ANALISIS KINERJA HAND TRACKING-BY-DETECTION UNTUK HOLOGRAM INTERAKTIF MENGGUNAKAN MODEL ADAPTIVE BOOSTING
MUHAMMAD YANUAR RIZQI

Informasi Umum

Kode

20.04.220

Klasifikasi

006.37 - Computer Vision

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing - Computer Vision

Dilihat

267 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Human Computer Interaction atau HCI adalah ilmu yang digunakan untuk menghubungkan manusia dengan komputer sehingga dapat berinteraksi secara efisien dengan meliputi perancangan, evaluasi, dan implementasi antarmuka dari komputer agar mudah digunakan. Pada Tugas Akhir ini dibuat sebuah sistem untuk menampilkan informasi tiga dimensi hologram menggunakan media proyeksi kaca mika yang diintegrasikan dengan metode pengenalan objek untuk mendeteksi gerakan tangan sebagai pengganti pointer, contohnya Haar-Cascade Classifier yang merupakan weak learner sehingga untuk meningkatkan performa diperlukan algoritma boosting (contohnya Adaptive Boosting). Penulis membagi permasalahan tersebut ke dalam 4 skenario, dimana skenario 1 yaitu tes akurasi, skenario 2 IoU, skenario 3 presisi dan skenario 4 waktu komputasi yang akan diujikan pada 2 model data uji, yaitu tangan terbuka dan tertutup. Lalu parameter yang akan dioptimalisasi, yaitu jumlah dataset, dan nilai minimum neighbour. Dari sistem yang dioptimalisasi, penulis mendapatkan hasil terbaik pada akurasi yaitu 99.72% untuk semua model, lalu pada IoU 0.58 untuk tangan terbuka dan 0.71 untuk tangan tertutup, sedangkan pada presisi 40.31 piksel untuk tangan terbuka dan 14.06 piksel untuk tangan tertutup, dan pada waktu komputasi 0.13 sekon untuk tangan terbuka dan 0.17 sekon untuk tangan tertutup.

• TTG4M3 - COMPUTER VISION
• TTG4J3 - KODING DAN KOMPRESI
• FEG3A3 - PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh (1) koleksi tidak tersedia

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook