Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengenalan rambu lalu-lintas merupakan salah satu tugas yang harus dilaksanakan oleh sebuah mobil pintar_ Pada kondisi jalan sebenarnya, masalah yang dihadapi akan meliputi bervariasinya kuat cahaya, perubahan skala rambu karena perubahan jarak, dan adanya noise pada rambu. Sebuah sistem pengenalan rambu yang baik akan dipersiapkan untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. Pada Skripsi ini, dicoba untuk merancang sebuah sistem pengenalan rambu yang dipersiapkan untuk berhadapan dengan masalah-masalah di atas. Sistem ini masih bersifat off-line. Citra yang dipakai adalah citra basil pemotretan, sedangkan keluaran berupa pengenalan jenis rambu. Rambu yang dikenali dibatasi hanya yang tepinya berwarna merah saja. Untuk mengatasi masalah bervariasinya kuat cahaya, segmentasi rambu dari lingkungan memakai basis sistem wama HSI. Sistem warna ini mendeskripsikan sebuah warm dalam 3 komponen terpisah. Hue dipakai untuk menyatakan wama dominan yang dilihat pengamat, saturasi menyatakan kemurnian relatif dari warna tersebut, atau jumlah warna putih yang tercampur dengan kue tersebut, sedangkan kuat Iemahnya cahaya dinyatakan dalam intensitas. Pengenalan bentuk dan citra rambu yang sudah tersegmentasi dilakukan oleh jaringan saraf tiruan (ANN T Artificial Neural Networks). Jaringan yang dipakai berupa jaringan bertingkat antara Kohonen dan Propagasi Balik (Backpropagation). Modus kerja jaringan Kohonen adalah unsnpervis-ed, sedangkan Propagasi Balik bersifat supervised. Penggabungan keduanya diharapkan memberikan kineda yang lebih balk. Agar fungsi ANN hanya kepada pengenalan bentuk dan bukan warna rambu, maka citra rambu tersegmentasi diubah terlebih dahulu menjadi citra monokrom. Selanjutnya dilakukan proses penghalusan (smoothing) terhadap citra monokrom untuk memperbaiki kualitas citra. Ekstraksi eiri masukan ke ANN dilakukan dengan teknik ekstraksi ciri spektrum daya Fourier."

"Pengolahan citra telah mengalami banyak perkembangan dan semakin umum diaplikasikan. Salah satu pengaplikasiannya rekognisi wajah tiga dimensi, yang juga melibatkan estimasi pose wajah. Salah satu metode rekognisi citra, yaitu jaringan saraf konvolusi, berpotensi menjadi dasar dari sistem estimasi pose wajah. Operasi konvolusi diharapkan mampu meminimalisir pengaruh distorsi dan disorientasi objek, serta mampu mengefisiensikan parameter yang dibutuhkan. Namun, permasalahan noise atau derau belum secara eksplisit terselesaikan oleh jaringan saraf tiruan konvolusi. Penelitian ini bertujuan memasukkan fitur sistem fuzzy yang efektif mengelola data samar ke dalam jaringan saraf tiruan konvolusi yang diaplikasikan untuk estimasi pose wajah. Perancangan dimulai dari menjabarkan fungsi masing-masing lapisan jaringan saraf tiruan, menjabarkan operasi-operasi aritmatika pada bilangan fuzzy, dan mencoba menggantikan neuron crisp pada jaringan saraf tiruan konvolusi umum menjadi neuron fuzzy, dan mengaplikasikannya untuk mengestimasi pose wajah. Sistem yang sudah dibangun kemudian diujicoba pada dataset yang dimiliki Departemen Teknik Elektro UI dan dibandingkan dengan CNN-crisp yang memiliki arsitektur serupa dengan parameter pembelajaran yang sama. Hasil didapat menunjukkan sistem konvolusi fuzzy mencapai nilai kesalahan estimasi pose lebih rendah dari konvolusi crisp pada data berderau tanpa merubah hasil estimasi pada data tidak berderau.

---

Image processing has undergone many developments and is increasingly commonly applied. From limited two-dimensional recogniton, facial recognition has now being developed to be able to recognise three-dimensional features. This ability involves process of face pose estimation. One method of image recognition, the convolution neural network, has the potential to become the basis of the face pose estimation system. Convolution operation is expected to minimize the effect of distortion and disorientation of the object, and able to efficiently reduce the required parameters. However, the image noise problem has not been explicitly resolved by convolution neural networks.

This study aims to include features of a fuzzy system that effectively manages fuzzy data into convolutional neural networks applied to head pose estimation. The design begins with describing the function of each layer of artificial neural networks, describing arithmetic operations on fuzzy numbers, and attempting to replace crisp neurons in convolution layer of convolutional neural into fuzzy neurons, and applying them to estimate head poses. The estimator system is then tested on a dataset owned by the Department of Electrical Engineering UI and compared with CNN-crisp that has a similar architecture with the same learning parameters.

The results show that the fuzzy convolution system reaches less error of pose estimation value compared to the crisp convolution system, without changing the estimation value of image without noises."

"Salah satu metode deteksi penyakit Diabetes mellitus ialah dengan mengukur kadar glukosa pada darah dengan mengambil sejumlah darah untuk dilakukan pengukuran. Selain itu, metode pengukuran bersifat non-invasif juga sedang mengalami perkembangan, di antaranya ialah iridologi. Penelitian ini memfokuskan pada perancangan suatu sistem prediksi Diabetes mellitus melalui citra iris (iridologi) yang bersifat non-invasif. Pemetaan organ yang berkorespondensi pada wilayah iris dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kerusakan jaringan organ, khususnya pada pankreas sebagai penghasil insulin. Sistem yang dikembangkan terdiri atas instrumen akuisisi citra iris dan algoritma pengolahan citra yang berbasis pada ciri tekstur. Pemrosesan citra yang dilakukan ialah peningkatan kualitas melalui metode FFT filtering dan grayscaling, lokalisasi iris dengan circular hough transform (CHT), dan normalisasi dengan rubber-sheet normalization. Kemudian dilakukan segmentasi daerah pankreas pada iris sejumlah satu ROI di mata kanan dan dua ROI di mata kiri. Akuisisi citra iris dilakukan sebanyak tiga kali pada 15 subjek tidak Diabetes dan 11 subjek Diabetes. Ekstraksi ciri yang dilakukan menggunakan filter Gabor pada bagian ROI tersebut. Model ANN digunakan untuk klasifikasi kelas Diabetes dan non-Diabetes menggunakan metode SCG dan cross validation menghasilkan akurasi sebesar 87.6%, misclassification error (MR) 12.4%, false positive rate (FPR) 8.26%, false negative rate (FNR) 18.8%, sensitivity 81.2% dan specificity 91.7%. Nilai tersebut menggambarkan bahwa sistem secara umum dapat bekerja untuk membantu prediksi seseorang berpenyakit Diabetes.

---

One of Diabetes mellitus detection method is to measure the blood glucose by drawing small amount of blood. Other than that, some non-invasive methods also have been developed, one of the alternative methods is iridology. This research focus on development of non-invasive Diabetes mellitus prediction system through iris image. The mapping of organs that corresponded in iris image can be used to detect damaged tissues of an organ, particularly in pancreas where insulin hormone is made.

The developed system consists of image acquisition instrument and image processing algorithm using texture characteristics. The processing starts with image enhancement using filter FFT and grayscaling, iris localization using circular hough transform (CHT), and normalization using rubber-sheet normalization. Segmentation on pancreas in iris image then resulted as followed, one ROI of right eye image and two ROIs of left eye image.

Image acquisition was done with maximum of three images taken and used from 15 health subjects and 11 Diabetes subjects. Feature extraction method that used is Gabor filter. Classification model ANN is used to classify between Diabetes and health subjects with SCG function and cross validation results in accuracy number of 87.6%, misclassification error (MR) 12.4%, false positive rate (FPR) 8.26%, false negative rate (FNR) 18.8%, sensitivity 81.2% and specificity 91.7­­%. Those results show that, system in general has worked to help in prediction of Diabetes."

"Penelitian ini menerapkan dan menganalisa teknik pengolahan citra untuk deteksi kanker paru-paru. Teknik pengolahan citra banyak digunakan di beberapa masalah medis untuk perbaikan citra dalam deteksi fase dan pengobatan dini. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi kanker paru-paru berbasis segmentasi citra. Segmentasi citra adalah salah satu pengolahan tingkat menengah dalam pengolahan citra. Pendekatan wilayah dan watershed digunakan untuk proses segmentasi citra CT scan. Fase deteksi yaitu peningkatan kualitas citra menggunakan filter Gabor, segmentasi citra, dan ekstraksi fitur dengan binerisasi. Dari hasil percobaan, ditemukan efektivitas dari pendekatan tersebut. Fitur utama untuk mendeteksi kanker adalah dengan menggunakan perbandingan yang dilakukan dengan persentase piksel dan penanda citra.

---

In this undergraduate thesis, we implement and analyze the image processing method for detection of lung cancer. Image processing techniques are widely used in several medical problems for repairs picture in the phase detection and early treatment. This research proposed a detection method of lung cancer using image segmentation. Image segmentation is one of intermediate level processing in image processing. Marker control and watershed approach are used to segment of CT scan image. Detection phases are followed by image enhancement using Gabor filter, image segmentation, and features extraction with binarization. From the experimental results, we found the effectiveness of our approach. The main detected features for accurate images comparison are mask labeling with high accuracy and robust."

"Makalah ini menjelaskan metode pelacakan objek bergerak berdasarkan prediksi 1 hingga 5 langkah di depan. Prediksi menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode propagasi balik untuk melatih jaringan. Objek bergerak yang digunakan dalam percobaan adalah bola tenis meja kecil. Struktur JST memiliki enam neuron input dan lima neuron output dengan sepuluh neuron di lapisan tersembunyi. Menggunakan data 70 dari posisi pergerakan objek untuk pelatihan, dan 30 data untuk menguji prediksi posisi bola. Itu menunjukkan bahwa pelatihan ANN dapat mencapai berarti kesalahan persegi MSE sekecil 0,0091 untuk koordinat X dan 0,0012 untuk koordinat Y. Pada pengujian prediksi posisi bola, ditunjukkan bahwa metode dapat mencapai MSE sebesar 4,72 untuk koordinat X dan MSE sebesar 2,48 untuk koordinat Y.

---

This paper described a method of tracking a moving object based on 1 to 5 step ahead prediction. The prediction was using the artificial neural network with back propagation method for training the network. The moving object used in the experiments is a small table tennis ball. The ANN structures have six inputs neurons and five outputs neurons with ten neurons in the hidden layer. Using 70 data of the object movement positions for training, and 30 data for testing the prediction of the ball positions. It was shown that the training of the ANN can achieved means square error MSE as small as 0.0091 for the X coordinate and 0.0012 for the Y coordinate. At the ball position prediction testing, it was shown that the method can achieved the MSE of 4.72 for X coordinate and MSE of 2.48 for Y coordinate."

"Peran transformasi wavelet dalam bidang kompresi dan pengkodean citra telah sangat dikenal dan telah menghasilkan standar format citra digital. Dengan konsep multiskala dan multiresolusi, sebuah citra dapat memberikan representasi yang informatif dengan titur-fitur yang ada. Fitur-fitur ini dapat dimanfaat untuk sebuah sistem pengenalan citra. Jaringan syaraf tiruan sebagai pengklasifikasi telah digunakan secara umum dengan tujuan pengenalan terhadap suatu objek ataupun fungsi. Kelebihan yang dimilikinya karena penggunakan metode training. Training dilakukan terhadap sekumpulan training set yang representatif untuk dapat melakukan proses klasifikasi terhadap objek yang akan dikenali. Skripsi bertujuan untuk memanfaatkan kemampuan transformasi wavelet untuk ekstraksi fitur dengan pengklasifikasi jaringan syaraf tiruan. Penerapannya dilakukan terhadap citra tekstur yang memiliki pola teratur. Pengambilan fitur-fiturnya menggunakan wavelet histogram signazures yang memperlihatkan fitur-fitur wavelet dalam karakteristik statistik orde pertama. Percobaan dilakukan dengan sebuah simulasi software pengenalan pola yang dibuat dengan MATLAB. Sistem dibuat berdasarkan transformasi wavelet dan jaringan syaraf tiruan. Hasil dari percobaan adalah berapa persen jumlah keberhasilan pengenalan sistem terhadap objek pengujian yang diberikan. Pengujian juga dilakukan terhadap tekstur yang diberi gangguan (noise)."

"ABSTRACTPengenalan ekspresi wajah telah menjadi tantangan dalam ilmu digital selama bertahun-tahun. Dengan pertumbuhan baru-baru ini di dalam bidang machine learning, sistem pengenalan ekspresi wajah secara real-time dengan machine learning dapat berguna untuk sistem monitoring emosi untuk interaksi manusia-komputer (HCI). Model yang penulis ajukan dirancang dengan model Convolutional Neural Network (CNN) dan menggunakannya untuk melatih dan menguji gambar ekspresi wajah dengan TensorFlow. Sistem ini memiliki dua bagian, sebuah recognizer untuk validasi dan model pelatihan data untuk data training. recognizer berisi detektor wajah dan pengenal ekspresi wajah. Detektor wajah mengekstrak gambar wajah dari frame video dan pengenal ekspresi wajah mengklasifikasikan gambar yang diekstrak. Model pelatihan data menggunakan CNN untuk melatih data. Sistem pengenal juga menggunakan CNN untuk memantau keadaan emosi dari pengguna melalui ekspresi wajah mereka. Sistem ini mengklasifikasikan emosi dalam enam kelas universal, marah, jijik, senang, terkejut, sedih dan takut, ditambah dengan emosi netral.

---

ABSTRACTThe introduction of facial expressions has been a challenge in digital science for many years. With the recent growth in machine learning, a real-time facial recognition recognition system with machine learning can be useful for emotional monitoring systems for human-computer interaction (HCI). The model the author proposes is designed with the Convolutional Neural Network (CNN) model and uses it to train and test facial expression images with TensorFlow. The system has two parts, a recognizer for validation and a data training model for training data. The recognizer contains face detector and facial recognition. The face detector extracts the face image from the video frame and facial expression identifiers classify the extracted image. The data training model uses CNN to train data. The identification system also uses CNN to monitor the emotional state of the user through their facial expressions. This system classifies emotions in six universal classes, anger, disgust, pleasure, shock, sadness and fear, coupled with neutral emotions."

"Sistem prediksi berbasis citra hiperspektral dapat diimplementasi dengan algoritma deep neural networks (DNN). Di penelitian ini, daun bisbul (Diospyros discolor Willd.) digunakan sebagai sampel dengan citra dari daun yang diakuisisi pada rentang gelombang 400-1000nm. Model pada penelitian ini bekerja dengan melakukan klasifikasi daun bisbul dan prediksi kadar polifenol pada daun bisbul. Sistem klasifikasi pada penelitian ini menggunakan algoritma DNN untuk membagi kelas menjadi daun bisbul, bukan daun bisbul dan teflon, model yang digunakan adalah model dense dan Stacked Auto Encoder (SAE) yang menggunakan fungsi loss categorical cross-entropy. Kedua sistem klasifikasi tersebut mampu meraih performa maksimum dengan akurasi 100%. Pada sistem prediksi kandungan polifenol dibagi menjadi dua yaitu senyawa flavonoid dan fenolik. Menggunakan model DNN yang belum teroptimasi dan masih dangkal model dapat memprediksi senyawa flavonoid dengan performa R2 pada 70,47% dan senyawa fenolik dengan performa R2 pada 70,08%. Lalu model tersebut diatur sedemikian rupa sehingga mendapatkan hyperparameter terbaik dan arsitektur yang lebih dalam, model ini dapat memprediksi kadar flavonoid dengan performa R2 pada 94,50% dan kadar senyawa fenolik dengan performa R pada 71,51%.

---

Prediction system based on hyperspectral imaging can be implemented with deep neural networks (DNN) algorithm. In this research, velvet apple leaves (Diospyros discolor Willd.) are used as a sample with image of leaves that have been acquired within the 400-1000nm wavelength. The working of the model in this research is based on classification of the velvet apple leaf and the prediction of the levels of polyphenol in it. DNN algorithm is used for the classification system to categorize the sample either actual velvet apple leaf, non-velvet apple leaf, and a teflon, with Dense DNN and Stacked Auto Encoder (SAE) as the models with categorical cross-entropy as the loss function. In both classification system are shown to be capable of archieving maximum performance with the accuration of 100%. A prediction system to predict polyphenol content that are divided into flavonoid and fenolic compounds. Using an unoptimized and shallow DNN model, it predict the flavonoid compound with the R2 performance of 70,47% and phenolic compound with the R2 performance of 70,08%. Furthermore, the model are configured so it can get the best hyperparameters and a more deep architecture, this model can predict of flavonoid with a R2 performance of 94,50% and phenolic with a R2 performance of 71,51%."

"ABSTRAKEmosi merupakan suatu keadaan psikologis yang dipicu oleh aktivitas sensorik manusia baik secara sadar maupun tidak sadar. Emosi berperan penting dalam kehidupan manusia seperti dalam pengambilan keputusan, dalam mengekspresikan diri, dan lain sebagainya. Emosi dapat dihasilkan menggunakan rangsangan/stimulus tertentu seperti emosi takut dihasilkan menggunakan hal-hal yang menyeramkan seperti gambar pembunuhan, emosi bahagia dapat dipicu menggunakan stimulus gambar-gambar yang menyenangkan seperti gambar pemandangan, emosi sedih dapat dipicu menggunakan musik-musik sendu, menangis, dan hal-hal menyedihkan lainnya, dan emosi jijik dapat dipicu mengunakan stimulus yang menjijikkan seperti kotoran manusia. Beberapa stimulus yang biasa digunakan dalam penelitian adalah gambar, text, audio, atau video. Pada proses penghasilan emosi, terdapat aktivitas elektrik dalam otak manusia yang dapat direkam menggunakan perangkat bernama Elektroensefalografi EEG , rekaman gelombang otak ini juga dapat dilakukan menggunakan perangkat yang bernama neuroheadset. Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem akuisisi data sinyal otak menggunakan neuroheadset dan menghasilkan database yang digunakan untuk analisis emosi. Dalam penelitian ini digunakan stimulus berupa video yang terdiri dari kumpulan gambar. Setiap gambar dalam video telah melalui proses validasi sesuai dengan kelas emosi yang diinginkan. Kelas emosi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu bahagia, jijik, sedih, dan takut. Setiap kelas emosi memiliki empat stimulus video. Proses validasi dilakukan oleh lima orang partisipan dan proses pengambilan data sinyal otak dilakukan terhadap empat orang partisipan. Pengambilan data dilakukan menggunakan perangkat neuroheadset dengan vendor Emotiv tipe Epoc. Hasil rekaman sinyal diproses menggunakan Matlab dan menghasilkan database berukuran 16x14x7680, dimana angka 16 merepresentasikan jumlah stimulus video, 14 merepresentasikan sensor Emotiv Epoc yang digunakan, dan 7680 merupakan data sinyal yang diambil selama 60 detik dengan frekuensi sampling 128 Hertz. Tingkat keberhasilan tertinggi untuk emosi bahagia, jijik, sedih, dan takut secara berurut adalah 75 , 62.5 , 62.5 , dan 75 . Tingkat keberhasilan tertinggi ini dicapai untuk variasi channel frekuensi alpha, sensor yang digunakan yaitu F7, F3, F4, dan F8. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah feed-forward backpropagation neural network.

---

ABSTRACTEmotion is a psychological state that triggered by human sensory activity both consciously and unconsciously. Emotions play an important role in human life such as decision making, self expression, and others. Emotions can be generated using certain stimuli such as feared emotions generated using scary things like murder images, happy emotions can be triggered by stimuli of fun images such as sight images, sad emotions can be triggered using melodic music, crying, and other sad things, and disgusted emotions can be triggered using disgusting stimuli like human feces. Some of the stimuli commonly used in research are using images, text, audio, or video. In the process of earning emotions, there is electrical activity in the human brain that can be recorded and processed to obtain brain signals using a device called Electroencephalography EEG , these brainwave records can also be recorded using a device called neuroheadset. This study discusses the development of data acquisition system of brain signals using neuroheadset and generate database used for emotion analysis. In this study used a video stimulus consisting of a collection of images. Each image in the video has gone through the validation process according to the desired emotion class. Four kind of emotion used in research that are happy, disgusted, sad, and scared. Each emotional class has four video stimuli. Five participants carried out the validation process and the process of retrieving the brain signals data performed on four participants. Data retrieval performed using a neuroheadset device with Emotiv vendor with Epoc type. The recording of the signal is processed using Matlab and generates a 16x14x7680 database, where the number 16 represents the number of video stimuli, 14 represents the Epoc Emotion sensor used, and 7680 is the signal data taken for 60 seconds with 128 Hertz sampling frequency. The highest recognition rate for happy, disgusted, sad, and fearful emotions are 75 , 62.5 , 62.5 , and 75 . The highest success rate achieved for alpha frequency channel variation the sensors used are F7, F3, F4, and F8. The classification technique used is feed forward backpropagation neural network."