Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"The recognition of two dimensional character typewriter and hand written by using back-propagation method. This method is popular in neural-network model. We try to explain back-propagation method application in character recognition practice, helping by neural-network software."

"Jenis ikan yang tergolong dalam ikan jenis sonikrous mempunyai suara yang khas_ Beberapa diantaxanya dapat mengeluarkan lebih dari satu jenis suara. Sebagai contoh ikan wealdish (Cynoscion regalis) jantan akan mengeluarkan suara drumming pada masa bertelur dan suara chartering untuk aktiiitas hidup sehari-bali, sedangkan untuk betina hanya mengbluarkan suara cha!!ering.Untuk dapat mengenali suara ikan tersebut clengan cepat diperlukan suam sarana agar proses identifikasi dapat dilalcukan dengan mudah, Penerapan teknologi voice recognition dapat mempemwdah dan mempercepat proses pengenalan suara ikan. Dengan diketahul suara ikan tersebut mal-za berarti pula dapat diketahui keberadaan jenis ikan dan aktiiitas hidup beberapa jenis ikan tertentu seperti proses bertelur yang terjadi di dalam laut. Penggunaan voice recognition dengan mengaplikasikan hidden mar/:ov model untuk mengidentifikasi suara ikan dapat mengenali dengan baik suara ikan yang dimasukan dalam sistem. Sistem dengan training data berupa sampel suara ikan yang terdiri dari kombinasi beberapa bursi dan satu periode pcnuh dari suara ikan menghasilkan sistem dengan kemampuan recognition yang Iebih baik. Dari percobaan yang dilakukan menunjukan sistem mempunyai tingkat akurasi yang baik sampai sekitar 5O - 90 %."

"Penggunaan pin dan password bahkan token sudah dianggap ketinggalan zaman sehingga negara berkembang banyak mengembangkan metode transaksi berbasis biometrik. Biometrik yang merupakan karakterisitik biologis yang banyak digunakan saat ini adalah mata, wajah, dan sidik jari. Wajah dan sidik jari dalam kondisi tertentu dapat berubah dan tidak dapat dikenali oleh sebab itu mata atau tepatnya iris adalah pilihan yang tepat untuk digunakan untuk metode autentikasi mengingat mata manusia tidak mudah berubah. Tugas akhir ini berfokus pada pengembangan sistem yang sudah ada sebelumnya mengenai autentikasi menggunakan metode lokalisasi dan normalisasi half-polar pada iris mata. Pengembangan yang dilakukan adalah agar pengenalan dapat lebih akurat dan cepat menggunakan metode segementasi mata dan normalisasi yang berbeda dengan metode half-polar serta membuat pengenalan dapat dilakukan pada mata kiri dan kanan secara bersamaan mengingat Iris pattern pada kedua mata manusia berbeda. Metode-metode segmentasi iris yang diajukan adalah Zeta-v1, Zeta-v2, Zeta-v3, Zeta-v4, Zeta-v5, Zeta-v6 dan Zeta-v7. Hasil pengujian terbaik dari segi performa waktu ditunjukkan oleh metode Zeta-v7 dengan rata-rata 0.0138427 detik. Hasil Pengujian terbaik dari segi akurasi sistem adalah Zeta-v1, dengan persentase penolakan yang salah bernilai 100 dan persentase penerimaan yang benar bernilai 94,90.

---

The use of pin and password and even tokens is considered outdated, so many countries develop biometric based transaction methods. Biometrics which are the most widely used biological characteristics are the eye, face, and fingerprint. The faces and fingerprints in certain conditions can change and can not be recognized. The eye or precisely the iris is the right choice to use for authentication methods considering that the human rsquo s eye is not easily changed.

This final assignment focuses on the development of previous systems of authentication using localization methods and half polar Normalization of the iris. Development is performed to make the recognition more accurate dan faster while using different eye segmentation and Normalization methods. The recognition methods can be used for left and right eyes considering both eyes in human have different iris pattern.

The proposed iris segmentation methods are Zeta v1, Zeta v2, Zeta v3, Zeta v4, Zeta v5, Zeta v6 dan Zeta v7. The best test result based on time performance presented by the Zeta v7 segmentation which shows the average time performance 0.0138427 seconds. The best result based on accuracy presented by Zeta v1 which show the percentage of wrong rejection 100 and percentage of right acceptance 94,90."

"Salah satu perkembangan teknologi yang sedang berkembang pesat adalahteknologi pengenalan pola (patern recognition), seperti pengenalan pola wajah,sidik jari, dan retina mata. Contohnya diaplikasikan pada security system, sistemlogin , dan sebagainya. Pada penelitian ini, diimplementasikan metode barupengenalan pola wajah 3-D (3-D face recognition ) dengan menggunakan metodeFuzzy Manifold. Metode ini tidak melakukan pembelajaran sepertibackpropagation, tetapi dengan membentuk pose estimation dan mencari nilaijarak terdekat fuzzy (Fuzzy-Nearest Distance Calculation) untuk membandingkandata yang masuk terhadap kedekantannya dengan kelas tertentu. Selain metodetersebut, diimplementasikan juga metode Fuzzy Dimension Reduction (FDR) datadengan menggunakan Autoassociative Neural Network sehingga dapatdibandingkan hasilnya antara hasil sebelum dan sesudah data di FDR kan. MetodeFuzzy Manifold dan FDR berhasil diterapkan untuk 3-D Face Recognition dengandengan recognition rate yang cukup tinggi mencapai 85%, kecepatan komputasiyang tinggi dan robust.

---

One of the increasing tecnology is patern recognition, like odor recognition, face,

finger print, and retina. For example, is aplicated in security system, login system,

and etc. In this research, will be implemented new method 3-D face recognition

using Fuzzy Manifold. This method does not do learning like backpropagation, but

with make pose estimation and seek value of fuzzy-nearest distance to compare

data input toward nearest with a class. The other method, also implemented Fuzzy

Dimention Reduction (FDR) using Autoassociative Neural network so can be

compared the result between after reducted and before. Fuzzy Manifold and FDR

method is successful to be implemented for 3-D face recognition with recognition

rate is high enough reach 85% , high computation speed, and robust. ."

"Dalam jangka waktu 2 dekade terakhir, semakin banyak orang bepergian melalui jalur udara. Jumlah penumpang terus bertumbuh, namun pertumbuhan penumpang ini tidak diimbangi dengan pertumbuhan sarana pendukung seperti penambahan runway atau penambahan kapasitas terminal. Dampaknya, antrian bukan hanya terjadi dalam hal take-off / landing pesawat, namun antrian penumpang juga kerap terjadi di dalam terminal penumpang. Hal ini akan tentu akan berdampak terhadap kenyamanan penumpang yang menggunakan jasa bandara. Oleh karena itu, penting untuk memahami dan mensimulasikan pergerakan aliran penumpang untuk menghasilkan proses yang efektif dan efisien bagi penumpang dalam terminal, memprediksi hambatan kapasitas (capacity constraint) terminal dan memprediksi tingkat kepuasan minimum penumpang. Paper ini akan mempresentasikan simulasi model berbasis agen dari pergerakan aliran penumpang dalam security check point 2 di terminal bandara. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah model simulasi berbasis agen penerapan antrian virtual pada security check-point dengan melihat pengaruhnya terhadap waktu tunggu penumpang, dan jumlah security lanes yang dibuka. Hasil menunjukkan penerapan antrian virtual mampu meningkatkan kenyamanan penumpang yang menggunakan jasa bandara.

---

In the last two decades, more people traveling using air transportation. Numbers of passengers keep growing, but these passengers growth is not followed by the growing of supporting facilities such as runway or terminal capacity expansion. It results on the queues which happened not only on plane take-off / landing, but also on passenger processes inside terminal building. It gives negative effects to passenger comfort using airport service.

Therefore, it is important to understand and simulate passenger flow movement to generate effective and efficient process for passenger inside terminal, predict terminal capacity constraints and predict passenger minimal level of satisfaction. This paper will present agent based model simulation of passenger in airport terminal security check point 2.

The result of this paper is an agent based model simulation implementation of virtual queuing in security check point by evaluating its impact on passenger waiting time, queue length and number of available security lanes. Result shows that virtual queuing implementation can improve passenger comfort in airport."

"Skripsi ini membahas tentang pengembangan sistem face recognition yang diaplikasikan pada aplikasi ujian berbasis Android yang diberi nama AyoTest menggunakan FaceNet. Tujuan dari dikembangkannya AyoTest sendiri adalah untuk membantu tenaga pengajar dalam meningkatkan efektivitas pengawasan ujian yang dilakukan secara daring. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam meningkatkan efektivitas pengawasan ujian daring dengan menggunakan face recognition untuk mengotomatisasi sebagian besar dari kegiatan pengawasan yang sebelumnya harus dilakukan secara manual oleh tenaga pengajar. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa implementasi sistem face recognition dari aplikasi AyoTest dapat digunakan untuk meningkatkan efektivitas pengawasan ujian, di mana pada proses face authentication akurasi yang didapatkan adalah sebesar 100% bahkan ketika peserta ujian hanya memiliki 1 foto pada basis data wajah dan nilai false negative dan false positive pada proses face monitoring yang tercatat hanya sebesar 16,67% dan 22,22% untuk 18 partisipan yang berhasil melaksanakan ujian.

---

This bachelor thesis discusses the system development of face recognition applied to an Android-based examination application called AyoTest using FaceNet. The purpose of the development of AyoTest itself is to assist teaching staff in increasing the effectiveness of conducting online examinations. This research is hoped to assist in increasing the effectiveness of examination proctoring with face recognition to automate most of the supervisions that previously had to be conducted manually by teaching staff. Based on the results of the research, it was found that the implementation of the face recognition system from the AyoTest application can be used to increase the effectiveness of examination proctoring, where the accuracy score obtained in the face authentication process is 100% even if the examinee only has 1 photo in the face database and the false negative and false positive scores in the face monitoring process were recorded at only 16.67% and 22,22% for 18 participants who successfully carried out the examination."