Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengolahan citra merupakan salah satu bidang ilmu komputer yang terus mengalami perkembangan. Tujuan utama dan sebagian besar pengolahan citra adalah untuk mengambil /memisahkan feature-feature dari data citra, dimana deskripsi, interpretasi atau pemahaman terhadap citra disediakan oleh mesin computer vision.Dengan berkembang pesatnya Internet dan world wide web saat ini, jumlah data citra yang dapat diakses oleh pengguna menjadi sangat banyak. Akibatnya, database citra menjadi sangat besar dan luas, dan diperlukan suatu sistem yang mampu membagi citra secara efektif dan efisien. Segmentasi citra merupakan proses pembagian citra menjadi beberapa bagian atau objek. Dari hasil segmentasi region of interest (ROI) dan objek-objek pada citra lebih mudah dikenali.Pada skripsi ini ditampilkan suatu algoritma segmentasi citra dengan menggabungkan tiga metoda yaitu nilai ambang (thresholding), deteksi sisi (edge detection) dan wilayah tumbuh (region growing) dan representasi warna Hue­ Saturatian-Value (HSV) untuk membagi citra dengan karakteristik yang berbeda dan menghasilkan citra keluaran berupa objek-objek tunggal pada citra. Beberapa variasi maksmum block size dan small object threshold dilakukan untuk mendapatkan hasil segmentasi yang jelas bagi pengamalan manusia dan waktu proses yang kecil.Hasil simulasi menunjukkan bahwa ukuran blok maksimum 3, 4, 5, dan 6 serta nilai ambang objek kecil 2 dan 6 menghasilkan citra hasil segmentasi yang lebih baik dan jelas dalam pengamatan manusia, objek yang terdapat pada citra tersegmentasi dengan lebih baik, serta waktu proses yang dibutuhkan juga lebih kecil. Selain itu noise sangat mempengaruhi hasil dan waktu proses segmentasi."

"ABSTRACTMalaria adalah penyakit yang ditularkan oleh nyamuk Anopheles yang sudah terinfeksi oleh parasit Plasmodium. Parasit Plasmodium Falciparum yang menjadi penyebab terbesar kasus  malaria di Indonesia memiliki empat fase yaitu Ring, Tropozoite, Schizont, dan Gametocyte. Deteksi fase merupakan langkah yang penting untuk dilakukan karena pengobatan yang diberikan harus sesuai dengan jenis fase yang dialami oleh pasien. Deteksi biasanya dilakukan menggunakan mikroskop atas apusan sel darah merah, namun hal tersebut membutuhkan waktu yang tidak sebentar, sehingga dibutuhkan metode alternatif. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan penggunaan metode segmentasi Otsu Thresholding dan metode preprocessing. Median Filter pada ruang warna HSI dan CIE dalam mendeteksi fase malaria. Data yang digunakan berasal dari Center for Disease Control and Prevention (CDC) dengan total 26 citra. Positive Predictive Value( PPV) dan Sensitivity dipilih sebagi alat ukur untuk mengevaluasi kinerja melalui metode yang diusulkan. Dari hasil eksperimen, didapatkan nilai PPV pada ruang warna HSI mengungguli PPV pada ruang CIE. Sedangkan, pada nilai Sensitivity tidak tampak adanya perbedaan yang signifikan. Sehingga, segmentasi pada ruang warna HSI menghasilkan citra yang lebih baik dibandingkan pada ruang warna CIE.

---

ABSTRACTMalaria is a disease transmitted by Anopheles mosquitoes that has been infected by Plasmodium parasits. Plasmodium Falciparum is the leading cause of Malaria in Indonesia has four phases including Ring, Trophozoite, Schizont, and Gametocyte. Malaria Phase Detection is an important step to be done because the treatment given must be in accordance with the Malaria Phase experienced by the patients. Detection is usually done by using microscope to detect red blood cells, but this method needs a long time, so alternative method is needed. In this research, we present Otsu Thresholding segmentation method and Median Filter preprocessing method on HSI and CIE color space.Positive Predictive Value (PPV) and Sensitivity are chosen as a measurement to evaluate performance of our proposed method. From the experiment result, the PPV value on HSI color space is higher than PPV on CIE color space, while there is not significant different in Sensitivity Value for both color spaces."

"ABSTRAKSistem pendeteksian wajah pada citra telah berkembang pesat sampai saat ini. Tujuan dari deteksi wajah adalah untuk mengindentifikasi dan menempatkan wajah manusia dengan pasisi. skala,oarientasi dan kondisi pencahayaan tertentu. Berbagai metode telah diajukan sampai saat ini. Salah satu pengembangan lebih lanjutnya adalah dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural network). Pada paper ini dibahas sistem deteksi wajah berdasarkan jaringan syaraf tiruan dengan metode training propagasi balik dengan momentum. Jaringan syaraf tiruan menguji setiap window dari citra, dan memmtukan apakah setiap window berisi wajah atau tidak. Setelah itu sistem menentukan window terbaik, yang akan disimpulkan sebagai wajah. Sistem inl dapat mendeteksi wajah frontal pada citra grayscale dengan latar belakang yang kompleks dan skala yang bervariasi. Agar dapat menguji citra masukan untuk ukuran wajah yang berbeda-beda, maka dilakukan metode piramida terhadap citra masukan. Pada skripsi ini, ststem deteksi dengan jaringan syaraf tiruan diuji dengan perubahan pada parameter jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah epoch yang dilakukan pada proses training. Sistem akan dianalisa kinerjanya berdasarkan lamanya waktu deteksi serta ketepatan hasil proses deteksi. Dari hasil pengujian didapatkan waktu deteksi sangat dipenganthi oleh ukuran citra, dan ketepatan proses deteksi sangat dipengaruhi oleh jumlah lapisan tersembunyi dan banyaknya epoch pada proses training, serta karakteristik dari citra masukan

---

"

"Pendeteksfan wajah mamtsia merupakan proses dasar dari ap!ikasi yang lebih lua.v, seperti pengenalan wajah, pengenalan ekspresi, pelacakan wajah, estimasi pose, dan pengenalcm isyarat tubuh. Berbagai metode tclah diterapkan untuk melakukan pcndcteksian wajah. salah satunya adafah dengan memanjaatkan infonnasi wama. Warner kulit manusia dar/ berbagai ras tidak jauh berbeda. Perbedaan lehih hanyak terdapai pada intensitas. Karakterisiik ini dapat dimanfaatktm U1tlttk memhuat sebuah model warna kulit yang merepresentasikan wama kulit manusia dalam chromatic color space.Model warna kulit ini digunakan untuk melakukan segmemasi antara skin region dengan non-skin region da!am sualu gambar berwama. Bagian yang diproses lebih fanjut untuk mendeteksi wajah adalah skin region, melalui metode template matching. Tiga huah persyaratan ditetapkan untuk menyelck'ii skin region yang ada, yaitu jumlah luhang dalam satu region, rasio tinggi terhadcrp Iebar region, dan koejisien kare/asi silang antara region yang dianaU.va dengan template face. Region yang memenuhi ketiga persyaratcm ini diidentifikasi sehagai wajah manusia. Hasil simu!asi memmjukktm hahwa ketiga perjyaratan tenebut berperan cukup balk dalam menyeleksi setiap skin region yang akan diidentifikaslkan sehagai wajah manusia, sedangkan keberhasllan deteksi tersehut."

"Tulisan ini membahas aplikasi teknik pengolahan citra di bidang seismologi untuk mendeteksi sisi batas lapisan bumi dari data rekaman seismik dengan operator gradien.Hasilnya diharapkan akan mempermudah proses penelusuran batas lapisan pada cetakan rekaman seismik konvensional (seismic section) dan konsisten. Dari hasil-hasil pengujiandengan data seismogram sintetis maupun dengan seismogram lapangan, didapat penampakan batas lapisan yang baik. Masukan awal yang dipakai adalah rekaman seismic yang telah melalui tahap koreksi lokasi (migrasi). Proses transformasi Hilbert terhadap rekaman seismik komponen riil, diperoleh rekaman seismik komponen kuadratur untuk menghitung data turunannya berupa amplitudo sesaat (instaneous phase) dan amplitudo sesaat (instaneous amplitude) sebagai atribut seismik. Sebelum melakukan operasi deteksi sisi, perlu dilakukan operasi filter median terhadap fase sesaat yang dipakai sebagai citra kandidat sisi agar pengaruh bentuk-bentuk gangguan dapat diperkecil dan karakteristiknya tetap dipertahankan. Penampakan sisi batas lapisan dilakukan dengan teknik thresholding pada suatu nilai batas ambang terhadap citra sisi hasil proses maupun besaran amplitudo."

"Pendeteksian wajah manusia merupakan proses dasar dari aplikasi yg lebih luas. Salah satu metodenya adalah pemanfaatan informasi warna. Sebuah model warna kulit yg merepresentasikan warna kulit manusia dibuat utk mensegmentasi skin region dan non skin region dlm gambar berwarna. Tiga persyaratan di terapkan utk menyeleksi skin region yg mempresentasikan wajah manusia (jumlah lubang dlm satu region, rasio tinggi terhadap lebar region dan koefesien korelasi siang antara region dengantemplete face).Makalah ini mensimulasikan deteksi wajah manusia dengan menggunakan segmentasi dan templete matching .Hasil simulasi menunjukan bahwa skin region yaitu jumlah lubang ,rasio tinggi terhadap lebar dan korelasi region dengan templete,ketiganya berperan cukup baik,sedangkan keberhasilan deteksi sangat tergantung pd proses sebelumnya yaitu segmentasi."

"Pengukuran bandwidth yang tersedia cukup penting untuk dapat meningkatkan optimasi jaringan. Bandwidth yang tersedia adalah bandwidth total maksimum yang dapat dipergunakan dikurangi dengan bandwidth yang ialah terpakai. Pengukuran bandwidth yang tersedia dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu pengukuran pasif, tidak mengganggu jaringan tetapi hanya memodifikasi paket yang akan masuk ke jaringan agar didapatkan informasi yang diinginkan , dan pengukuran aktif dengan memasukkan paket ke dalam jaringan agar didapatkan informasi tentang jaringan yang akan di ukur.Pengukuran aktif dapat dibagi menjadi dua yaitu mengirim pasangan paket( packet pair) dan rentetan paket ( packet train ). Salah satu sistem yang menggunakan metode packet pair adalah Spruce. Pathload dan PathChirp merupakan sistem - sistem yang menggunakan metode packet train. Untuk mengetahui kebaikan dan keburukan dari 3 jenis sistem yang mewakili 2 metode tersebut akan di bandingkan diatas suatu konfigurasi tertentu.Hasil pengujian diatas konfigurasi tersebut menunjukkan bahwa estimasi bandwidth yang tersedia tidak mungkin mencapai kesalahan 0 %, sedangkan penggunaan bandwidih tersendiri tidak mungkin mencapai 100%. Metode packet train lebih baik dibandingkan dengan metode packet pair karena mampu mendeteksi bandwidth secara keseluruhan. Sistem PathChirp dianggap terlampau optimistik mendeteksi bandwidth yang tersedia. Sistem Pathload dianggap sistem yang paling baik diantara ketiga sistem walaupun masih mempunyai kelemahan."