Pengembangan Metode Block Matching Untuk Deteksi Copy-move Pada Pemalsuan Citra

Pemalsuan citra dengan maksud menutupi sebagian objek pada citra dengan blok lain pada citra yang sama disebut dengan copy-move. Deteksi copy-move pada citra dapat dilakukan pada domain spasial melalui pengolahan pada tiap pikselnya maupun pada domain frekeunsi melalui beberapa fungsi transformasi. Penelitian ini mengusulkan deteksi copy-move pada domain spasial dengan mengembangkan metode block macthing. Metode yang diusulkan terbagi atas dua pendekatan yaitu excact match dan robust match. Pendekatan excact match dimulai dengan: input citra RGB, pengambi-lan blok, penghitungan nilai hash tiap blok, pencarian blok yang mirip dan diakhiri dengan dengan operasi morfologi untuk penghalusan hasil deteksi. Sedangkan pendekatan robust match mirip dengan exact match namun nilai hash diganti dengan Discrete Cosine Transform (DCT). Hasil uji coba menujukkan bahwa pendekatan robust match mendapatkan hasil sedikit lebih baik dibandingkan dengan excact match dimana nilai rata-rata kualitas deteksi 75% dengan kualitas deteksi terbaik sebesar 97%

Desain dan Analisis Algoritma Penyelesaian Permasalahan Penugasan Bersyarat dengan Representasi Bipartite Graph

Permasalahan dalam penelitian ini adalah permasalahan penugasan bersyarat dimana terdapat beberapa pekerjaan dan beberapa orang pekerja. Setiap pekerjaan harus dilakukan oleh semua orang yang ada serta setiap orang memiliki waktu yang dibutuhkan tersendiri dalam menyelesaikan pekerjaan tersebut. Setiap orang hanya dapat mengerjakan sebuah pekerjaan dan sebuah pekerjaan hanya dapat dikerjakan oleh satu orang dalam satu waktu. Pekerjaan yang dimaksud juga bersifat independen dalam artian dapat dilakukan kapanpun oleh setiap orang. Semua orang juga dapat berhenti kapanpun untuk melakukan sebuah pekerjaan tersebut. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode pencarian maximum-size matching pada sebuah bipartite graph yang mengacu pada permasalahan penugasan bersyarat. Dalam penelitan ini dibahas algoritma Hopcroft-Karp untuk menyelesaikan permasalahan penugasan bersyarat tersebut dengan menggunakan bahasa pemrograman C++. Dari serangkaian proses penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa algoritma yang dirancang sesuai dengan permasalahan ini dipengaruhi secara kuadratik baik oleh jumlah pekerjaan ataupun pekerjanya

Segmentasi Citra Ikan Tuna Dengan Mahalanobis Histogram Thresholding Dan Mahalanobis Fuzzy C-Means

. Fuzzy C-Means segmentation algorithm based on Mahalanobis distance can be utilized to segment tuna fish image. However, initialization of pixels membership value and clusters centroid randomly cause the segmentation process become inefficient in terms of iteration and time of computation. This paper proposes a new method for tuna fish image segmentation by Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) and Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). The proposed method consists of three main phases, namely: centroid initialization, pixel clustering and accuracy improvement. The experiment carried out obtained average of iteration amount is as many as 66 iteration with average of segmentation time as many as 162.03 second. While the average of Accuracy is 98.54%, average of Missclassification Error is 1.46%. The result shows that the proposed method can improve the efficiency of segmentation method in terms of number of iterations and time of segmentation. Besides that, the proposed method can give more accurate segmentation result compared with the conventional method

Pembandingan Kompleksitas Algoritma Pada Penyelesaian Permasalahan Graph Isomorphism

Graf adalah sebuah model yang direpresentasikan sebagai kumpulan titik atau simpul dan beberapa garis yang menghubungkan antar titik atau yang disebut sebagai edge. Graf bisa digunakan sebagai model berbagai macam relasi dalam berbagai macam bidang seperti fisika, biologi, dan teknologi informasi. Salah satu masalah yang muncul di graf adalah masalah isomorphism.Graf A dan graf B bisa dikatakan isomorphic jika semua simpul di graf A bisa dipetakan ke simpul di graf B secara bijeksi. Untuk bisa mengetahui apakah kedua graf bersifat isomorphic ada beberapa pilihan algoritma yang bisa digunakan seperti VF2, Schmidt & Druffel fast backtracking dan lain lain.Pada tugas akhir ini, akan diselesaian permasalahan dengan judul “ISOMORPH” pada situs penilaian daring SPOJ. Pada permasalahan tersebut akan terdapat beberapa graf yang harus dicari pasangan isomorphic nya. Permasalahan tersebut akan diselesaikan dengan menggunakan 2 macam algoritma yaitu algoritma VF2 dan algoritma Schmidt & Druffel fast Backtracking

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 Kecepatan Kendaraan Berjalan di Jalan Menggunakan OpenCV

Saat ini, di berbagai kota telah dipasang CCTV pada setiap ruas jalan. Dari CCTV, dapat diketahui kondisi lalu lintas, namun tidak dapat diketahui kecepatan setiap kendaraaan. Oleh karena itu, dibuat perangkat lunak yang dapat mendeteksi kecepatan kendaraan di ruas jalan dari video yang diambil oleh CCTV. Tujuan lainnya adalah untuk mengetahui perbedaan hasil deteksi kecepatan dengan berbagai nilai FPS (Frame Per Second).Input untuk aplikasi ini adalah video (.avi). Pertama, sistem mengambil Region of Interest (ROI). Selanjutnya, sistem melakukan background subtraction, membuat garis awal dan akhir, memperbarui posisi kendaraan, dan menyimpan hasil kecepatan rata-rata kendaraan ke berkas Excel (.xls).Skenario uji coba dilakukan berdasarkan nilai FPS pada video (30 FPS, 27 FPS, 25 FPS, dan 20 FPS). Setiap skenario terdapat sub-skenario berdasarkan posisi koordinat garis akhir {(296,0); (282,0); (270,0); dan (248,0)}. Pengujian dilakukan 5 kali setiap skenario, lalu dibandingkan dengan hasil sebenarnya untuk mendapatkan nilai error pada sistem. Error terkecil yang dihasilkan sistem sebesar 2,75% dengan posisi koordinat garis akhir di (282,0) pada skenario 30 FPS