Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini membahas teknik segmentasi warna berbasis RGB Chromaticity Diagram ternormalisasi, untuk ekstraksi simbol dan karakter pada citra rambu lalu lintas. Teknik yang diusulkan adalah memisahkan warna biru pada latar belakang rambu petunjuk lalu lintas. Hal tersebut dilakukan dengan memanfaatkan histogram yang dikembangkan pada diagram kromatisitas untuk penentuan nilai ambang segmentasi secara otomatis. Selain itu, teknik morfologi citra dan proyeksi histogram digunakan untuk ekstraksi simbol dan karakter. Dari hasil eksperimen diperoleh bahwa teknik yang diusulkan dapat mengekstrak simbol dan karakter dengan rata-rata ekstraksi 97.3%. ......This research describes a normalized color segmentation technique based on RGB Chromaticity Diagram, for the extraction of symbols and characters in the image of the traffic signs. The proposed technique is to separate the blue color of the background traffic signs. This is done by using a histogram that was developed in the chromaticity diagram for the determination of the threshold value segmentation automatically. In addition, the image morphology technique and projection histogram are used for the extraction of symbols and characters. From the experimental results obtained that the proposed technique can extract symbols and characters with an average extraction is 97.3%.

Abstrak :
This paper presents a lip and smile detection method based-on the normalized RGB chromaticity diagram. The method employs the popular Viola-Jones detection method to detect the face. To avoid the false positive, the eye detector is introduced in the detection stage. Only the face candidates with the detected eyes are considered as the face. Once the face is detected, the lip region is localized using the simple geometric rule. Further, the the red color thresholding based-on the normalized RGB chromaticity diagram is proposed to extract the lip. The projection technique is employed for detecting the smile state. From the experiment results, the proposed method achieves the lip detection rate of 97% and the smile detection rate of 94%.

Paper ini menyajikan medote pendeteksi bibir dan senyum berdasarkan diagram tingkat kromatis RGB ternormalisasi. Metode ini menggunakan metode Viola-Jones yang populer untuk mendeteksi wajah. Untuk menghindari kesalahan positif, detektor mata diperkenalkan pada tahapan deteksi. Hanya kandidat wajah dengan mata yang telah terdeteksi yang dianggap sebagai wajah. Setelah wajah dideteksi, bagian bibir ditempatkan dengan menggunakan aturan geometris sederhana. Selanjutnya, batasan warna merah berdasarkan pada diagram kromatisitas RGB ternormalisasi digunakan untuk mengekstrak bibir. Teknik proyeksi digunakan untuk mendeteksi keadaan tersenyum. Dari hasil percobaan, metode yang diusulkan mencapai 97% untuk tingkat deteksi bibir dan 94% untuk tingkat deteksi senyum.