APLIKASI MENGHITUNG JUMLAH KENDARAAN RODA EMPAT MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES PROPOSAL SKRIPSI
|
|
- Sukarno Tan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APLIKASI MENGHITUNG JUMLAH KENDARAAN RODA EMPAT MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA JONES PROPOSAL SKRIPSI PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015
2 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer sekarang sangat pesat, ini ditandai dengan hampir semua pengolahan data dan informasi telah dilakukan dengan komputer karena semakin beraneka ragam permasalahan informasi yang harus ditangani. Sebelum adanya komputer, kertas sangat memegang peran penting dalam bidang komunikasi dan informasi. Tetapi setelah komputer ditemukan dan dengan perkembangan teknologi komputer, maka alat penyampaian informasi beralih menggunakan komputer. Sistem deteksi mobil merupakan suatu teknologi yang sangat membantu dalam berbagai bidang terutama lalulintas yaitu sistem deteksi mobil dalam pemantauan kondisi lalulintas jalan raya. Selain itu, deteksi mobil juga digunakan pada sistem parkir untuk menghitung jumlah mobil. Berbagai metode telah dikembangkan untuk memaksimalkan hasil deteksi mobil yang umumnya menggunakan camera digital (webcam). Pemantauan lalulintas, pengaturan tempat parkir merupakan sedikit dari sekian banyak bidang memanfaatkan teknologi komputer dengan bantuan camera digital. Dalam penerapannya, teknologi sangat membantu pekerjaan-pekerjaan diatas, sebagai contoh adalah teknologi car counting pada sistem lalulintas dan teknologi deteksi dan menghitung jumlah mobil yang memasuki area parkir atau melewati pintu jalan bebas hambatan. Berdasarkan uraian diatas, maka judul penelitian ini adalah Aplikasi Menghitung Jumlah Kendaraan Roda Empat Menggunakan Algoritma Viola Jones
3 1.2 Rumusan Masalah Yang menjadi permasalahan dalam penelitian ini adalah menghitung kendaraan roda empat yang melewati areal tertentu. 1.3 Batasan Masalah 1. Hanya menghitung jumlah kendaraan roda empat dengan kecepatan dibawah 70 Km /Jam. 2. Pendeteksian dilakukan pada siang hari dengan tingkat kecerahan yang optimum. 3. Kamera yang digunakan adalah jenis IP Camera/webcam dengan resolusi minimal 3 MP. 1.4 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi kendaraan roda empat dan menghitung jumlahnya dengan menggunakan metode Viola-Jones. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah: 1. Diperolehnya sebuah perangkat lunak yang dapat menghitung jumlah kendaraan roda empat dengan cepat. 2. Mempermudah memperoleh data jumlah kendaraan yang memasuki areal tertentu dengan menggunakan camera. 1.6 Tinjauan Pustaka Metode Viola Jones Metode Viola-Jones merupakan metode pendeteksian obyek yang memiliki tingkat keakuratan yang cukup tinggi yaitu sekitar 93,7 % dengan kecepatan 15 kali lebih cepat daripada detektor Rowley Baluja-Kanade dan kurang lebih 600 kali lebih cepat daripada detektor Schneiderman-Kanade. Metode ini, diusulkan oleh Paul Viola dan Michael Jones pada tahun 2001 (Viola, 2003). Metode Viola-Jones menggabungkan empat kunci utama yaitu Haar Like Feature, Integral Image, Adaboost learning dan
4 Cascade classifier. Haar Like Feature yaitu selisih dari jumlah piksel dari daerah di dalam persegi panjang. Contoh Haar Like Feature disajikan dalam Gambar 1. Gambar 1. Contoh Haar Like Feature Nilai Haar Like Feature diperoleh dari selisih jumlah nilai piksel daerah gelap dengan jumlah nilai piksel daerah terang: F Harr = F white - F Black...(1) F Harr = Nilai fitur total F white = Nilai fitur pada daerah terang F Black = Nilai fitur pada daerah gelap Integral Image yaitu suatu teknik untuk menghitung nilai fitur secara cepat dengan mengubah nilai dari setiap piksel menjadi suatu representasi citra baru, sebagaimana disajikan dalam Gambar 2. X,Y Gambar 2. Integral image (x,y) Berdasarkan Gambar 2, citra integral pada titik (x,y) (ii(x,y)) dapat dicari menggunakan persamaan (2): ii(x,y)= x x, y y i(x,y )...(2) Keterangan ii(x,y)= Citra integral pada lokasi x,y i(x,y )= nilai piksel pada citra asli
5 Perhitungan nilai dari suatu fitur dapat dilakukan secara cepat dengan menghitung nilai citra integral pada empat buah titik sebagaimana disajikan dalam Gambar 3. Gambar 3. Perhitungan Nilai Fitur Jika nilai integral image titik 1 adalah A, titik 2 adalah A+B, titik 3 adalah A+C, dan di titiki 4 adalah A+B+C+D, maka jumlah piksel di daerah D dapat diketahui dengan cara 4+1 (2+3). Algoritma Adaboost learning, digunakan untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dengan pembelajaran sederhana untuk menggabungkan banyak classifier lemah menjadi satu classifier kuat. Classifier lemah adalah suatu jawaban benar dengan tingkat kebenaran yang kurang akurat. Sebuah classifier lemah dinyatakan: Keterangan : h (x) = 1, 0, jika p jf j (x) < ( )...(3) H j (x) = adalah klasifikasi lemah p j q j x = adalah parity ke j = adalah threshold ke j = adalah dimensi sub image misalnya 24x24 Langkah-langkah untuk mendapatkan sebuah classifier kuat dinyatakan dalam suatu algoritma sebagai berikut: 1. Diberikan contoh gambar (x 1,y 1 ), (x n,y n ) dimana y i = 0 untuk contoh positif dan y i = 1 untuk contoh negatif 2. Inisialisasi bobot y i,1 =...(4)
6 Dimana m dan l adalah jumlah negatif dan positif 3. Untuk t=1,,t Dimana Menormalkan bobot sehingga wt adalah distribusi probabilitas w,,,...(5) Untuk setiap fitur, j melatih classifier hj, untuk setiap fitur tunggal Kesalahan (єj) dievaluasi dengan bobot wt ε h ( )...(6) Pilih classifier ht dengan error terkecil dimana e i = 0 untuk xi adalah klasifikasi benar, dan e i = 1 untuk yang lain. Perbaharui bobot: w, = w, β...(7) β...(8) Didapatkan sebuah Classifier kuat yaitu h(x) = 1, 0, Σ α h (x) α... (9) dimana α = log Cascade classifier adalah sebuah metode untuk mengkombinasikan classifier yang kompleks dalam sebuah struktur bertingkat yang dapat meningkatkan kecepatan pendeteksian obyek dengan memfokuskan pada daerah citra yang berpeluang saja. Struktur cascade classifier disajikan Gambar 4. Gambar 4. Cascade Clasifier
7 Gambar 4 menjelaskan proses penyeleksian keberadaan obyek. Di asumsikan suatu sub image di evaluasi oleh classifier pertama dan berhasil melewati classifier tersebut, hal ini mengindikasikan sub image berpotensi terkandung obyek dan dilanjutkan pada classifier ke dua sampai dengan ke-n, jika berhasil melewati keseluruhan classifier, maka disimpulkan terdapat obyek yang dideteksi. Jika tidak, proses evaluasi tidak dilanjutkan ke classifier berikutnya dan disimpulkan tidak terdapat obyek OpenCV (Intel Open Source Computer Vision Library) OpenCV merupakan singkatan dari Intel Open Source Computer Vision Library yang sekurang-kurangnya terdiri dari 300 fungsi-fungsi C, bahkan bisa lebih. Software ini gratis, dapat digunakan dalam rangka komersil maupun non komersil, tanpa harus membayar lisensi ke intel. OpenCV dapat beroperasi pada komputer berbasis Windows ataupun Linux. Library OpenCV adalah suatu cara penerapan bagi komunitas open source visionyang sangat membantu dalam kesempatan meng-update penerapan computer vision sejalan dengan pertumbuhan PC (personal computer) yang terus berkembang. Software ini menyediakan sejumlah fungsi-fungsi image processing, seperti halnya dengan fungsi-fungsi analisis gambar dan pola. Beberapa contoh aplikasi dari OpenCV adalah pada Human-Computer Interaction (interaksi manusia komputer); Object Indentification (Identifikasi Objek), Segmentation (segmentasi) dan Recognition (pengenalan); Face Recognition (pengenalan wajah); Gesture Recognition (pengenalan gerak isyarat), Motion Tracking (penjajakan gerakan), Ego Motion (gerakan ego), dan Motion Understanding (pemahaman gerakan); Structure From Motion (gerakan dari struktur); dan Mobile Robotics (robot-robot yang bergerak). Pengenalan wajah pada OpenCV menggunakan metode yang disebutkan oleh metode Viola-Jones (Viola, 2001), juga disebut sebagai Haar cascade classifier. Pendekatan ini untuk mendeteksi objek dalam gambar dengan menggabungkan empat konsep yaitu: a. Segi empat sederhana, disebut dengan Haar feature. b. Sebuah Integral gambar untuk mempercepat menemukan feature. c. Metode AdaBoost machine-learning. d. Klasifikasi bertinggkat untuk menyatukan banyaknya feature secara efesien.
8 Bentuk yang Viola dan Jones gunakan adalah berdasarkan Haar wavelets. clasifikasi ini menggunakan gelombang segiempat tunggal (satu interval tinggi dan yang satunya interval rendah) dalam dua dimensi, gelombang persegi adalah pasangan dari segiempat yang berdekatan satu putih yang satunya hitam seperti pada Gambar 2.5. Gambar 2.5 Klasifikasi Haar digunakan dalam OpenCV (Resources, 2014) Sebelum melakukan pengenalan, gambar wajah didapat terlebih dahulu sebelum di proses. Hal ini memungkinkan untuk mendapatkan sebuah hasil yang benar dalam sebuah gambar kurang dari 10%. Hal ini sangat penting dilakukan beberapa teknik kedalam standarisasi gambar. Banyak algoritma pengenalan wajah sangat sensitif terhadap kondisi cahaya. Sama halnya dengan model rambut, dandanan, perputaran sudut, ukuran dan emosi yang dapat mempengaruhi proses pengenalan. Metode pengenalan yang digunakan adalah Eigenface, dan metode ini bekerja dengan gambar skala keabu-abuan. Langkah yang penting untuk mengambil gambar sebelum di proses adalah sebagai berikut: a. Gambar wajah di potong dan ukurannya disesuaikan. b. Gambar di rubah ke skala ke abu-abuan c. Histogram equalization Pemrosesan gambar wajah adalah langkah berikutnya setelah gambar di perbaiki. Hal ini menghasilkan Eigenface pada sebuah gambar. OpenCV dengan sebuah fungsi operasi PCA, walaupun butuh sebuah database (set training)dari sebuah gambar untuk di ketahui bagaimana pengenalan setiap orang.pca merubah semua
9 pembelajaran gambar kedalam kumpulan dari Eigenface yang mewakili perbedaan antara gambar pembelajaran dan rata-rata gambar wajah. 1.7 Penelitian Terdahulu Tabel 1. Penelitian terdahulu No. Judul Tahun Metode yang digunakan Keterangan 1 Aplikasi media cd pembelajaran organ dalam Pada tubuh manusia 2 Pembuatan aplikasi multimedia pembelajaran Sistem koordinasi dan alat indera manusia Pada mata pelajaran biologi Widiyantoro/2011 AMIR FAUZI/2014 Aplikasi ini digunakan untuk mempermudah user terutama pelajar SMP dan SMA untuk belajar organ dalam tubuh manusia. Aplikasi ini terdiri dari 5 menu yaitu Lihat, Kuis, Puzzle, Petunjuk dan Keluar. Pada menu Kuis terdapat 3 level yang berbeda-beda tingkat kesulitan soalnya dan pada menu Puzzle user harus mencocokan dua gambar yang di pisah-pisahkan. Aplikasi bersifat multimedia yang dibuat menggunakan software Adobe Flash CS3 Professional. Desain dan pembuatan aplikasi multimedia ini dibuat untuk mempermudah masyarakat khususnya siswa sekolah SMA untuk mengetahui berbagai sistem koordinasi dan alat indera manusia
10 pada mata pelajaran biologi. Saran Desain dan pembuatan aplikasi multimedia pembelajaran ini masih belum sempurna, sehingga diharapkan dapat dikembangkan dengan lebih baik lagi oleh para user, misalnya saja dalam tampilan, penambahan gambar, animasi dan lain-lain. 1.8 Metode Penelitian Implementasi Aplikasi Alur proses Aplikasi Menghitung Jumlah Kendaraan Roda Empat Menggunakan Algoritma Viola Jones dapat dilihat seperti pada Gambar 3.
11 Input File Citra Resize Citra Pra-process Baca Nilai Piksel Citra Grayscale Viola-Jones Fitur Haar Citra Integral Cascade of Classifier Objek mobil/bukan Hitung Jumlah Tampilkan Jumlah Mobil Gambar 3. Arsitektur Umum Menghitung Jumlah Mobil Keterangan: 1. Input file citra adalah pemilihan file citra oleh user yang berformat JPG maupun BMP. 2. Resize citra adalah normalisasi ukuran dimensi citra (lebar x tinggi) agar sesuai dengan sistem.
12 3. Baca nilai piksel citra adalah pembacaan nilai intensitas piksel citra 4. Grayscale adalah konversi piksel citra dari citra warna yang terdiri dari 3 komponen warna RGB menjadi satu. 5. Fitur Haar adalah mencari fitur-fitur pada citra yang memiliki tingkat pembeda yang tinggi. 6. Citra Integral adalah mencari nilai perbedaan antara kotak putih dan hitam yang biasa disebut dengan threshold. 7. Cascade of Classifier adalah mengklasifikasikan sub image menggunakan satu fitur. Jika hasil nilai fitur dari filter tidak memenuhi kriteria yang diinginkan maka sub image bukan merupakan mobil. 8. Hitung jumlah adalah menjumlahkan fitur-fitur yang merupakan objek mobil.
13 DAFTAR PUSTAKA Al-Fatta, H Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah. Yogyakarta: Penerbit ANDI. Bradski, G. & Kaehler, A Learning OpenCV, First Edition. Published by O Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA Dwiprasetyo, J, Hariadi, M Pengenalan Wajah Dan Komputer Vision. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan Semantik 2012 Semarang, 23 Juni Irianto, K. D Pendeteksi Gerak Berbasis Kamera Menggunakan Open CV Pada Ruangan. Jurnal Ilmiah KomuniTi,Vol. 2, No. 1, Juni Universitas Muhammadiyah Surakarta. Jain, L.C. 1999, Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Recognition, CRC Press, New Jersey, CA. Face Putra, D Pengolahan Citra Digital.Yogyakarta. Penerbit: ANDI. Rachmad, A Pengolahan Citra Digital Menggunakan Teknik Filtering Adaptive Noise Removal Pada Gambar Bernoise. Jurnal ISBN : Yogyakarta, 22 November Robin, 2007, Sistem Pengolahan Citra dan Deteksi wajah pada Sistem Pengenalan Wajah, Erlangga, Jakarta. Santoso H. & Harjoko A, Haar Cascade Classifier dan Algoritma Adaboost Untuk Deteksi Banyak Wajah Dalam Ruang Kelas. Jurnal Teknologi Vol. 6 No. 2 tahun Sutoyo. T Teori Pengolahan citra digital, Yogyakarta: Penerbit ANDI. Triatmoko, A. H., Pramono, S. H. & Dachlan, H. S Penggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai. Jurnal EECCIS Vol. 8, No. 1, Juni Viola, M. J. P., 2001.Rapid object detection using a boosted cascade of simple feature, Accepted Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Santi, R. C. N, Mengubah Citra Berwarna Menjadi GrayScale dan Citra biner. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16, No.1, Januari Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang.
14 Qur ania, A., Karlitasar, L. & Maryana, S Analisis tekstur dan ekstraksi fitur warna untuk Klasifikasi apel berbasis citra. Jurnal Program Studi Ilmu Komputer - FMIPA, Universitas Pakuan Bogor.
Pengenalan 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 terperinciPrototype Pendeteksi Jumlah Orang Dalam Ruangan
e-issn: 2528-4053 36 Prototype Pendeteksi Jumlah Orang Dalam Ruangan Nesi Syafitri 1, Adri 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau E-mail: nesisyafitri@uir.ac.id, adrisaputra91@gmail.com
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 terperinciAPLIKASI PENGOLAHAN CITRA SEBAGAI PENDETEKSI JARI PADA VIRTUAL KEYPAD
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA SEBAGAI PENDETEKSI JARI PADA VIRTUAL KEYPAD Akuwan Saleh, Haryadi Amran D, Ahmad Bagus L Dept. Teknik Elektro, Program Studi Teknik Telekomunikasi Politeknik Elektronika Negeri
Lebih terperinciHUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR
HUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
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 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan teknologi yang amat pesat, menuntut pula adanya otomatisasi dan efisiensi dalam memperoleh informasi. Hal ini didukung pula oleh perkembangan mobile
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 terperinciTeknik face-detection yang akan digunakan adalah teknik yang
BAB III TEORI PENDETEKSIAN WAJAH 3.1 Teori Viola Jones Detection Teknik face-detection yang akan digunakan adalah teknik yang dikembangkan oleh Paul Viola dan Michael Jones-yang biasa dikenal sebagai pendeteksi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
Lebih terperinciDETEKSI DAN REPRESENTASI FITUR MATA PADA SEBUAH CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN CHAIN CODE
DETEKSI DAN REPRESENTASI FITUR MATA PADA SEBUAH CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN CHAIN CODE Riandika Lumaris dan Endang Setyati Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya riandika.lumaris@gmail.com
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah
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 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 IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi dan Evaluasi yang dilakukan penulis merupakan implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem secara keseluruhan
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Biometrika 2.1.1. Pengertian Sistem Biometrika Biometrik berasal dari bahasa Yunani bios yang artinya hidup dan metron yang artinya mengukur adalah studi tentang metode
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. CV Dokumentasi CV berisi pengolahan citra, analisis struktur citra, motion dan tracking, pengenalan pola, dan kalibrasi kamera.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan skripsi ini, meliputi pustaka OpenCV, citra, yaitu citra grayscale dan citra berwarna, pengolahan citra meliputi image enhancement
Lebih terperinciAplikasi Sensor Vision untuk Deteksi MultiFace dan Menghitung Jumlah Orang
Aplikasi Sensor Vision untuk Deteksi MultiFace dan Menghitung Jumlah Orang RD. Kusumanto 1, Wahyu S. Pambudi 2, Alan N. Tompunu 1 1 Jurusan Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang 30139
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Face Recognition Face recognition dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi pola dimana inputnya adalah citra masukan dan akan ditentukan output yang berupa label kelas dari
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Particle Filter pada Face Tracking
pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Penerapan Algoritma Particle Filter pada Face Tracking Very Rahmawan, David Oktavian, Derry Alamsyah STMIK GI MDP, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. Tahap & Hasil Langkah Penelitian Literatur & Referensi. Memahami konsep deteksi wajah
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini berisi tentang analisis dan perancangan terhadap permasalahan yang sedang diteliti seperti analisis kebutuhan data dan informasi serta teknik dan peralatan yang
Lebih terperinciPELACAKAN DAN DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN VIDEO LANGSUNG PADA WEBCAM ABSTRAK ABSTRACT
PELACAKAN DAN DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN VIDEO LANGSUNG PADA WEBCAM Dhanar Intan Surya Saputra 1, Wahyu Septi Anjar 2, Kurnia Aswin Nuzul Ramadhan 3, Riki Aji Pamungkas 4 1234 Program Studi Teknik Informatika
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 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 terperinciAUTOMATIC HEAD ROTATING SYSTEM PADA DIGITAL PET MEMANFAATKAN FACE DETECTION
AUTOMATIC HEAD ROTATING SYSTEM PADA DIGITAL PET MEMANFAATKAN FACE DETECTION Hadriansa 1 dan Yosi Kristian 2 1 Teknik Informatika STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati 2 Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik
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 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 terperinciSistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones
Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones M. Dwisnanto Putro Mahasiswa Magister Instrumentasi Teguh Bharata Adji Staf Pengajar Jurusan Teknik Bondhan Winduratna Staf Pengajar Jurusan Teknik
Lebih terperinciDesain dan Implementasi Sistem Pengolahan Citra untuk Lumen Robot Sosial Humanoid sebagai Pemandu Pameran pada Electrical Engineering Days 2015
Desain dan Implementasi Sistem Pengolahan Citra untuk Lumen Robot Sosial Humanoid sebagai Pemandu Pameran pada Electrical Engineering Days 2015 Setyaki Sholata Sya 1, Ary Setijadi Prihatmanto 2 # Sekolah
Lebih terperinciAPLIKASI ABSENSI KULIAH BERBASIS IDENTIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET
APLIKASI ABSENSI KULIAH BERBASIS IDENTIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET Agus Kurniawan, Akuwan Saleh, Nana Ramadijanti Jurusan Teknik Telekomunikasi, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,
Lebih terperinciMEMBANDINGKAN CITRA DIGITAL UNTUK MEMPREDIKSI KETERHUBUNGANNYA
A7 Seminar Nasional Teknologi Informasi 2016 MEMBANDINGKAN CITRA DIGITAL UNTUK MEMPREDIKSI KETERHUBUNGANNYA Pradita Chandra Kurniawan 1) Yulius Denny Prabowo 2) Teknik Informatika Institut Teknologi dan
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA-JONES
PERANCANGAN APLIKASI DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA VIOLA-JONES TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pasundan
Lebih terperinciESTIMASI FUNGSI SPASIAL PADA IDENTIFIKASI FITUR WAJAH
ESTIMASI FUNGSI SPASIAL PADA IDENTIFIKASI FITUR WAJAH Akhyar 1*, Risanuri Hidayat 1, Bimo Sunarfri Hantono 1 1 Department of Electrical Engineering and Information Technology, Universitas Gadjah Mada *
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Desain penelitian ini mengacu pada tahapan proses yang ada pada sistem
21 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian ini mengacu pada tahapan proses yang ada pada sistem pengenalan wajah ini yaitu input, proses dan output. Dengan input bahan penelitian
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 terperinciNavigasi Perangkat Lunak ebook Reader Berbasis Mobile Menggunakan Fitur Face Tracking
Navigasi Perangkat Lunak ebook Reader Berbasis Mobile Menggunakan Fitur Face Tracking Rikza Azriyan, Saparudin, dan Reza Firsandaya Malik Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
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 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 terperinciSistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones
Jurnal Emitor Vol.17 No. 01 ISSN 1411-8890 Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones Adinda Rizkita Syafira Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,
Lebih terperinciAplikasi Rekursifitas pada Algoritma Viola Jones
Aplikasi Rekursifitas pada Algoritma Viola Jones Maulana Akmal - 13516084 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciPengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah
Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter Roslyn Yuniar Amrullah 7406040026 Abstrak Computer Vision merupakan disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
68 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Algoritma Pengujian dilakukan untuk mendapatkan algoritma yang paling optimal dari segi kecepatan dan tingkat akurasi yang dapat berjalan secara real time pada smartphone
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di dunia
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D
30 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Penelitian ini mengembangkan model sistem pengenalan wajah dua dimensi pada citra wajah yang telah disiapkan dalam
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tubuh Manusia Tubuh manusia merupakan salah satu objek pendeteksian yang sedang populer, hal ini dapat dibuktikan dengan banyaknya jurnal mengenai perancangan program pendeteksian
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengolahan citra digital merupakan salah satu subjek dari teknologi informasi yang sangat menarik dan menantang saat ini. Proses pengolahan citra digital bertujuan
Lebih terperinciREALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES
REALISASI SISTEM DETEKSI RASA KANTUK BERDASARKAN DURASI KEDIPAN MATA SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES Avrian Andreas Marjono NRP : 1222006 e-mail : avrianandreas@yahoo.co.id ABSTRAK Rasa
Lebih terperinciDETEKSI WAJAH METODE VIOLA JONES PADA OPENCV MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN PYTHON
DETEKSI WAJAH METODE VIOLA JONES PADA OPENCV MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN PYTHON Dedi Ary Prasetya 1, Imam Nurviyanto 2 1,2 Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani Tromol
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
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 terperinciRancang Bangun Prototipe Aplikasi Pengenalan Wajah untuk Sistem Absensi Alternatif dengan Metode Haar Like Feature dan Eigenface
Rancang Bangun Prototipe Aplikasi Pengenalan Wajah untuk Sistem Absensi Alternatif dengan Metode Haar Like Feature dan Eigenface Wahyu Sulistiyo, Budi Suyanto, Idhawati Hestiningsih, Mardiyono, Sukamto
Lebih terperinciKLASIFIKASI OBJEK KENDARAAN MENGGUNAKAN HAAR CASCADE CLASSIFIER TUGAS AKHIR
KLASIFIKASI OBJEK KENDARAAN MENGGUNAKAN HAAR CASCADE CLASSIFIER TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Moch
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 PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Dalam beberapa tahun terakhir perkembangan Computer Vision terutama dalam bidang pengenalan wajah berkembang pesat, hal ini tidak terlepas dari pesatnya
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 terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciPENGKONVERSIAN IMAGE MENJADI TEKS UNTUK IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN. Sudimanto
Media Informatika Vol. 14 No.3 (2015) Abstrak PENGKONVERSIAN IMAGE MENJADI TEKS UNTUK IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN Sudimanto Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Juanda
Lebih terperinciUJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK
UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL I Gusti Ngurah Suryantara, Felix, Ricco Kristianto gusti@bundamulia.ac.id Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Beberapa
Lebih terperinciPEMBUATAN APLIKASI PEMINDAI UANG KERTAS DENGAN ALGORITMA VIOLA-JONES
Seminar Nasinal Teknlgi Infrmasi dan Multimedia 2016 PEMBUATAN APLIKASI PEMINDAI UANG KERTAS DENGAN ALGORITMA VIOLA-JONES Sidik Hadi Kurniadi1), Akhmad Adi Edvant2) 1), 2) Teknik Infrmatika STMIK AMIKOM
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 terperinciPENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE
PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE Widodo Muda Saputra, Helmie Arif Wibawa, S.Si, M.Cs, dan Nurdin Bahtiar, S.Si, M.T Fakultas Sains dan Matematika, Jurusan Ilmu Komputer
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 terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. secara otomatis. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih locker
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Pada perancangan tugas akhir ini menggunakan metode pemilihan locker secara otomatis. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih
Lebih terperinciTRANSLASI BAHASA ISYARAT
TRANSLASI BAHASA ISYARAT Juniar Prima Rakhman), Nana Ramadijanti, S.Kom, M.Kom), Edi Satriyanto S.Si, M.Si) Jurusan Teknik Informatika, PENS ITS Surabaya Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60 08050 E-mail :
Lebih terperinciPenggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai
41 Penggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai Andrianus HendroTriatmoko, Sholeh Hadi Pramono dan Harry S. Dachlan Abstrak -- Pelaksanaan pengisian daftar kehadiran
Lebih terperinciAPLIKASI DETEKSI WAJAH PEGAWAI BUS TRANS SEMARANG
APLIKASI DETEKSI WAJAH PEGAWAI BUS TRANS SEMARANG Satria Wira Pradana 1, T. Sutojo, S.Si, M.Kom 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika-S1, Fakultas Ilmu Komputer, Uniersitas Dian Nuswantoro Semarang Jl. Nakula
Lebih terperinciSistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL
179 Sistem Pengenalan Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL Dodit Suprianto, Rini Nur Hasanah, Purnomo Budi Santosa Abstrak Aplikasi sistem pengenalan wajah secara real time dapat ditemukan
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 I PENDAHULUAN. dengan memanfaatkan ciri wajah yang telah tersimpan pada database atau wajah
BAB I 1. asd PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dewasa ini perkembangan teknologi di bidang informasi khususnya dengan menggunakan komputer telah berkembang, hal ini menyebabkan banyak aplikasi baru
Lebih terperinciSISTEM PENDETEKSI JUMLAH MOBIL DALAM INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEM (ITS) MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES
semantik, Vol.2, No.1, Jan-Jun 2016, pp. 13-22 ISSN: 2502-8928 (Online) 13 SISTEM PENDETEKSI JUMLAH MOBIL DALAM INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEM (ITS) MENGGUNAKAN METODE VIOLA-JONES Irmaya Citra Harwendhani*
Lebih terperinciSistem Pendeteksian Jari Telunjuk pada Game TicTacToe Menggunakan Metode Viola dan Jones
ISSN 1858-4667 JURNAL LINK Vol 16/No. 1/Februari 2012 Sistem Pendeteksian Jari Telunjuk pada Game TicTacToe Menggunakan Metode Viola dan Jones Setiawardhana, S.T, M.T 1), Nana Ramadijanti, S.Kom, M.Kom
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan viola-jones untuk pendeteksian manusia. 2.1. Computer Vision Computer Vision merupakan
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 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 terperinciSISTEM PELACAKAN WAJAH METODE HAAR
SISTEM PELACAKAN WAJAH METODE HAAR Endah Sudarmilah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta Email : endah_te@yahoo.com Abstrak. Penelitian deteksi
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK VALIDASI PESERTA UJIAN ONLINE MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE DAN EIGEN FACE VECTOR
APLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK VALIDASI PESERTA UJIAN ONLINE MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE DAN EIGEN FACE VECTOR Mika Tandililing Program Studi Teknik Komputer, STMIK Profesional ladabarra@gmail.com
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 3 PERANCANGAN SISTEM. Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang
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
Lebih terperinciSISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL (PROPOSAL SKRIPSI) diajukan oleh. NamaMhs NIM: XX.YY.ZZZ. Kepada
SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL (PROPOSAL SKRIPSI) diajukan oleh NamaMhs NIM: XX.YY.ZZZ Kepada JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK STIKOM BALIKPAPAN LEMBAR PERSETUJUAN Proposal Skripsi
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 terperinci1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
1 1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Iris mata merupakan salah satu organ internal yang dapat di lihat dari luar. Selaput ini berbentuk cincin yang mengelilingi pupil dan memberikan pola warna pada mata
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 terperinciNASKAH PUBLIKASI DETEKSI WAJAH DENGAN METODE VIOLA JONES PADA OPENCV MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN PYTHON
NASKAH PUBLIKASI DETEKSI WAJAH DENGAN METODE VIOLA JONES PADA OPENCV MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN PYTHON Disusun untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Strata Satu Jurusan Teknik
Lebih terperinciFACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA
FACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA Edy Winarno¹, Agus Harjoko² ¹ Program Studi Teknik Informatika FTI Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang
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 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 terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE Aeri Rachmad Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Lebih terperinciDeteksi Jenis Kendaraan di Jalan Menggunakan OpenCV
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-296 Deteksi Jenis di Jalan Menggunakan OpenCV Alvin Lazaro, Prof. Dr. Ir. Joko Lianto Buliali, M.Sc., Bilqis Amaliah S.Kom.,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi penjelasan tentang pemahaman-pemahaman penulis yang diperoleh dari tinjauan buku-buku referensi, makalah-makalah di jurnal-jurnal yang berhubungan dengan topik
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS & PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS & PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Permasalahan Menurut Wakapolda Sulawesi Selatan dan Barat (tvone, 2010), Brigjen Pol Wisjnu Amat Sastro, Indonesia saat ini menempati urutan pertama berdasarkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. telinga, wajah, infrared, gaya berjalan, geometri tangan, telapak tangan, retina,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Sidik jari, tanda tangan, DNA, telinga, wajah, infrared,
Lebih terperinciBAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI. banyak dipelajari dan dikembangkan saat ini, baik oleh para pelajar, maupun para ahli.
BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Pendeteksian Objek Viola Jones Pendeteksian objek merupakan salah satu topik dalam visi komputer yang cukup banyak dipelajari dan dikembangkan saat ini, baik oleh para
Lebih terperinciSIMULASI PENGENALAN WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN LINEAR DUA DIMENSI (2D-LDA) DENGAN JARAK MANHATTAN, CANBERRA DAN EUCLIDEAN
SIMULASI PENGENALAN WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN LINEAR DUA DIMENSI (2D-LDA) DENGAN JARAK MANHATTAN, CANBERRA DAN EUCLIDEAN Rivaldi MHS *), Ajub Ajulian Zahra, Imam Santoso, and
Lebih terperinciBAB I PERSYARATAN PRODUK
BAB I PERSYARATAN PRODUK Pemrosesan gambar secara digital telah berkembang dengan cepat. Pengolahan gambar ini didukung dengan kemajuan teknologi perangkat keras yang signifikan. Produk produk pengolah
Lebih terperinciTUGAS AKHIR FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE VIOLA & JONES
TUGAS AKHIR HALAMAN JUDUL FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE VIOLA & JONES Diajukan guna melengkapi sebagian syarat dalam mencapai gelar Sarjana Strata Satu (S1) Disusun Oleh : Nama : Akhmad Amirushufi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinci