Ditemukan 8 dokumen yang sesuai dengan query
Malang: Institut Teknologi Nasional, 1998
624.15 Pem
Buku Teks Universitas Indonesia Library
H. Widomoko
Malang: Institut Teknologi Nasional, 1995
690 WID k I
Buku Teks SO Universitas Indonesia Library
H. Widomoko
Malang: Institut Teknologi Nasional, 1995
690 WID k III
Buku Teks SO Universitas Indonesia Library
H. Widomoko
Malang: Institut Teknologi Nasional, 1995
690 WID k II
Buku Teks SO Universitas Indonesia Library
Suhardjono
Malang: Institut Teknologi Nasional (ITN Press), 1994
694.1 SUH k
Buku Teks SO Universitas Indonesia Library
"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.
AbstractThis 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%."
[Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, Institut Teknologi Nasional Malang. Program Studi Teknik elektro], 2011
pdf
Artikel Jurnal Universitas Indonesia Library
"Aliasing merupakan pengaruh yang menyebabkan sinyal-sinyal yang berberda menjadi tidak dapat dibedakan satu sama lain saat rekonstruksi sampel. Aliasing merupakan akibat dari penggunaan data diskret dan bukan yang kontinu. Data pusat merupakan data yang tidak dapat dipisahkan dari masalah aliansing. Metode untuk mencegah terjadinya aliasing dinamakan dealiasing. Penelitian ini ditujukan untuk menerapkan suatu metode dealising konstanta-konstanta utama pasut baik secara parsial maupun simultan pada data pasut untuk mendeteksi konstanta pasut dominan. Untuk dealiasing secara simultan digunakan dara pasut dengan panjang pengamatan satu bulan (data pasut Januari 2010 di Benoa, Bali), sedangkan untuk dealiasing secara parsial digunakan 30 rekaman data pasut dengan panjang pengamatan 26 jam yang dicuplik dari data satu bulan. Dari penelitian dapat diketahui bahwa dealiasing secara simultan memberikan hasil yang lebih baik. Dealiasing secara parsial hanya memberikan informasi mengenai spesies konstanta pasut yang dominan, bukan individu konstantanya. "
Bandung: Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat Institut Teknologi Nasional,
680 RJT
Majalah, Jurnal, Buletin Universitas Indonesia Library
Aryuanto Soetedjo
"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%."
Malang: Fakultas Teknik Elektro, 1Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional (ITN) Malang, 2010
AJ-Pdf
Artikel Jurnal Universitas Indonesia Library