PENGKLASIFIKASIAN SUB CLASS TUMBUHAN MELALUI PENGENALAN TULANG DAUN DENGAN METODE INTEGRAL PROYEKSI

BAKTI, CORY KARTIKA (2008) PENGKLASIFIKASIAN SUB CLASS TUMBUHAN MELALUI PENGENALAN TULANG DAUN DENGAN METODE INTEGRAL PROYEKSI. Other thesis, Fakultas Teknik.

Preview

PDF (PENGKLASIFIKASIAN SUB CLASS TUMBUHAN MELALUI PENGENALAN TULANG DAUN DENGAN METODE INTEGRAL PROYEKSI) - Supplemental Material Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (433Kb) | Preview

Abstract

Computer vision bertujuan untuk membangun sebuah mesin (komputer) yang dapat melihat seperti halnya manusia. Pengenalan objek sangat mudah dilakukan dengan penglihatan manusia. Proses perekaman dan pengenalan objek pada mata manusia berada dalam satu sistem yang utuh, sehingga mata manusia dapat langsung mengenali dan mendefinisikan objek dan latar belakangnya, segera setelah mata menangkap dan merekam bayangan suatu citra. Hal ini berbeda dengan sistem visual mesin (machine vision). Pada sistem visual mesin, hasil perekaman alat optik tidak dapat langsung diterjemahkan, didefinisikan dan dikenali oleh mesin (komputer). Oleh karenanya, pada sistem visual mesin membutuhkan proses pengolahan citra terlebih dahulu. Pada penelitian ini memfokuskan pada pengenalan objek oleh komputer. Objek yang akan dikenalkan pada komputer adalah tulang daun. Metode yang digunakan untuk pengenalan tulang daun oleh komputer dalam penelitian ini adalah integral proyeksi. Integral proyeksi terbagi menjadi dua yaitu integral proyeksi baris (horizontal) dan integral proyeksi kolom (vertikal). Dengan menggunakan metode ini, citra yang merupakan berupa gambar akan diubah atau diekstraksi menjadi bentuk grafik. Hal inilah yang menyebabkan tiap-tiap citra akan memiliki bentuk grafik yang berbeda. Dan dengan bentuk grafik yang berbeda akan memudahkan untuk proses pengenalan objek Grafik tersebut diperoleh dengan menjumlahkan tiap piksel baik secara kolom maupun secara baris. Pada tahap pencocokan, dilakukan proses pembandingan antara tulang daun yang diinputkan dengan tulang daun yang ada di database berdasarkan besar nilai matching yang ditentukan pada sistem. Nilai matching merupakan penjumlahan dari selisih grafik integral proyeksi yang ada di database dengan yang diinputkan.Pada penelitian pengenalan bentuk tulang daun ini digunakan range nilai persentase kemiripan 100-45 dengan besar persentase pengenalan 88,89 %. Jika nilai persentase kemiripan antara kedua grafik integral proyeksi dalam jumlah besar, maka kedua tulang daun yang dibandingkan bisa dibilang identik atau sama.

Actions (login required)

View Item