SISTEM DETEKSI API DENGAN METODE SPEEDED UP ROBUST FEATURE (SURF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
LAELA CITRA ASIH
Informasi Umum
Kode
18.04.634
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Informatics
Dilihat
150 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Kebakaran merupakan bencana yang dapat diminimalisasi dengan cara pencegahan dan deteksi dini terhadap api yang menyebabkan kebakaran. Pada penelitian ini dibangun sistem deteksi api dengan metode ekstraksi fitur Speeded Up Robust Feature (SURF) pada 3 bidang ortogonal guna mendapatkan informasi fitur, spasial dan temporal dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) menggunakan Bag-of-Feature. Pada hasil pengujian sistem, akurasi tertinggi didapat dengan threshold 0, jumlah klaster 5 dan menggunakan SVM dengan kernel Gaussian dengan nilai akurasi 0.8125.
- CIG4A3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CSH483 - PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
- CIG4I3 - SISTEM REKOGNISI
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
- CPI4E4 - TUGAS AKHIR
- III4A4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | LAELA CITRA ASIH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | FEBRYANTI STHEANIE, KURNIAWAN NUR RAMADHANI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2018 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
Download / Flippingbook
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
diunduh 2 kali
diunduh 1 kali
belum pernah diunduh
diunduh 1 kali
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
diunduh 6 kali
diunduh 15 kali
diunduh 17 kali
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
diunduh 6 kali
belum pernah diunduh
belum pernah diunduh
diunduh 20 kali
