113090248
515 - Analysis, Calculus, Theory of functions
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Optical Data Processing
207 kali
Optical Character Recognition (OCR) adalah konversi mekanik atau elektronik dari gambar scan tulisan tangan, ketik, atau cetak ke da lam encoded text untuk komputer . Kajian tentang
akhir ini memberikan metode dengan akurasi yang baik dan kecepatan komputasi yang semakin ringan. Komputasi yang semakin ringan memungkinkan mesin dengan spesifikasi rendah seperti smart phone sanggup mengerjakan OCR.<br> Pada Tugas Akhir ini diterapkan metode OCR, dengan menggunakan Contour Analysis dengan representasi contour berupa bilangan kompleks dan metode feature extraction Intercorelation dan Autocorrelation function dan dengan feature preselection menggunakan algoritma longest common subsequence (LCS) . Untuk penghalusan contour digunakan algoritma Rames Douglas Peucker (RDP).<br> Hasil pen gujian menunjukkan penghalusan contour dengan menggunakan RDP dengan konfigurasi epsilon optimal se besar 2, 0 dan titik contour sebanyak 32 akurasi yang dihasilkan lebih besar 4% dari pada tidak menggunakan RDP . Penggunaan feature preselection menggunakan LCS lebih efektif menyeleksi dari pada Euclidean distance . LCS dengan konfigurasi toleransi optimal sebesar 0,1 menghasilkan 68 contour hasil preseleksi dari 676 contour . Euclidean distance dengan konfigurasi threshold jarak 0,3 menghasilkan 158 contour hasil preseleksi dari 676 contour. <br> OCR, feature preselection , algoritma Rames - Douglas - Peucker, longest common subsequence , contour a nalisi s .
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | Dwi Cahyo Nugroho |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Bedy Purnama, S.Si . , M . T; Mahmud Dwi Sulist i yo, S.T. , M.T |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom |
Kota | Bandung |
Tahun | 2014 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |