Perancangan Arsitektur Pemaralelan Untuk Mencari Shortest Path Dengan Algoritma Dijkstra

Perancangan arsitektur pemaralelan merupakan salah satu tahap penting dalam komputasi paralel. Tahap ini bertujuan agar kompleksitas komputasi dan komunikasi dapat efisien. Tulisan ini merupakan kajian perancangan arsitektur pemaralelan mencari Shortest Path dengan Algoritma Dijkstra. Rancangan ini ditinjau berdasarkan aspek analisis algoritma baik kompleksitas komputasi maupun komunikasi

Studi Banding Antara Metode Minimum Distance Dan Gaussian Maximum Likelihood Sebagai Pengklasifikasi Citra Multispektral

Metode Minimum Distance merupakan metode sederhana (metrik jarak) yang digunakan untuk alat pengklasifikasi pada masalah pengenalan pola. Demikian pula Metode Gaussian Maximum Likelihood, informasi yang ditunjukkan metode ini cukup lengkap, karena selain rata-rata, juga memperhitungkan informasi variansi pada variable yang diukur. Tulisan ini mengkaji mekanisme dan kinerja kedua metode, yang diujikan pada data citra multispektral daerah Riau dan Jawa Tengah. Dari hasil penelitian ini, ternyata penggunaan metode Gaussian Maximum Likelihood mempunyai akurasi yang lebih baik dibandingkan metode Minimum Distance

Studi Analisis Pengenalan Pola Tulisan Tangan Angka Arabic (Indian) Menggunakan Metode K- Nearest Neighbors Dan Connected Component Labeling

Handwriting refers to the result of writing by hand (not typed). The writing style of people are not the same. One of the United Nations official languages, Arabic, has a numerical system known as Arabic (Indian) numeral. The identification of feature help humans to be able distinguish the patterns. The grouping patterns can be applied to the machine for recognizing object in the image. Connected component labeling is used for separating characters to be easily recognizable. K- nearest neighbors is used to find the similarity value between query image and template images are based on the nearest neighbors class. This analytical study was tested using 100 test images. The top three classification results of Arabic (Indian) handwritten recognition use k- nearest neighbors (KNN) are 86% when k = 1, 84% when k = 3, and 83% with k = 5

Implementasi Teknik Mesh Morphing Dan Selection Morphing Pada Citra Digital Dengan Delphi 7.0

Dalam pembuatan sebuah film, ada banyak jenis spesial efek yang ditambahkan ke dalam sebuah film untuk menghasilkan suatu film yang berkualitas. Salah satu spesial efek yang sering digunakan adalah morphing, yaitu suatu efek dimana suatu obyek diubah perlahan-lahan menjadi obyek lain. Sebelum menggunakan komputer, efek ini dilakukan dengan cara tradisional yang sulit dan memakan waktu lama dalam pembuatannya dengan hasil yang kurang memuaskan, dengan menggunakan komputer selain waktu pembuatannya jauh lebih cepat, hasilnya pun jauh lebih bagus. Tugas Akhir ini membahas tentang pembuatan efek morphing dengan menggunakan teknik mesh morphing dan selection morphing. Aplikasi yang dibuat diharapkan dapat menambah alternatif cara dalam pembuatan efek morphing, sehingga dapat menciptakan animasi yang lebih efektif dan efisien. Hasil pengujian aplikasi ini menunjukan bahwa pada teknik mesh morphing sangat memperhitungkan site point-site point pada gambar asal dan gambar tujuan, karena akan mempengaruhi kualitas animasi yang dihasilkan. Halus tidaknya animasi bergantung pada peletakan site point. Jika hanya mempunyai 1 buah gambar, atau terlalu sulit memperoleh gambar tujuan yang sesuai, maka dapat menggunakan teknik selection morphing dalam pembuatan animasiny

Pengenalan Pola Iris Mata Menggunakan Metode Template Matching Dengan Library Opencv

Biometrics is a technology that used on computer systems in the introduction of a person using a part of the human body. One part of the body that can be used in biometric systems are human iris, due to the nature of the iris of the eye that will not change and is unique among person with another person. One application of biometrics using human iris is on the smartphone. The system was built using OpenCV as the main library. Proposed recognition system was divided into two stages, there was iris recognition stage and iris matching stage. Recognition stage began with taking the image, and then do the pre-processing stage which consists of scaling operations to a smaller size and grayscaling, then proceed to the segmentation stage, using Canny edge detection method, circle Hough transform method for detecting circle of the iris and the pupil, and Daugman's rubber sheet models for normalization, then proceed to the feature extraction stage using Gabor Filter and Average Absolute Deviation. Matching phase was made using euclidean distance method to measure the similarity distance between two iris features. Tests carried out with 10 eye images, each of which 5 left and right eye images are derived from the research subjects. The results of this study concluded that the optimal threshold for this system was 475 with a percentage of 36% False Reject Rate, False Acceptance Rate 40%, 38% system error ratio, and the Genuine Acceptance Rate 64%

Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan

---Pengenalan pola tandatangan dimaksudkan agar komputer dapat mengenali tandatangan dengan cara mengkonversi gambar, baik yang dicetak ataupun ditulis tangan ke dalam kode. Metode yang dipilih dalam pengenalan pola tandatangan ini adalah metode pembelajaran Kohonen Neural Network(Kohonen) dan Learning Vector Quantization(LVQ). Metode Kohonen mengambil bobot awal secara acak, kemudian bobot tersebut di-update hingga dapat mengklasifikasikan diri sejumlah kelas yang diinginkan. Pada metode LVQ bobot awal di-update dengan menggunakan pola yang sudah ada. Dalam penelitian ini, diberikan hasil pengamatan dan perbandingan tentang tingkat keakuratan dan waktu yang dibutuhkan dalam proses pembelajaran terhadap pola tandatangan pada metode Kohonen dan LVQ menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0 Enterprise Edition