Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"The capabilities of artificial neural network (ANN) : generalization, adaptive, and tolerant became a basis in choosing the pattern recognition methods of Javanese charahters...."

"Sistem pengenal huruf tulisan tangan ini merupakan penelitian lanjutan dari tugas akhir Emanual Philipus D. Sistem Pengenal Huruf Tulisan Tangan ini menggunakan jaringan neural buatan PNN, logika fuzzy dan tehnik pengolahan citra. Huruf tulisan tangan dicari kerangka hurufnya menggunakan tehnik pengolahan citra dan aproksimasi kerangka untuk mendapatkan kerangka huruf yang paling mendekati bentuk kerangka sebenarnya, kemudian kerangka huruf itu dianggap sebagai directed graph yang memiliki kumpulan titik awal atau titik akhir dan titik cabang dan rusuk (edge). Rusuk-rusuk ini dikenali sebagai garis lurus, kurva atau loop menggunakan logika fuzzy. Sistem ini terdiri dari 3 tahapan besar, yaitu: pra-pengolahan yang bertujuan untuk mendapatkan kerangka huruf, klasifikasi huruf yang bertujuan mengenali elemen-elemen penyusun dan keterhubungan antar elemen-elemen tersebut dari huruf dan terakhir adalah tahap jaringan neural buatan pnn untuk mempelajari dan mengenali huruf-huruf tersebut berdasarkan informasi elemen-elemen penyusun dan keterhubungan antar elemen-elemen tersebut dari huruf tersebut. Sistem ini telah diuji dengan data yang tidak terlatih dan mendapatkan hasil pengenalan 9,8% - 25%. "

"Dalam makalah ni akan dibahas sistem pengenal huruf tulisan tangan (SPHTT) yang terdiri dari sub-siostem pra-pengolahan citra, sub-sistem ekstraksi ciri dan sub-sistem klasifikasi. Sub sistem ekstrakasi ciri menggunakan proses aproksimasi kerangka setiap huruf dan memecah kerangka tersebut menjadi beberapa segmen dengan menentukan sejumlah titik penting dalam kerangka. Dalam sistem ini jaringan syaraf tiruan propadasi balik digunakan sebagai sub-sistem klasifikasi. Setiap segmen huruf tulisan tangan tersebut kemudian dipresentasikan sebagai loop, garis dan kurva dengan beberapa sifat yang berkaitan. Dalam makalah ini dijelaskan pula penggunaan sub-sistem ekstraksi ciri berlogika fuzzy untuk mendapatkan representasi terhadap bentuk yang telah ditetapkan sebelumnya. Eksperimen dilakukan dengan mengujukan data yang dilatihkan, sistem mempunyai akurasi pengenalan sampai dengan 97.69% sementara untuk data yang tidak dilatihkan akurasi pengenalan yang dicapai adalah 84.6%"

"Japanese letter (kana) is a unique and highly complex character compared to usual Roman's letter, particularly in its hand written form. Japanese letter can be grouped into hiragana and katakana, where both have different writing rules...."