Deteksi dan Klasifikasi Rambu Lalu Lintas Menggunakan Support Vector Machine
AGNES DIRGAHAYU PALIT
Informasi Umum
Kode
17.04.1112
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine Learning
Dilihat
389 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Traffic Sign Detection and Classification (Sistem Deteksi dan Klasifikasi Rambu Lalu Lintas) merupakan sistem untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan rambu lalu lintas pada citra. Pada sistem ini, proses deteksi objek rambu lalu lintas, di bagi menjadi 2 bagian, yaitu dengan menyeleksi channel warna yang diinginkan (yang sesuai dengan warna rambu lalu lintas yang di cari), sebagai deteksi warna, dan menghitung derajat kebundaran dan segiempat objek sebagai deteksi bentuk objek. Sebagai Ekstraksi ciri, Histogram of Oriented Gradient (HOG) digunakan untuk ektraksi ciri bentuk, colour moment untuk ekstraksi warna. Sedangkan untuk klasifikasi menggunakan Support Vector Machines (SVM). Sistem yang telah dibangun pada penelitian ini menghasilkan performansi sebesar 93.5946% menggunakan micro average f1-score.
Kata kunci : Traffic sign detection and recognition, Support Vector Machine, Histogram of Oriented Gradient, colour moment.
- CIG4I3 - SISTEM REKOGNISI
- IFG444 - TUGAS AKHIR II
- CSH6N3 - TOPIK KHUSUS DALAM PENGOLAHAN CITRA
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
- CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CSH483 - PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
- CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
- CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
- III4A4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | AGNES DIRGAHAYU PALIT |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Kurniawan Nur Ramadhani, Mohamad Syahrul Mubarok |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2017 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
