![](../images/header.jpg)
| |
Andika Vebrina. PENERAPAN DAN ANALISIS METODE SPEEDED-UP ROBUST FEATURES (SURF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK SISTEM IDENTIFIKASI PLAT MOBIL. Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala, 2017 |
|
AbstrakPenelitian identifikasi plat nomor kenderaan atau yang sering juga disebut dengan plat nomor polisi masih meninggalkan sebuah tantangan yang sangat menarik untuk terus diteliti. hal ini dikarenakan pembuatan sistem identifikasi plat nomor kenderaan membutuhkan integrasi dari berbagai teknik-teknik penyelesaian masalah untuk mendapatkan hasil yang handal. untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah rancangan sistem identifikasi plat mobil dengan menggunakan metode speeded up robust features (surf) dan support vector machine (svm). sistem yang telah dirancang ini memiliki dua tahapan utama, yaitu proses deteksi posisi plat dan proses pengenalan karakter atau yang dikenal dengan ocr (optical character recognition) pada plat yang telah terdeteksi. kedua proses tersebut menggunakan metode surf dan svm. surf digunakan karena dapat dengan cepat mengekstraksi titik-titik penting (interest points) dari sebuah citra karena menggunakan teknik
Baca Juga : KINERJA (PEMANFAATAN) SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN SURF DAN GLCM (Syamsul Bahri, 2019) ,
Baca Juga : PEMANFAATAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MENGENALI WAJAH DENGAN FITUR SURF DAN GLCM (Syamsul Bahri, 2019) , l image matrik hessian. svm merupakan sebuah sistem pembelajaran komputer yang handal untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi yang dikembangkan berdasarkan teori statistik pembelajaran yang berbasis pada prinsip structural risk minimization (srm). svm memiliki performansi yang sangat bagus pada teknik pengenalan karakter, sehingga sangat tepat digunakan dalam sistem ini. dengan menggabungkan kedua teknik tersebut, penelitian ini menghasilkan akurasi lokalisasi plat mencapai 98.0% dengan waktu deteksi rata-rata 1.46 ms dan akurasi pengenalan karakternya mencapai 99.2% dengan waktu identifikasi rata-rata 13.29 Tulisan yang relevan PENERAPAN FITUR FREEMAN CHAIN CODE PADA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR (ABBAS ADAM AZ ZUHRI, 2017) ,KLASIFIKASI DOKUMEN BERITA KECELAKAAN TRANSPORTASI BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (Nur Ratna Sari, 2016) , KLASIFIKASI MUTU FISIK JAGUNG PIPIL MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (Azkia Maghfirah, 2019) , |
|
|
Kembali ke halaman sebelumnya
Terkini
PROSPEK EKSPOR KOPI ARABIKA ORGANIK BERSERTIFIKAT DI KABUPATEN ACEH TENGAH |
ANALISIS KOMPARATIF TINGKAT PENDAPATAN USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DAN PADI SAWAH TADAH HUJAN BERDASARKAN STATUS PENGUASAAN LAHAN DI KECAMATAN KUTA COT GLIE KABUPATEN ACEH BESAR |
KAJIAN PEMASARAN DAN KEUNTUNGAN PETANI KACANG TANAH DI KECAMATAN DARUSSALAM KABUPATEN ACEH BESAR |
STUDI PENDAPATAN RUMAH TANGGA PERTANIAN DI DATARAN TINGGI (KASUS DESA URING KECAMATAN BUKIT KABUPATEN BENER MERIAH) |
ANALISIS PENDAPATAN USAHATANI TEMBAKAU DI KECAMATAN BANDAR BARU KABUPATEN PIDIE JAYA |