Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini adalah penyempurnaan dari penelitian-penelitian sebelumnya mengenai penentuan sudut pandang wajah 3D dengan metode Nearest Feature Classifier. Sudut pandang merupakan salah satu variasi ciri yang diperlukan dalam system pengenalan wajah tiga dimensi. Sistem penentuan sudut pandang dari obyek tiga dimensi selama ini dikembangkan dengan dua tahap, yaitu tahap transformasi data ke dalam ruang eigen dengan menggunakan Principal Component Analysis atau Karhunen-Loeve Transformation dan tahap klasifikasi dengan menggunakan metode Nearest Feature Line yang melakukan generalisasi ciri-ciri suatu sudut pandang [SRIPOMO01] [LINA04] [EFRIKA04]. Penulis mengembangkan metode penentuan sudut pandang ini lebih lanjut dengan : 1. Memodifikasi tahapan transformasi dan klasifikasi data, yaitu membuat algoritma baru yang memanfaatkan kombinasi dua jenis ruang eigen yang dinamakan ruang eigen Single View Based (SVB) dan ruang eigen Double View Based (DVB) . 2. Memodifikasi tahapan klasifikasi data lebih lanjut, dengan menerapkan metode baru Nearest Feature Classifier yaitu Nearest Feature Plane (NFP) [CHIEN&WU02] yang dapat menangkap lebih banyak ciri dalam satu kelas. Beberapa uji coba dilakukan terhadap sistem penentuan sudut pandang ini dengan tujuan untuk mengetahui akurasi pengenalan sistem terhadap suatu sudut pandang wajah dengan jumlah citra pelatihan sesedikit mungkin."

"ABSTRAKMicro-milling adalah pemesinan milling dalam skala mikro, dimana terdapat beberapa kesulitan dalam konversi dari skala makro ke skala mikro. Produk berskala mikro belakangan menjadi kebutuhan di bidang kesehatan, energi, manufaktur, bahkan pertahanan Pada umumnya untuk pemesinan pada micro-milling digunakan mata pahat dengan diameter kurang dari 600 μm sampai dengan 100 μm.Penelitian yang dilakukan adalah pembuatan tekstur permukaan (micro-texture) produk mikro berbasis dari citra 2D. Proses dilakukan dengan melakukan rekayasa terhadap suatu citra dimana nilai intensitas warna menjadi nilai level ketinggian. Pada perancangan tool path, dilakukan proses gouging avoidance untuk menhindari terjadinya over cut pada saat pemesinan. Nilai intensitas tersebut yang dijadikan kumpulan CL-Point yang selanjutnya akan dikonversi menjadi NC-File untuk dilakukan pemesinan.Pemesinan menggunakan benda kerja berbahan material aluminium A1100 dengan ukuran 3 x 3 x 3 mm. Dengan tingkat kekerasan 28 HRC, ini menjadi pertimbangan dalam penentuan kedalaman pemakanan (Depth of Cut) dan kecepatan pemakanan (Feed rate). Sebagai masukan data yang menjadi CL-File digunakan citra berukuran resolusi 150 x 127 piksel dan 300 x 254 piksel. Dengan metode rekayasa citra telah dapat dihasilkan 2 micro-texture part berbeda dengan menggunakan metode ini.

---

abstractNowadays, micro products become more demanding in several aspects such as health, energy, manufacturing, even military. One of ways to produce micro products is by using micro-milling process. Micro-milling is machining in micro scale. In general, micro-milling uses cutting tool with diameter less than 600 μm. In some micro products, texturing of the part surface maybe needed. This research conducted the manufacture of micro-texture of micro part based on 2D image. The color intensity values of 2D image were converted or mapped into the contour of the texture of micro product in Cartesian domain. Then, toolpaths are generated based on the contour values with gouging avoidance. The CL-point of generated toolpaths were then post processed into NC-point also known as NC-file. The workpieces used for this micro-texturing are using Aluminium A1100 material size of 3 x 3 x 3 mm dimension. The hardness of this material is 28 HRC, which is for determine the dept of cut and feed rate. The toolpaths generated on different size of image resolution 150 x 127 pixels and 300 x 254 pixels. Two different workpieces were successfully produced using the above developed method."

"Rasio kompresi tinggi dengan kualitas rekonstruksi video yang baik dibutuhkan pada aplikasi kompresi video medis untuk penyimpanan maupun pentransmisian agar tidak terjadi kesalahan diagnosis pada pasien. Wang et. al. membuktikan 3D DT-DWT memiliki kualitas hasil kompresi video yang lebih baik daripada 3D DWT, sementara itu Zhu menguji pengaruh indeks SSIM untuk kompresi citra dengan 2D DT-DWT. Tesis ini bertujuan untuk menguji pengaruh indeks SSIM pada kompresi video dengan 3D DT-DWT serta menganalisis hasil pengujian dengan parameter pengukuran PSNR dan SSIM untuk melihat pengaruhnya secara perseptual. Pengujian dilakukan dengan parameter level dekomposisi dan teknik thresholding yang sama untuk kompresi 3D DT-DWT klasik dan 3D DT-DWT yang dipengaruhi indeks SSIM. Hasil pengujian memperlihatkan adanya gain PSNR sebesar 1,5 dB serta peningkatan indeks SSIM pada kompresi video dengan 3D DT-DWT yang dipengaruhi indeks SSIM.

---

A high compression ratio and a good reconstruction quality of the video need to be applied in a stored or transmitted medical video to get an accurate diagnose for the patient. Wang et. al. proved that 3D DT-DWT has a better compression ratio than 3D DWT for the same reconstruction quality, meanwhile Zhu proved that SSIM index give a better reconstruction quality in image compression using 2D DT-DWT. This thesis aims to simulate the proposed perceptual medical video compression using 3D DT-DWT based on SSIM index and analyze the simulation result with PSNR and SSIM as the video quality measurement. We use the same parameters, such as decomposition level and thresholding method, in the simulations, both for the classic and perceptual video compression using 3D DT-DWT. Simulation result shows a PSNR gain 1,5dB and higher SSIM index for perceptual video compression using 3D DT-DWT based on SSIM index."

"Tesis ini membahas transformasi wavelet yang digunakan untuk menyelesaikan masalah deteksi tepi. Transformasi wavelet dan proses optimasi dipakai untuk menurunkan filter deteksi tepi. Filter ini terdiri atas fungsi-fungsi wavelet dan koefisien-koefisien yang bersesuaian dengan fungsi-fungsi wavelet tersebut. Filter deteksi tepi yang diperoleh merupakan perbaikan dari filter yang diberikan oleh Hsieh, Liao, dan Fan [HSI93].Fungsi filter ini diimplementasikan dengan bahasa C pada komputer workstation SUN SPARC 1+, dengan sistem operasi UNIX dan memori 8 Mbytes. Tiga macam citra digunakan untuk eksperimen, yaitu satu citra Lenna dan dua citra foto satelit.Berdasarkan perbandingan dengan hasil dari metode Canny dan metode DOG, dapat disimpulkan bahwa deteksi tepi dengan metode wavelets memberikan hasil yang cukup baik."

"Kompresi adalah suatu proses pengurangan ukuran dari suatu data, dimana akan terjadi sedikit atau tidak ada sama sekah losses dari data itu sendiri. Dengan adanya teknik kompresi ini, maka waktu transmisi, dan tempat penyimpanan data akan semakin praktis. Gambar-gambar fraktal tidak didasarkan atas pikseI, maka gambar ash dapat direkonstruksi secara balk atau sempurna pads segala resolusi, maka gambar-gambar fraktal dikenal dengan resolution independent, yang berarti gambar-gambar itu dapat ditampilkan pada resolusi yang lebih tinggi/rendah dari gambar aslinya. Kompresi gambar dengan menggunakan metode fraktal, adalah salah satu teknik kompresi yang didasarkan atas visually losses compression, yaitu suatu teknik kompresi dimana data yang tidak dibutuhkan dapat dihilangkan, dan karma keterbatasan mata manusia, losses itu dapat ditolerir. Kompresi dengan metode fiaktal ini menjanjikan suatu performansi kerja yang jauh lebih balk dari teknik kompresi manapun, dimana kompresi rasionya dapat mencapai 100:1 bahkan 1000:1."