Coverage, Diversity, and Coherence Optimization for Multi-document Summarization

A great summarization on multi-document with similar topics can help users to get useful in¬for¬ma¬tion. A good summary must have an extensive coverage, minimum redundancy (high diversity), and smooth connection among sentences (high coherence). Therefore, multi-document summarization that con¬siders the coverage, diversity, and coherence of summary is needed. In this paper we pro¬pose a novel method on multi-document summarization that optimizes the coverage, diversity, and co¬her¬ence among the summary's sentences simultaneously. It integrates self-adaptive differential evo¬lu¬tion (SaDE) al¬gorithm to solve the optimization problem. Sentences ordering algorithm based on top¬ic¬al closeness ap¬proach is performed in SaDE iterations to improve coherences among the summary's sen¬tences. Ex¬pe¬ri¬ments have been performed on Text Analysis Conference (TAC) 2008 data sets. The ex¬perimental re¬sults showed that the proposed method generates summaries with average coherence and ROUGE scores 29-41.2 times and 46.97-64.71% better than any other method that only consider coverage and di¬versity, re-spect¬ive¬ly

Segmentasi Citra Panoramik Gigi Menggunakan Similaritas Antar Gray Level Berdasarkan Index of Fuzziness

Metode segmentasi citra berdasarkan teori fuzzy dan similaritas antar gray level mampu mengatasi masalah ambiguitas gray level dan pencahayaan yang tidak merata yang biasa ditemui pada citra medis. Namun, segmentasi dengan penentuan initial seeds-nya berdasarkan jumlah piksel minimum menghasilkan citra yang kurang baik saat diterapkan pada citra dengan kontras yang rendah, seperti yang terdapat pada citra panoramik gigi. Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi citra panoramik gigi dengan penentuan initial seeds berdasarkan index of fuzziness terbesar pada histogram. Histogram dibagi kedalam tiga daerah berdasarkan posisi dari pusat fuzzy region. Kemudian, proses pengukuran similaritas antar gray level yang berada pada fuzzy region dilakukan untuk menemukan threshold yang optimal. Performa metode yang diusulkan diuji menggunakan citra panoramik gigi. Evaluasi performa dilakukan dengan menghitung nilai Misclassification Error antara citra hasil segmentasi dengan citra ground truth. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa hasil segmentasi metode yang diusulkan pada citra panoramik gigi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan hasil segmentasi dari metode Otsu

Deteksi Tangan Otomatis pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Metode Deep Gated Recurrent Unit (GRU)

Tunarungu adalah hilangnya pendengaran baik salah satu telinga maupun keduanya. Untuk melakukan komunikasi tunarungu menggunakan bahasa isyarat menggunakan kedua tangannya. Saat ini terdapat 2 sistem bahasa isyarat yaitu BISINDO dan SIBI. Bahasa isyarat adalah bahasa yang menggunakan gerakan tubuh berupa tangan dan bibir untuk menjelaskan sebuah arti. Namun masih banyak masyarakat yang belum paham dengan bahasa isyarat, oleh karena itu dilakukan sebuah penelitian dengan menggunakan metode deep gated recurrent unit (GRU) yang dapat membaca gerakan tangan pada video bahasa isyarat Indonesia. Penelitian ini menggunakan 3 class yaitu ucapan hallo, terimakasih, dan sama sama. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengolahan video atau proses pre-processing pada video. Pengujian terhadap 45 video data training dan 36 video data testing. Pengujian yang dilakukan terhadap data testing menghasilkan nilai akurasi sebesar 88%