• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbandingan dalam Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Image Centroid and Zone dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbour dan Probabilistic Neural Network

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Perbandingan dalam Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Image Centroid and Zone dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbour dan Probabilistic Neural Network"

Copied!
41
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 41 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Gambar 2 Struktur PNN
Gambar 3 Skema penelitian
Gambar 8 (a) Letak koordinat centroid, (b) Pembagian zona sebanyak 4
Tabel 2 Akurasi pengujian karakter menggunakan KNN
+5

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 41 Halaman - 2.03 MB )

Garis besar

HASIL DAN PEMBAHASAN Perbandingan dalam Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Image Centroid and Zone dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbour dan Probabilistic Neural Network

Dokumen terkait

Identifikasi Hama Ulat Kubis Menggunakan Transformasi Wavelet dengan Klasifikasi Probabilistic Neural Network

Hasil perbandingan pola sinyal pada Gambar 17 dan Gambar 18 terlihat jika pola sinyal data citra uji hama ulat Spodoptea exigua yang salah klasifikasi memiliki bentuk

Pemodelan Biplot pada Klasifikasi Fragmen Metagenom dengan K-Mers Sebagai Ekstraksi Ciri Dan Probabilistic Neural Network Sebagai Classifier

4 Pada percobaan data latih dengan 10 peubah, klasifikasi menghasilkan nilai akurasi yang sama mulai dari dimensi akar ciri (r) sebesar 10 hingga 64 untuk semua

Klasifikasi Plasmodium vivax dari Digitalisasi Mikroskopis Sediaan Darah Tebal Menggunakan Kombinasi Ekstraksi Ciri Statistik Orde Ke-dua dan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Classifier.

Nilai akurasi yang diperoleh dari ekstraksi ciri statistik orde ke-dua dan teknik klasifikasi K- Nearest Neighbor (K-NN) Classifier pada penelitian ini menunjukkan

IDENTIFIKASI HAMA ULAT KUBIS MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DENGAN KLASIFIKASI PROBABILISTIC NEURAL NETWORK

Hasil perbandingan pola sinyal pada Gambar 17 dan Gambar 18 terlihat jika pola sinyal data citra uji hama ulat Spodoptea exigua yang salah klasifikasi memiliki bentuk

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

SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM KLASIFIKASI BATUBARA MENGGUNAKAN FUZZY COLOR HISTOGRAM, DISCRETE COSINE TRANSFORM, DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA CITRA DIGITAL Simulation and Analysis of Image Processing in Coal Classification System Using Fuzzy Color Histogram

Skenario 1 pengujian sistem dengan menggunakan metode ekstraksi ciri DCT dengan klasifikasi K-NN, yaitu dengan melihat perubahan parameter akurasi dan waktu komputasi terhadap

PEMODELAN BIPLOT PADA KLASIFIKASI FRAGMEN METAGENOM DENGAN K-MERS SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK SEBAGAI CLASSIFIER

Sebagai perbandingan akurasi 60%:40% data antara reduksi menggunakan biplot dengan tanpa biplot disajikan hasil percobaan yang telah dilakukan pada Tabel 8. Hasil dari

View of Klasifikasi Penyakit Bawang Merah Menggunakan Naïve Bayes dan Convolutional Neural Network

Untuk metode Naïve Bayes, hasil perbandingan CNN dan GNB dengan menggunakan ekstraksi Fourier descriptor pada klasifikasi citra daun daun bawang merah ini mendapatkan nilai akurasi yang