Blog Archives
Apa itu Artificial Intelligence, Deep Learning, Dan Convolutional Neural Network??
Dalam era di mana teknologi semakin merajalela, Artificial Intelligence (AI) telah menjadi pusat perhatian dunia. Salah satu cabang utama dari AI yang telah mengubah lanskap teknologi secara fundamental adalah deep learning. Dalam artikel ini, kita akan membongkar rahasia di balik kecerdasan buatan dan deep learning, menggali lebih dalam untuk memahami konsep, aplikasi, dan dampaknya dalam berbagai bidang kehidupan.
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan buatan (AI) merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin atau sistem yang mampu mengeksekusi tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tujuan utama dari AI adalah untuk membuat mesin dapat “berpikir” seperti manusia, melakukan tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman, pembelajaran, dan pemecahan masalah.
-read more->Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital
Dalam dunia pengolahan citra digital, deteksi tepi merupakan salah satu teknik yang paling penting dan sering digunakan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep deteksi tepi citra, metode-metode yang digunakan, serta aplikasi dan pentingnya teknik ini dalam berbagai bidang.
Apa itu Deteksi Tepi Citra?
Deteksi tepi adalah proses mengidentifikasi dan menyoroti perubahan tajam dalam intensitas piksel dalam sebuah citra. Tepi dalam citra merujuk pada batas atau perubahan signifikan dalam warna atau kecerahan antara objek dan latar belakang. Teknik ini penting dalam pengolahan citra karena tepi sering kali mencerminkan batas antara objek dalam citra, dan deteksi tepi membantu dalam segmentasi objek dan ekstraksi fitur.
-read more->Pengolahan Video: Deteksi Pergerakan Manusia Menggunakan Transformasi Ruang Warna HSV
Pengolahan video adalah proses manipulasi dan analisis terhadap rangkaian gambar (frame) yang diambil dalam urutan waktu. Video adalah sekumpulan gambar bergerak yang direkam secara berurutan untuk menciptakan ilusi gerakan. Pengolahan video melibatkan sejumlah teknik dan algoritma yang digunakan untuk mengubah, memanipulasi, dan menganalisis konten visual dalam video. Salah satu penerapan pengolahan video adalah untuk mendeteksi pergerakan manusia.
Klasifikasi Jenis Buah Mangga Menggunakan Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan syaraf tiruan yang umumnya digunakan dalam bidang Computer Vision. CNN digunakan untuk memproses data dengan topologi grid, seperti gambar atau video. Dalam algoritmanya, CNN menggunakan operasi matematika yang disebut konvolusi untuk menggantikan perkalian matriks umum pada setidaknya satu lapisannya. Lapisan (layer) dalam CNN yang umumnya digunakan antara lain Convolutional Layer, Batch Normalization Layer, ReLU (Rectified Linear Activation) Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer, dan Softmax Layer. CNN banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk klasifikasi jenis buah mangga.
Jenis-jenis Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Image Recognition dan Computer Vision
Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi pilar utama dalam revolusi pengenalan gambar (image recognition) dan penglihatan komputer (computer vision). Arsitektur CNN telah menghasilkan perkembangan luar biasa dalam berbagai tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi gambar, dan banyak lagi. Artikel ini akan membahas beberapa jenis arsitektur CNN yang telah mendominasi dalam beberapa tahun terakhir.
Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).
Pada contoh ini dilakukan pengklasifikasian terhadap bentuk segi-3, segi-4, dan segi-5. Ciri yang digunakan untuk membedakan ketiga jenis bentuk tersebut adalah metric dan eccentricity.
Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling objek. Sedangkan eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. (Materi mengenai ekstraksi ciri lebih lanjut dapat dilihat pada laman berikut ini: Ekstraksi Ciri Citra).
Langkah-langkah pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data latih untuk proses pelatihan (training). Pada proses ini digunakan 45 citra data latih yang terdiri dari 15 citra segi-3, 15 citra segi-4, dan 15 citra segi-5.
Pemrograman Matlab 