IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK KEMASAN BERDASARKAN LABEL KEMASANNYA

Identifikasi produk kemasan merupakan salah satu bentuk implementasi dari pengolahan citra digital. Aplikasi ini dibangun dengan memanfaatkan fitur utama dari citra yaitu fitur warna dan fitur bentuk. Dengan melakukan penggabungan dari kedua fitur ini dihasilkan aplikasi yang mampu melakukan pengidentifikasian terhadap produk kemasan dengan tingkat akurasi yang lebih baik daripada hanya menggunakan fitur warna ataupun fitur bentuk secara terpisah. Pada penelitian ini, proses identifikasi dilakukan secara real time dengan menggunakan kamera web cam. Proses identifikasi dilakukan dengan pengambilan gambar dari label kemasan produk itu sendiri kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur sehingga dari hasil ekstraksi fitur tersebut dapat diketahui identitas masing-masing produk. Proses ekstraksi fitur warna digunakan metode histogram hue karena nilai hue merupakan nilai warna murni tanpa adanya unsur cahaya. Sedangkan untuk proses ekstraksi fitur bentuk digunakan metode deteksi tepi canny karena berdasarkan hasil penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya , metode deteksi tepi canny merupakan salah satu metode deteksi tepi yang cukup baik dan akurat. Dari hasil pengujian keberhasilan identifikasi produk jika menggunakan fitur warna saja ataupun menggunakan gabungan fitur warna dan fitur bentuk adalah 99.33%. Sedangkan hasil identifikasi dengan fitur bentuk saja keberhasilannya hanya 30.67%. Kata kunci – Identifikasi produk kemasan, Histogram Hue, Deteksi Tepi Can

Sistem Online Content Based Image Retrieval menggunakan Identifikasi Dominan Warna pada Foreground Objek

Content Based Image Retrieval atau CBIR merupakan salah satu bentuk aplikasi computer vision untuk pencarian citra berdasarkan fitur yang ada pada citra itu sendiri. Sistem dibangun dengan memanfaatkan fitur utama dari citra yaitu fitur warna. Ekstraksi fitur warna yang umum dipakai adalah histogram warna, tetapi pada umumnya citra hadir dalam kondisi background yang sangat beragam, hal ini berpengaruh terhadap kebenaran hasil retrival. Optimasi CBIR yang dilakukan pada penelitian ini adalah menggunakan fitur warna dari foreground citra. Pada penelitian ini aplikasi CBIR dibangun dengan input citra query secara online dengan menggunakan kamera web. Proses pencarian dilakukan dengan pengambilan gambar online kemudian dengan metode proses ekstraksi fitur warna sehingga dapat diketahui informasi ciri dari gambar. Pemrosesan awal yang dilakukan adalah normalisasi ukuran (resize 320 x 240), normalisasi cahaya, menghilangkan background. Model warna yang digunakan pada ekstraksi fitur adalah HSV. Proses selanjutnya adalah histogram interseksi pada warna HSV. Hasil pengujian CBIR Online pada sepuluh kategori obyek diperoleh rata-rata kemiripan 94.4%. Histogram interseksi HSV dapat digunakan untuk memperoleh fitur ciri general citra. Pengujian CBIR Online dengan data citra di luar data training rata-rata kemiripan sebesar 90%

Content Based Image Retrieval Berdasarkan Ciri Tekstur Menggunakan Wavelet

Content Based Image Retrieval System (CBIR) merupakan suatu metode pencarian citra dengan melakukan perbandingan antara citra query dengan citra yang ada didatabase berdasarkan informasi yang ada pada citra tersebut (Query by Example). Metode CBIR yang sering digunakan adalah pencarian berdasarkan kemiripan warna, bentuk, dan tekstur,Pada penelitian kali ini akan digunakan metode pencarian citra berdasarkan kemiripan tekstur dengan menggunakan wavelet. Jenis wavelet yang digunakan adalah Haar wavelet dengan fungsi dekomposisinya, diharapkan metode dengan wavelet ini memungkinkan pencarian citra dapat dilakukan dengan hasil yang baik khususnya citra yang berbasis tekstur

Pengelompokan Gambar Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur Menggunakan FGKA Clustering (Fast Genetics K-Means Algorithm) Untuk Pencocokan Gambar

A large collections of digital images are being created. Usually, the only way of searching these collections was by using meta data (like caption or keywords). This way is not effective, impractical, need a big size of database and giving inaccurate result. Recently, it has been developed many ways in image retrieval that use image content (color, shape, and texture) that more recognised with CBIR ( Content Based Images Retrieval). The use of centroid produced from clustered HSV Histogram and Gabor Filter using FGKA, can be used for searching parameter. FGKA is merger of Genetic Algorithm and Kmeans Clustering Algorithm. FGKA is always converge to global optimum. Image Clustering and Matching based on color-texture feature are better than based on color feature only, texture only or using non-clustering method. Keywords: Genetics Algorithm, K-Means Clustering, CBIR, HSV Histogram, Gabor Filter

PLAYLIST CHOICE WITH FACE EXPRESSION RECOGNIZE USING NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION

Pada Proyek Akhir ini dilakukan pengenalan ekspresi wajah yang diaplikasikan sebagai indikator untuk menjalankan playlist musik. Dimana sistem pengenalan ekspresi wajah berasal dari inputan data seseorang saat itu yang diambil secara offline , dengan posisi terdekat dengan kamera, dimana posisi wajah tidak boleh miring Prosesnya adalah dengan pengambilan citra wajah secara offline yang dikenali dengan kombinasi warna, dan mengekstrak fitur penting dari wajah berdasarkan lokasi alis , mata dan bentuk mulut kemudian mengenali ekspresi wajah pengguna menggunakan neural network (JST). Hasil pengenalan ekspresi wajah secara otomatis akan diindikasikan dengan menjalankan playlist musik , sehingga musik akan berubah mengikuti perubahan ekspresi wajah seseorang . Keyword : ekspresi wajah , neural network, backpropagation, neural network backpropagation, playlist music indicator usingn face expression recognition

Game TicTacToe Dengan Gerakan Jari Menggunakan Metode Viola And Jones

Perkembangan dunia Game komputer telah mengalami kemajuan yang amat pesat. Sehingga para developer Game komputer terus mengembangkan Game yang user friendly atau mudah digunakan oleh semua orang dengan desain grafik user interface yang menarik dan interaktif. Disamping itu ada beberapa Game komputer dengan kendali tanpa menggunakan keyboard dan mouse pada umumnya, seperti dengan gerakan tangan, gerakan kaki, joystick dan masih banyak yang lainnya. Dalam proyek akhir ini dibuat suatu aplikasi Game TicTacToe dengan menggunakan gerakan jari sebagai kontrol. Pendeteksian gerakan jari ini menggunakan web kamera dan menggunakan metode Viola dan Jones dan terdapat fungsi haar cascade pada library Open CV. Kemudian setelah jari dapat dideteksi, selanjutnya pelacakan jari pemain dengan membentuk jari telunjuk dan jari tengah berjauhan dan berdekatan sebagai control Game tersebut. Game TicTacToe ini dimainkan oleh 2 orang. Pembuatan Game TicTacToe ini menggunakan Visual C++.Net 2008

Translasi Bahasa Isyarat

Due to their disability, hearing-impaired uses sign language as their primary means of communication. Sign language uses hand shape, facial expression, and body gesture. However this type of communication is unfamiliar to most people therefore communication between hearing-impaired and normal people can be difficult. There is a need for a system to translate sign language into spoken/written language, so that communication between hearing impaired and normal people can be simplified. To build this final project, the use of web camera is necessary to capture the image of the user�s hand. In general this program works by tracking the hand of the user, extract the shape of the hand, and then classify it. To track the position of the hand, we use HaarClassifier that has been trained prior to this project. To extract the hand we use skin detection and noise removal in which the resultan image will then be thresholded and normalized. After the image of the hand shape is extracted, the next step is to classify it by using k nearest neighbor algoritm. Each of the normalized binary images is then converted to feature vector, from this feature vector, distance is measured to find out the majority neighbor in which the new data belongs to. This system able to identify 19 fingerspelling signs out of 26 inteded signs to be identified. The average accuracy for this system is 89.68%. This value can vary depending on the data training consistency dan noise produced

Pembuatan Aplikasi Pembacaan Quick Response Code Menggunakan Perangkat Mobile Berbasis J2ME Untuk Identifikasi Suatu Barang

Barcode is a symbol marking the real object made of sticks pattern of black and white color for easy recognition by computer. In general, barcode labeling techniques are divided into two groups, namely linear barcodes and barcode 2D (two dimensional). 2D barcode standard has many variations, but most others are superior to standard 2D barcode in Japan found that Quick Response Code (QR Code). In its development until now, mobile devices such as mobile phones have many additional features including an integrated digital camera, a network connection using infrared and bluetooth to the specific operating system. With the presence of the operating system on mobile phones allow developers to create applications that are reliable. Based on the characteristics of the QR Code and the technology used by mobile devices, at the end of this task is made an application that can read data from the image of QR Code catches an integrated camera on J2ME-based mobile devices. The process begins with the arrest of reading QR Code image using the integrated camera on the phone and then made the image and binerisasi process continued with the process of reading QR Code symbols from the binary image. In the process of image used binerisasi Quick Adaptive Thresholding algorithm, this is because the algorithm was able to overcome the image that binerisasi for uneven lighting. From the test results and analysis of reading QR Code with sizes 100x100,150x150 ,200x200 and 300x300 obtained results that the QR Code can be accessed using mobile devices, especially on the Nokia 6300 and nokia E71 is stable in size 200x200. Keywords: decoding, QR Code, the mobile device

Deteksi Kendaraan Bergerak Secara Real Time

Moving vehicle is an interesting object to do a research. Interesting things that can be made research object is the speed, type and color of vehicle. Fast-moving vehicle can cause the so-called Motion Blur Image. Motion blur is a result of finite acquisition time of practical cameras and the relative motion between the camera and moving objects.. Generally we will avoid this effect to the image that we expect to get good results. In this project we use the motion blur image to detect the speed of a vehicle as well as knowing the type and color of the vehicle. To estimate the speed of the vehicle we analyze the results of motion blur and matching by using Gabor filter and template matching from a sample of vehicle

RANCANG BANGUN SISTEM PENGELOLAAN DOKUMEN-DOKUMEN PENTING MENGGUNAKAN TEXT MINING

the need to use of data in digital formats is increasing. we needs system to manage document in digital for