umum Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dipaparkan pada Bab I, tujuan skripsi ini adalah merancang suatu penentu axis Z Zero Setter menggunakan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis dan perancangan sistem ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum mengenai aplikasi yang akan dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan
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 terperinciJURNAL IT STMIK HANDAYANI
Syamsu Alam 1), Mirfan ) Sistem Komputer STMIK Handayani 1), Teknik Informatika STMIK Handayani ) syams.hs@gmail.com 1), mirfan@gmail.com ) Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendeteksi
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori-teori dasar yang digunakan untuk merealisasikan suatu sistem penjejak obyek bergerak. 2.1 Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran),
Lebih terperinciIDENTIFIKASI CITRA BILANGAN DESIMAL 0-9 BERBASIS LEARNING VECTOR QUANTIZATION SECARA REAL TIME
Jurnal POROS TEKNIK, Volume 4, No. 1, Juni 2012 : 24-29 IDENTIFIKASI CITRA BILANGAN DESIMAL 0-9 BERBASIS LEARNING VECTOR QUANTIZATION SECARA REAL TIME Gunawan Rudi Cahyono (1) (1) Staf Pengajar Jurusan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
Lebih terperinci3.2.1 Flowchart Secara Umum
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui dan memahami permasalahan dari suatu sistem yang akan dibuat. Dalam aplikasi menghilangkan derau
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Telur Ayam Konsumsi
pemeriksaan terhadap ribuan telur. Dengan menggunakan alat yang secara otomatis dapat menentukan ukuran fisik sebuah telur, klasifikasi terhadap telur ayam dapat dilakukan dengan lebih cepat. Beberapa
Lebih terperinciBAB I: PENDAHULUAN. lingkup dari Tugas Akhir ini, serta diakhiri dengan sistematika penulisan laporan.
BAB I: PENDAHULUAN Bab I ini berisikan penjelasan mengenai latar belakang, permasalahan, tujuan, dan ruang lingkup dari Tugas Akhir ini, serta diakhiri dengan sistematika penulisan laporan. 1.1 LATAR BELAKANG
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 terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciKONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR
KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR Thiang, Felix Pasila, Agus Widian Electrical Engineering Department, Petra Christian University 121-131 Siwalankerto,
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
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 terperinciAPLIKASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN JAVA
APLIKASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN JAVA Anita T. Kurniawati dan Afrilyan Ruli Dwi Rama Teknik Informatika-ITATS, Jl. Arief Rahman Hakim 100 Surabaya Email:
Lebih terperinci