Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
SHABRAN FAUZAN AHMAD
Informasi Umum
Kode
18.04.119
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Image Processing - Computer Vision
Dilihat
248 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Bidang computer vision khususnya OCR sudah ada sejak zaman dahulu dan sudah digunakan oleh manusia untuk mempermudah pekerjaan sehari-hari. Namun, untuk pengenalan tulisan tangan masih ada tantangan tersendiri, yaitu tingkat kesulitan untuk mengenali karena tulisan tangan setiap manusia banyak jenisnya bahkan untuk satu angka ditulis lebih dari satu kali dapat berbeda. Untuk itu, dibuatlah sistem pengenalan tulisan tangan menggunakan metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Metode SIFT merupakan salah satu metode feature extraction yang memiliki performa baik. Ditambah dengan SVM classifier, sistem pengenalan tulisan tangan berhasil dibuat dengan akurasi sebesar 95,4% pada data set MNIST sebanyak 10.000 data testing. ?
- CIG4E3 - PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
- CIG4I3 - SISTEM REKOGNISI
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | SHABRAN FAUZAN AHMAD |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Febriyanti Sthevanie, Said Al Faraby |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2018 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
