Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book reviews the algorithms for processing geometric data, with a practical focus on important techniques not covered by traditional courses on computer vision and computer graphics. Features, presents an overview of the underlying mathematical theory, covering vector spaces, metric space, affine spaces, differential geometry, and finite difference methods for derivatives and differential equations, reviews geometry representations, including polygonal meshes, splines, and subdivision surfaces, examines techniques for computing curvature from polygonal meshes, describes algorithms for mesh smoothing, mesh parametrization, and mesh optimization and simplification, discusses point location databases and convex hulls of point sets, investigates the reconstruction of triangle meshes from point clouds, including methods for registration of point clouds and surface reconstruction, provides additional material at a supplementary website, and includes self-study exercises throughout the text."

"This book constitutes the refereed proceedings of the first Workshop on Applications of Discrete Geometry and Mathematical Morphology, WADGMM 2010, held at the International Conference on Pattern Recognition in Istanbul, Turkey, in August 2010. The 11 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 25 submissions. The book was specifically designed to promote interchange and collaboration between experts in discrete geometry/mathematical morphology and potential users of these methods from other fields of image analysis and pattern recognition."

"ABSTRAK Pada penelitian ini, penulis mencoba merealisasikan sistem pelacakan ujung-ujung jari yang diperuntukan untuk interaksi yang lebih baik antara manusia dan komputer serta untuk membantu penangkapan gerak jemari tangan guna pembuatan animasi 3D. Pelacakan posisiujung-ujung jari dilakukan dalam dua proses terpisah yakni: (1) pelacakan posisi dua dimensi (2D) vertical dan horizontal atau posisi (, ) dari citra RGB (red, green, blue); (2) pelacakan dimensi ketiga yaitu () dari citra kedalaman atau depth images yang dikalibrasi, yang kemudian disatukan kedalam pelacakan posisi tiga dimensi (, , ) menggunakan Particle Filter (PF).Posisi 2D atau (, ) ditemukan dengan cara menghitung Convex Hull 2D dari citra hasil binerisasi citra asli. Sedangkan posisi 3D ditentukan menggunakan metode Stephane-Magnenat dari citra kedalaman. Setelah itu, masing-masing ujung jari dilacak oleh beberapa pelacak PFsecara simultan dengan teknologi multithreading.Untuk menguji efektifitas sistem yang dikembangkan penulis membuat modul grafika tangan 3D untuk mensimulasikan gerakan tangan hasil pelacakan. Hasil pelacakan ujung-ujung jari ini kemudian juga digunakan untuk mensimulasikan kontrol pembesaran (zoom-in) danpengecilan (zoom-out) yang banyak dilakukan pada interaksi manusia dengan televisi maupun perangkat tablet melalui pembesaran dan pengecilan objek sederhana seperti bola dengan gerakan jemari tangan. Selain itu, penulis juga mengukur tingkat akurasi, overhead waktukomputasi, dan kemampuan untuk beradaptasi terhadap halangan atau occlusion dalam beberapa skenario eksperimen. Penanganan occlusion dilakukan dengan memprediksi gerakan jari menggunakan suatu model linier.Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa PF merupakan metode yang baik dalam melacak yaitu ditunjukan dengan rata-rata error yang rendah, kurang dari 2. Kemudian untuk penangan occlusion didapat rata-rata error kurang dari 3. Selain itu, Kemampuan sistem baik, yaitu dalam merealisasikan informasi pelacakan ujung jari kedalam animasi tangan 3D dan antar muka alami sederhana sebagai uji kasus ditunjukan dengan kemampuan menirukan gerakantangan dan dalam mengontrol operasi zoom in/out.

---

ABSTRACT This research tried to realize a fingertips tracking system for better interaction betweenhuman and computer as well as to assist fingers motion capture for 3D animation building.Fingertips tracking performed in two separate ways, they are: (1) fingertips tracking in 2Dhorizontal and vertical (x, y) position in RGB (red, green, blue) image. (2) tracking in 3rddimension (z) from calibrated depth image, then incorporated in 3D using particle filter (PF). 2Dposition is found by computing 2D convex hull from extracted binary image. other, found byStephane Magnenat approach in depth image. After that, each fingertips is tracked by several PFat once with multithreading technology.To test the effectiveness of developed system, 3D hand graphic module is applied tosimulate tracked hand motion. Then, tracked fingertips is applied to simulate scale control suchas zoom in/out process commonly done in interaction between human and television or tabletthrough simple scaling object at ball using fingertips. In addition, accuracy, time overhead andocclusion handling is added in several scenario. Occlusion handling is performed by predictingfingertip motion in linier model.The result, PF is reliable method in tracking shown at low average error, less from 2.Then in occlusion handling, obtained average error less from 3. Moreover, System ability isreliable in realizing fingertips tracking information into 3D hand animation and simple naturaluser interface (NUI) as case study in this research, shown by proper system motion copy andscaling object abilities."

"Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk dan pengguna internet terbesar keempat di dunia membuat kemungkinan serangan siber semakin besar. Oleh karena itu, dalam mempertimbangkan banyak potensi serangan siber yang dapat terjadi, perusahaan harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang kualitas keamanan infrastruktur teknologi informasi (TI) yang dimilikinya. Penelitian ini mengevaluasi kualitas keamanan infrastruktur TI yang dimiliki PT XYZ saat ini dan membandingkannya dengan kualitas keamanan infrastruktur TI yang diharapkan PT XYZ menggunakan perluasan model kematangan keamanan siber yaitu Cybersecurity Capability Maturity Model (C2M2). Peneliti mengadopsi 10 (sepuluh) domain C2M2 dan 2 (dua) domain lain yang bersumber dari Center for Internet Security (CIS) Controls sehingga jumlah domain yang diuji pada model konseptual adalah 12 domain. Perluasan model ini menyesuaikan dengan kondisi dalam masa pandemi COVID-19. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah in-depth interview dan kuesioner self-evaluation assessment. Data kemudian diolah dan dianalisis menggunakan gap analysis dan importance-performance analysis. Berdasarkan hasil penelitian, 10 domain C2M2 dan 2 domain CIS yang diujikan terhadap PT XYZ memiliki gaps pada Maturity Indicator Level (MIL) di masing-masing domain. Hampir seluruh domain yang diujikan berada di kuadran A pada matriks importance-performance analysis dimana tingkat kinerja rendah namun tingkat kepentingan tinggi. Skala prioritas dibuat agar PT XYZ dapat fokus memperbaiki domain yang memiliki selisih gaps besar dan tingkat kepentingan tinggi. Prioritas I atau prioritas utama domain yang harus segera dibenahi oleh PT XYZ adalah asset, change, and configuration management (ACM); identity and access management (IAM); dan event and incident response, continuity of operations (IR). Kemudian, prioritas II yaitu domain threat and vulnerability management (TVM). Lalu, prioritas III yaitu domain risk management (RM) dan situational awareness (SA). Kemudian, prioritas IV yaitu domain workforce management (WM) dan data protection (PR). Lalu, prioritas V yaitu domain information sharing and communications (ISC) dan cybersecurity program management (CPM). Terakhir, prioritas VI yaitu domain supply chain and dependencies management (EDM). Hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan kualitas keamanan infrastruktur TI di PT XYZ belum mampu mengatasi risiko keamanan yang ada sehingga membutuhkan banyak perbaikan dan perlu dievaluasi secara menyeluruh.

---

Indonesia is a country with the fourth largest population and internet users in the world, making the possibility of cyberattacks even greater. Therefore, in considering the many potential cyberattacks that can occur, companies must have a deep understanding of the security quality of their information technology (IT) infrastructure. This research evaluates the security quality of PT XYZ's current IT infrastructure and compares it with the quality of IT infrastructure security expected by PT XYZ using a framework’s expansion of Cybersecurity Capability Maturity Model (C2M2). The researcher adopted 10 (ten) C2M2 domains and 2 (two) other domains sourced from the Center for Internet Security (CIS) Controls so that the number of domains tested in the conceptual model is 12 domains. The expansion of this model adapts to conditions during the COVID-19 pandemic. The methods used in this research are in-depth interviews and self-evaluation assessment questionnaires. The data is then processed and analyzed using gap analysis and importance-performance analysis. Based on the research results, 10 C2M2 domains and 2 CIS domains tested against PT XYZ have gaps in the Maturity Indicator Level (MIL) in each domain. Almost all of the tested domains are in quadrant A in the importance-performance analysis matrix where the level of performance is low but the level of importance is high. The priority scale is made so that PT XYZ can focus on improving domains that have large gaps and high levels of importance. Priority I or the main priority domains that must be addressed by PT XYZ are asset, change, and configuration management (ACM); identity and access management (IAM); and event and incident response, continuity of operations (IR). Then, priority II is the threat and vulnerability management (TVM) domain. Then, priority III is the domain of risk management (RM) and situational awareness (SA). Then, priority IV is the domain of workforce management (WM) and data protection (PR). Then, priority V is the domain of information sharing and communications (ISC) and cybersecurity program management (CPM). Finally, priority VI is the supply chain and dependencies management (EDM) domain. This shows that the overall security quality of PT XYZ’s IT infrastructure has not been able to overcome the existing security risks so that it requires a lot of improvements and needs to be evaluated thoroughly. "

"Seiring dengan kemajuan teknologi, kemampuan kendaraan atau robot untuk dapat secara otonom menjelajahi lingkungannya menjadi semakin diminati. Terdapat banyak tantangan yang dihadapi oleh kendaraan atau robot otonom agar dapat melakukannya. Salah satu tantangan tersebut adalah melacak gerakan inkremental dan menganalisis lingkungannya dengan akurat untuk melakukan lokalisasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu menangani masalah tersebut adalah dengan menggunakan visual odometry. Visual odometry adalah proses mengestimasi gerakan translasi dan rotasi kendaraan atau robot menggunakan kamera yang dipasangkan dengan menganalisa gambar-gambar yang diambil. Dalam penelitian ini, penulis mencoba membangun sebuah sistem visual odometry stereo sederhana. Sistem ini terdiri dari enam bagian utama yaitu mendeteksi fitur dan mengkomputasi deskriptornya menggunakan Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB), mencocokkan fitur secara brute force berdasarkan jarak Hamming dari deskriptor-deskriptor fitur, melacak fitur menggunakan optical flow Lucas-Kanade, melakukan triangulasi terhadap titik-titik fitur menggunakan linear triangulation, mengestimasi translasi dan rotasi dengan menyelesaikan permasalahan Perspective-n-Point (PnP) menggunakan gabungan metode Efficient PnP (EPnP) dan Random Sample Consensus (RANSAC), dan memperbaharui estimasi posisi dan orientasi. Sistem yang dibangun ini memperoleh average translation root mean squared error sebesar 5.1284% dan average rotation error sebesar 0.027 deg/m pada dataset odometry publik KITTI dengan performa kecepatan 18.88 frames per second pada environment komputer 1 core dengan clock speed 2.7 Ghz.

---

As technology advances, the ability of vehicles or robots to be able to autonomously explore their environment is becoming increasingly desirable. There are many challenges that autonomous vehicles or robots face in order to do so. One of the challenges is to track incremental motions and accurately analyze their environment for localization. One of the methods that can be used to help to deal with this problem is by using visual odometry. Visual odometry is the process of estimating the translational and rotational movements of a vehicle or robot using a camera attached by analyzing the images taken. In this research, the author tried to build a simple stereo visual odometry system. This system consists of six main parts, namely detecting features and computing their descriptors using Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB), matching features by brute forcing based on Hamming distance from the feature descriptors, tracking features using Lucas-Kanade optical flow, triangulating the feature points using linear triangulation, estimating translation and rotation by solving Perspective-n-Point (PnP) problems using a combination of Efficient PnP (EPnP) and Random Sample Consensus (RANSAC) methods, and updating the position and orientation estimation. This system has an average translation root mean squared error of 5.1284% and an average rotation error of 0.027 deg/m on the KITTI public odometry dataset with a speed performance of 18.88 frames per second in a 1 core computer with a clock speed of 2.7 Ghz."

"Computer vision merupakan cabang dari bidang ilmu kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana sebuah komputer dapat memahami suatu gambar yang diberikan. Salah satu contoh nyata dari penerapan computer vision adalah pengenalan objek bola pada robot sepak bola. Salah satu tantangan yang dapat menyulitkan robot dalam mendeteksi bola adalah warna bola yang sebagian besar berwarna putih. Hal ini menjadi tantangan karena warna putih sangat rentan terhadap noise. Metode tradisional yang hanya dapat mendeteksi satu bentuk saja tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan tersebut, karenanya digunakan pendeteksian berdasarkan machine learning. Salah satu metode pengenalan objek berdasarkan machine learning yang sering digunakan adalah metode Jaringan Saraf Tiruan. Pada tulisan ini, sistem penglihatan robot sepak bola untuk mengenali objek bola dirancang menggunakan metode jaringan saraf tiruan dengan library pengolahan citra OpenCV dalam bahasa pemrograman C++. Berdasarkan pengujian kinerja sistem dalam mendeteksi bola pada gambar mendapatkan nilai accuracy sebesar 0.9987, nilai precision sebesar 0.8055, nilai recall sebesar 0.7, dan FPS sebesar 6. Sedangkan kinerja sistem pembanding dengan menggunakan SVM pada dataset yang sama mendapatkan nilai accuracy sebesar 0.988, nilai precision sebesar 0.167, nilai recall sebesar 0.966, dan FPS sebesar 7,7. Setelah kedua metode dibandingkan dapat disimpulkan bahwa metode jaringan saraf tiruan dapat mendeteksi bola lebih akurat berdasarkan nilai F-Score yang didapatkan yaitu 0.749 pada sistem yang dibuat berbanding dengan 0.285 pada sistem pembanding, namun memerlukan waktu proses yang lebih lama.

---

Computer vision is a branch of the field of artificial intelligence that studies how a computer can understand a given image. An example of the application of computer vision is detecting a ball object on a soccer robot. One of the challenges that can make it difficult for the robot to detect the ball is the color of the ball, which is mostly white. This becomes a challenge because white is very susceptible to noise. Traditional methods that can only detect one form are not sufficient to meet these needs, therefore detection based on machine learning is used. One of the object detection methods based on machine learning that is often used is the Artificial Neural Network method. In this paper, the system to detect ball object is implemented using an artificial neural network method with the OpenCV image processing library in the C ++ programming language. Based on testing the performance of the system at detecting ball have the accuracy value of 0.9987, precision value of 0.8055, recall value of 0.7, and FPS of 6. While the performance of the comparison system using SVM on the same dataset gets accuracy value of 0.988, precision value of 0.167, recall value of 0.966, and FPS of 7.7. After the two methods were compared, it can be concluded that the artificial neural network method can detect the ball more accurately based on the F-Score value obtained, which is 0.749 compared to 0.285, but it requires a longer processing time"

"ABSTRAKPelacakan objek secara visual adalah proses melokalisasi terus menerus entitas visual pada suatu urutan video. Disertasi ini menyelidiki masalah short-term model-free tracking yang mempunyai tujuan utama untuk melacak sembarang objek berdasarkan satu kotak anotasi dari objek dan oleh karena itu disebut sebagai model-free. Short-term di sini berarti bahwa pelacak tidak melakukan deteksi ulang setelah target menghilang dalam pelacakan. Banyak faktor yang mempengaruhi kinerja algoritma pelacakan. Dalam Visual Tracker Benchmark, terdapat sebelas tantangan dalam pelacakan objek, yaitu: variasi iluminasi, variasi skala, oklusi, deformasi, blur, gerakan yang cepat, in-plane rotation, out-of-plane rotation, keluar dari pandangan, latar belakang yang kusut, dan resolusi yang rendah. Selama ini belum ada satu pelacak yang berhasil menangani semua skenario tersebut dengan kokoh robust . Selain itu, implementasi dari pelacak ini harus cukup cepat fast agar berguna dalam aplikasi nyata. Disertasi ini mengusulkan algoritma pelacakan yang baru dalam kerangka Bayesian. Algoritma yang diusulkan dikonstruksi dengan memecahkan optimal particle filter OPF secara efisien menggunakan metode spektral. Oleh karena itu, pelacak yang dikonstruksi disebut sebagai spectral tracker ST . Walaupun pelacak ini dapat melakukan komputasi posisi secara efisien, tetapi tidak dapat mengestimasi skala dan rotasi. Untuk mengatasi kelemahan ini, diusulkan penggunaan banyak titik observasi sekaligus dan menggunakan informasi pergerakan titik-titik observasi ini untuk mengestimasi skala dan rotasi. Selanjutnya dilakukan eksperimen untuk melihat pengaruh pra-pemrosesan citra meliputi warna, tekstur dan saliensi pada kinerja pelacakan dengan membangun 6 variasi model observasi dari pelacak ST. Akhirnya, kinerja variasi pelacak ST ini dibandingkan dengan 9 pelacak pembanding yang relevan pada 100 himpunan data. Hasil secara keseluruhan terdapat sebuah peningkatan unjuk kerja terutama dalam hal kekokohan dan kecepatan. Tetapi pada evaluasi yang lebih rinci dalam menghadapi 11 tantangan, ternyata pendekatan yang berbeda dari setiap pelacak ternyata menghasilkan unjuk kerja yang berlainan dalam menghadapi setiap tantangan tersebut.

---

ABSTRACTVisual object tracking is the process of continuously localizating a visual entity or visual entities in a video sequence. This dissertation investigates short term model free tracking which the main purpose is tracking of arbitrary objects based on a single bounding box annotation of the object, which then called as model free. The short term tracking means that the tracker does not perform re detection after the target is lost. Numerous factors affect the performance of a tracking algorithm. In Visual Tracker Benchmark, there are eleven main tracking challenges, including illumination variation, scale variation, occlusion, deformation, motion blur, fast motion, in plane rotation, out of plane rotation, out of view, background clutters, and low resolution. There exists no single robust tracker that successfully handles all scenarios nowadays. Moreover, the implementation of tracker should be fast enough to be useful in real applications. We propose a novel algorithm based on Bayesian paradigm that works in frequency domain and exploits spectral method for solving optimal particle filter scheme in Bayesian framework. Therefore the tracker is called as spectral tracker ST . In order to able to estimate scaling and rotation, we modify the tracker to use multiple observation points. Futhermore, several experiments is done to see impact of observation model by manipulating image in color, texture and saliency. As result, we design six variation of spectral tracker based on the observation model. Finally, the performance of the tracker is compared with other relevant trackers on benchmark dataset sequences. An improvement over state of the art methods is achieved, in term of robustness and speed. Nevertheless, the evaluation of eleven tracking challenges shows that different approaches of tracker have unique performance in each challenge. "

"ABSTRAKSkema multipath routing dapat digunakan untuk meningkatkan toleransi terhadap fault serta meningkatkan tingkat keandalan dari jaringan. Penggunaan tingkat keandalan selama ini cenderung difokuskan sebagai sebuah target yang harus dicapai dengan level setinggi-tingginya. Penggunaan sifat path disjointness yang merepresentasikan kemiripan jalur-jalur anggota dari himpunan jalur hasil algoritma pencarian jalur multipath dapat mempengaruhi tingkat keandalan dari himpunan jalur yang dihasilkan. Pemanfaatan tingkat keandalan dan derajat divergensi yang merepresentasikan tingkat kemiripan dari jalur-jalur yang ada bisa digunakan sebagai basis untuk menghasilkan algoritma pencarian jalur yang menghasilkan himpunan jalur yang menggunakan sumber daya secara tepat guna

---

ABSTRACTMultipath routing scheme can be used to improve the fault tolerance and increase the reliability level of a network. The utilization of reliability level to this date tends to be focused as a target that have to be achieved as high as possible. The use of path disjointness properties that represent similarity level in a set of path in a paths synthesis algorithm can affect the overall reliability level of the set of paths generated. Utilization of the level of reliability and the degree divergence of a set of paths can be used as a basis to develop a paths synthesis algorithm that generate a set of paths that use network resource efficiently"

"ABSTRAK Elektrokardiogram (EKG) merupakan mekanisme yang dipergunakan untuk melakukan pemeriksaan kondisi jantung. EKG menghasilkan sinyal listrik yang menggambarkan aktivitas jantung. Penelitian ini akan melakukan pengolahan data EKG yang diambil secara langsung dari pasien sehingga siap untuk ditransmisikan. Untuk mengoptimalkan prosesnya maka data yang dikirimkan dikompresi sedemikian rupa tanpa mendistorsi informasi aslinya. Penelitian sebelumnya mengindikasikan bahwa untuk mencapai rasio kompresi optimal maka sinyal harus disusun sedemikian rupa sehingga menghasilkan regularitas yang tinggi. Akuisisi data dilakukan dengan ADC 24 bit, dilanjutkan penghilangan derau dan ekstraksi beat menggunakan teknik Multi Resolution Wavelet Analysis dengan Lifting Scheme dan normalisasi data. Pengurutan berbasis normalized cross correlation dilakukan sehingga diperoleh data dengan koefisien wavelet yang regularitasnya optimal. Hasil pengujian pada 10 record dari St. Petersburg INCART 12-lead Arrhythmia Database (incartdb) – PhysioNet menunjukkan bahwa penggunaan metode sorting ini dapat menurunkan distorsi sinyal hasil kompresi dengan rerata 3,76% dan perbedaan amplitudo sebesar 0,03mV dibandingkan tanpa sorting pada kompresi sinyal yang tinggi. Simplisitas metode yang dikembangkan memungkinkan implementasi pada platform embedded dengan kapabilitas komputasi yang terbatas.

---

ABSTRACT Electrocardiogram (ECG) is common mechanism to monitor heart activity in form of electrical waveform. This research will process ECG signal directly from patient and process it to be ready for transmission. For optimum transmission, signal compression must be done with minimum original information distortion. And to achieve optimum compression rate, high signal regularity is a must. Data acquisition for the system is realized with 24 bit high resolution ADC, continued with noise elimination and beat extraction using Multi Resolution Wavelet Analysis with Lifting Scheme to achieve fast operation cycle. Periode normalization is implemented to the clean signal. Clean normalized signal is sorted using normalized cross correlation method to achieve optimum regularity signal in its wavelet coefficient. Test result on 10 records from St. Petersburg INCART 12-lead Arrhythmia Database (incartdb) – PhysioNet shows that the implemented sorting method can decrease reconstructed signal distortion by mean of 3.76% with amplitude difference of 0.03mV compare to its unsorted form in high compression ratio. The method simplicity offering efficient implementation on embedded system with minimum computation and resources capability."