Pengenalan Pose Tangan Menggunakan HuMoment
type: Post
type: BlogPost
modified: 2017-07-06
created: 2017-07-06
link: https://lib.itenas.ac.id/kti/
has creator: account
has container: posts
encoded: Computer vision yang didasarkan pada pengenalan bentuk memiliki banyak potensi dalam interaksi manusia dan komputer. Pose tangan dapat dijadikan simbol interaksi manusia dengan komputer seperti halnya pada penggunaan berbagai pose tangan pada bahasa isyarat. Berbagai pose tangan dapat digunakan untuk menggantikan fungsi mouse, untuk mengendalikan robot, dan sebagainya. Penelitian ini difokuskan pada pembangunan sistem pengenalan pose tangan menggunakan HuMoment. Proses pengenalan pose tangan dimulai dengan melakukan segmentasi citra masukan untuk menghasilkan citra ROI (Region of Interest) yaitu area telapak tangan. Selanjutnya dilakukan proses deteksi tepi. Kemudian dilakukan ekstraksi nilai HuMoment. Nilai HuMoment dikuantisasikan ke dalam bukukode yang dihasilkan dari proses pelatihan menggunakan K-Means. Proses kuantisasi dilakukan dengan menghitung nilai Euclidean Distance terkecil antara nilai HuMomment citra masukan dan bukukode. Berdasarkan hasil penelitian, nilai akurasi sistem dalam mengenali pose tangan adalah 88.57%. Dibuat oleh : Dina Budhi Utami, Muhammad Ichwan Alamat e-mail: dinabudhi@itenas.ac.id, ichwan@itenas.ac.id Kata kunci : Pengenalan Pose Tangan, Computer Vision, HuMoment, Depth Image, Kinect Keterangan : Karya ilmiah ini dimuat pada Jurnal Infotel Vol.9 No.1Februari 2017 http://dx.doi.org/10.20895/infotel.v9il.177 Pengenalan Pose Tangan Menggunakan HuMoment
content: Computer vision yang didasarkan pada pengenalan bentuk memiliki banyak potensi dalam interaksi manusia dan komputer. Pose tangan dapat dijadikan simbol interaksi manusia dengan komputer seperti halnya pada penggunaan berbagai pose tangan pada bahasa isyarat. Berbagai pose tangan dapat digunakan untuk menggantikan fungsi mouse, untuk mengendalikan robot, dan sebagainya. Penelitian ini difokuskan pada pembangunan sistem pengenalan pose tangan menggunakan HuMoment. Proses pengenalan pose tangan dimulai dengan melakukan segmentasi citra masukan untuk menghasilkan citra ROI (Region of Interest) yaitu area telapak tangan. Selanjutnya dilakukan proses deteksi tepi. Kemudian dilakukan ekstraksi nilai HuMoment. Nilai HuMoment dikuantisasikan ke dalam bukukode yang dihasilkan dari proses pelatihan menggunakan K-Means. Proses kuantisasi dilakukan dengan menghitung nilai Euclidean Distance terkecil antara nilai HuMomment citra masukan dan bukukode. Berdasarkan hasil penelitian, nilai akurasi sistem dalam mengenali pose tangan adalah 88.57%. Dibuat oleh : Dina Budhi Utami, Muhammad Ichwan Alamat e-mail: dinabudhi@itenas.ac.id, ichwan@itenas.ac.id Kata kunci : Pengenalan Pose Tangan, Computer Vision, HuMoment, Depth Image, Kinect Keterangan : Karya ilmiah ini dimuat pada Jurnal Infotel Vol.9 No.1Februari 2017 http://dx.doi.org/10.20895/infotel.v9il.177 Pengenalan Pose Tangan Menggunakan HuMoment
topic: https://lib.itenas.ac.id/kti/