• Tidak ada hasil yang ditemukan

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

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "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"

Copied!
8
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 8 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 2.2 Seri Reaksi Bowen (Sumber : [8])
Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem
Gambar 3.2 Diagram Alir Proses Identifikasi (a) Proses Latih dan (b) Proses Uji
Tabel 4.1 Akurasi dan Waktu Komputasi Blok DCT Data Makro
+2

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 8 Halaman - 766.09 KB )

Garis besar

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

Dokumen terkait

Identifikasi Varietas Durian Berdasarkan Tekstur Daun Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan Ciri Statistical Textures

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan metode klasifikasi k-NN dengan ekstraksi tekstur statistical textures kurang

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

PERBANDINGAN DAN ANALISIS K- NEAREST NEIGHBOR DAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS UNTUK KLASIFIKASI GENRE MUSIK

Proses klasifikasi genre dimulai dengan memilih file lagu yang akan di klasifikasikan genrenya, selanjutnya dilakukan proses preprocessing, pengambilan ciri

Classification Height and Weight of Human Footprint Using Discrete Cosine Transform (DCT) and Nearest Neighbor (NN) Method Based on Android

Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada sistem deteksi dan klasifikasi pola tinggi dan berat badan melalui citra digital ini, didapatkan kesimpulan sebagai

IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA KAKAO DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN K-NEAREST NEIGHBOR CACAO DISEASE IDENTIFICATION USING DIGITAL IMAGE PROCESSING AND K-NEAREST NEIGHBOR

Sistem identifikasi jenis penyakit pada buah kakao menggunakan metode ekstraksi ciri PCA dan metode klasifikasi k-NN dapat diimplementasikan dengan akurasi tertinggi sebesar

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

KLASIFIKASI MUTU MUTIARA BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR

3) Ekstraksi ciri, pada tahap ini proses ekstraksi ciri menggunakan metode regionprops yaitu dengan menghitung properti-properti citra seperti bentuk dan ukuran mutiara

PERANCANGAN APLIKASI DETEKSI PULPITIS MELALUI PERIAPIKAL RADIOGRAF MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DCT DAN K-Nearest Neighbor BERBASIS ANDROID

Proses ini merupakan tahap yang penting dalam mendeteksi citra gigi normal atau abses periapical oleh karena itu diharapkan ekstraksi ciri akan diperoleh