Perbandingan Rapid Centroid Estimation (RCE) — K Nearest Neighbor (K-NN) Dengan K Means — K Nearest Neighbor (K-NN)

Teknik Clustering terbukti dapat meningkatkan akurasi dalam melakukan klasifikasi, terutama pada algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Setiap data dari setiap kelas akan membentuk K cluster yang kemudian nilai centroid akhir dari setiap cluster pada setiap kelas data tersebut akan dijadikan data acuan untuk melakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma K-NN. Namun kendala dari banyaknya teknik clustering adalah biaya komputasi yang mahal, Rapid Centroid Estimation (RCE) dan K-Means termasuk kedalam teknik clustering dengan biaya komputasi yang murah. Untuk melihat manakah dari kedua algoritma ini (RCE dan K-Means) yang lebih baik memberikan peningkatan akurasi pada algoritma K-NN maka, pada penelitian ini akan mencoba untuk membandingkan kedua algoritma tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah gabungan RCE—K-NN memberikan hasil akurasi yang lebih baik dari K-Means—K-NN pada data set iris dan wine. Namun dalam perubahan nilai akurasi RCE—K-NN lebih stabil hanya pada data set iris. Sedangkan pada data set wine, K-Means—K-NN terlihat mendapati perubahan akurasi yang lebih stabil dibandingkan RCE—K-NN

Visualization and image based characterization of hydrodynamic cavity bubbles for kidney stone treatment

Accurate detection, tracking and classification of micro structures through high speed imaging are very important in many biomedical applications. In particular, visualization and characterization of hydrodynamic cavity bubbles in breaking kidney stones have become a real challenge for researchers. Various micro imaging techniques have been used to monitor either an entire bubble cloud or individual bubbles within the cloud. The main target of this thesis is to perform an image based characterization of hydrodynamic cavity bubbles for kidney stone treatment by designing and constructing a new imaging setup and implementing several image processing and computer vision algorithms for detecting, tracking and classifying cavity bubbles. A high speed CMOS camera with a long distance microscope illuminated by 2 pulsed 198 high performance LED arrays is designed. This system and a μ-PIV setup are used for capturing images of high speed bubbles. Several image processing algorithms including median and morphological filters, segmentation, edge detection and contour extraction algorithms are extensively used for the detection of the bubbles. Furthermore, incremental selftuning particle filtering (ISPF) method is utilized to track the motion of the high speed cavity bubbles. These bubbles are also classified by their geometric features such as size, shape and orientation. An extensive visualisation work is conducted on the new setup and cavity bubbles are successfully detected, tracked and classified from the microscopic images. Despite very low exposure times and high speed motion of the bubbles, developed system and methods work in a very robust manner. All the algorithms are implemented in Microsoft Visual C++ using OpenCV 2.4.2 library

Современные техника и технологии. Т. 2

Сборник содержит научные статьи студентов, аспирантов и молодых ученых - участников ежегодной Международной конференции «Современные техника и технологии», разделенные по научным направлениям: автоматическое управление и системная инженерия; физические методы в науке и технике; дизайн и художественные аспекты инженерной деятельности; социально-гуманитарный аспект инженерной деятельности. Материалы сборника представляют интерес для специалистов, преподавателей, исследователей в сфере управления в технических системах, системного анализа и цифровой обработки сигналов; физических методов в науке и технике, радиационной экологии и безопасности, ядерных технологий; дизайна и информационных технологий в дизайне; социально-гуманитарного аспекта инженерной деятельности