Pengenalan Isyarat Tangan dengan Algoritma Pyramidal Lucas Kanade dan Histogram of Oriented Gradients
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dari hasil penelitian ini dapat dilihat bahwa menggunakan HOG dan SVM dengan kernel Linear memberikan hasil yang baik dengan berbagai skenario Cross Validation, yaiti diatas
Pada sitem ini sebuah model klasifikasi dilatih menggunakan algoritma SVM untuk mengenal pola fitur pada citra simbol angka yang didapat dari proses segmentasi.. model
Pada Tugas Akhir ini pemanfaatan Histogram of Oriented Gradients akan digunakan sebagai ekstraksi fitur terhadap citra wajah kucing dan hasil ekstraksi fitur tersebut
Setelah citra diambil ciri maka akan diklasifikasikan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) yaitu metode klasifikasi berdasarkan teori proses pembelajaran berbasis
Sistem pengenalan yang dibuat dalam penelitian ini terdiri dari tahap pra proses, tahap ekstraksi fitur dengan menggunakan metode Transformasi Wavelet dan tahap
Dataset tidak seimbang Parameter yang digunakan pada proses klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine SVM pada penelitian ini adalah Tipe SVM : C-Classification
Merancang aplikasi verifikasi tanda tangan menggunakan metode ekstraksi ciri dari Edge Detection operator Prewitt dan klasifikasi Learning Vector QuantizationLVQ dengan Penghitung
Perbandingan Metode Seleksi Fitur Filter, Wrapper, Dan Embedded Pada Klasifikasi Data Nirs Mangga Menggunakan Random Forest Dan Support Vector Machine SVM [Universitas Islam
