• Tidak ada hasil yang ditemukan

Penerapan Ciri Geometric pada Deteksi dan Verifikasi Tanda Tangan Offline

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Penerapan Ciri Geometric pada Deteksi dan Verifikasi Tanda Tangan Offline"

Copied!
10
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 10 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 5 Citra hasil cropping
Tabel 1 Hasil Pengujian Fitting
Gambar 9 Diagram Hasil Pengujian FRR Nilai K
Gambar 11 Diagram Hasil Pengujian FRR Variasi Ciri

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 10 Halaman - 1.00 MB )

Garis besar

Penerapan Ciri Geometric pada Deteksi dan Verifikasi Tanda Tangan Offline

Dokumen terkait

EKSTRAKSI CIRI BERBASIS WAVELET DAN GLCM UNTUK DETEKSI DINI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM Hanifah Rahmi Fajrin

Setelah melakukan ekstraksi ciri dengan fitur energy wavelet, entropi dan GLCM selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan machine learning weka

KLASIFIKASI KAPAL PADA PERAIRAN INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR

Klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbour dengan k=1 untuk mencari data dengan nilai ciri paling dekat dengan data uji dengan menggunakan informasi ciri dari

EKSTRAKSI CIRI BERBASIS WAVELET DAN GLCM UNTUK DETEKSI DINI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM

Setelah melakukan ekstraksi ciri dengan fitur energy wavelet, entropi dan GLCM selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan machine learning weka

PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT GRANULOMA DENGAN METODE BINARY LARGE OBJECT BERBASIS ANDROID Image Processing Of Periapical Radiograph On Granuloma Disease Detection By Binary Large Object Method Based On Android

Hasil pengolahan citra pada deteksi penyakit granuloma menggunakan metode segmentasi warna BLOB dan klasifikasi K-NN dapat dianalisis dengan parameter ekstraksi ciri orde I,

IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI JENIS BATUAN BEKU BERDASARKAN TEKSTUR BATUAN MENGGUNAKAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA CITRA DIGITAL Identification And Classification of Igneous Rock Based on Texture Using Discrete Cosine

Pada tahap uji, setelah dilakukan preprocessing kemudian ekstraksi ciri selanjutnya citra dideteksi dengan menggunakan metode klasifikasi K-NN untuk mengetahui

VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LBP DAN DCT DENGAN KLASIFIKASI LVQ

Penelitian – penelitian yang dimaksud antara lain verifikasi tanda tangan menggunakan ekstraksi fitur Edge Detection dengan metode prewitt dan klasifikasi dengan metode

KLASIFIKASI KAPAL PADA PERAIRAN INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR SHIP CLASSIFICATION AT INDONESIA AREA USING K-NEAREST NEIGHBOUR METHOD

Klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbour dengan k=1 untuk mencari data dengan nilai ciri paling dekat dengan data uji dengan menggunakan informasi ciri

DETEKSI TAHU AMAN KONSUMSI DENGAN CITRA DIGITAL OBJEK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Berdasarkan hasil pengujian pada data uji yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa deteksi dengan menggunakan ekstraksi ciri tekstur dan metode K-Nearest Neighbor