Enhancement of dronogram aid to visual interpretation of target objects via intuitionistic fuzzy hesitant sets

In this paper, we address the hesitant information in enhancement task often caused by differences in image contrast. Enhancement approaches generally use certain filters which generate artifacts or are unable to recover all the objects details in images. Typically, the contrast of an image quantifies a unique ratio between the amounts of black and white through a single pixel. However, contrast is better represented by a group of pix- els. We have proposed a novel image enhancement scheme based on intuitionistic hesi- tant fuzzy sets (IHFSs) for drone images (dronogram) to facilitate better interpretations of target objects. First, a given dronogram is divided into foreground and background areas based on an estimated threshold from which the proposed model measures the amount of black/white intensity levels. Next, we fuzzify both of them and determine the hesitant score indicated by the distance between the two areas for each point in the fuzzy plane. Finally, a hyperbolic operator is adopted for each membership grade to improve the pho- tographic quality leading to enhanced results via defuzzification. The proposed method is tested on a large drone image database. Results demonstrate better contrast enhancement, improved visual quality, and better recognition compared to the state-of-the-art methods.Web of Science500866

Perubahan kecerahan game 2 dimensi berdasarkan realitas nyata ekspresi wajah Berbasis Metode Convolutional Neural Network

Keberhasilan game bergantung pada kondisi pemain. Selama game berlangsung, pemain cenderung memunculkan keadaan mereka melalui ekspresi wajah. Keadaan ini dapat digunakan sebagai pengembangan game untuk dikombinasikan dengan ekspresi wajah pemain, seperti face expression recognition (FER). Dalam penelitian ini membahas tentang game Flappy Bird yang menggunakan FER sebagai simulasi pada perubahan masking layer. Selama permainan berlangsung, webcam menangkap citra wajah secara real-time dan di deteksi ke dalam kategori menggunakan metode CNN. Kemudian output dari hasil deteksi ekspresi dikirim pada sistem game untuk mengubah masking layer dengan tingkat kegelapan masing-masing berdasarkan kelas angry (100 %), happy (5 %), dan neutral (50 %). Aplikasi ini berhasil dijalan pada kedua dataset menghasilkan akurasi sebesar 88% pada dataset CK+ dengan tingkat error 0.39 dan 76 % pada dataset custom dengan tingkat error 0.48 selama 100 epoch. Sehingga mendapatkan nilai dari hasil deteksi FER pada kamera webcam dengan aplikasi flappy bird menunjukkan keberhasilan 78 %. Algoritma CNN dapat menghasilkan nilai error yang rendah dengan tingkat nilai akurasi yang tinggi dalam pengujian kfold cross validation dan ROC