Blog Archives
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Buah pepaya adalah salah satu buah tropis yang memiliki nilai gizi tinggi dan manfaat kesehatan yang penting. Pengidentifikasian tingkat kematangan buah pepaya dengan akurasi tinggi merupakan langkah penting dalam industri pertanian dan distribusi. Dalam konteks ini, pengolahan citra dengan metode Support Vector Machine (SVM) telah terbukti efektif dalam mengatasi tantangan ini dengan presisi dan kehandalan.
Pengolahan citra telah mengalami kemajuan pesat dalam berbagai bidang, termasuk pertanian. Teknologi ini memungkinkan analisis objektif dan otomatis terhadap citra, termasuk identifikasi tingkat kematangan buah pepaya. Buah pepaya mengalami perubahan warna dan tekstur yang signifikan selama pematangan, dan penggunaan SVM membantu mengenali pola-pola yang rumit dalam citra.
-read more->Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Naga Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Buah naga adalah salah satu buah tropis yang semakin populer di seluruh dunia karena kandungan gizi dan manfaat kesehatannya. Identifikasi tingkat kematangan buah naga secara akurat adalah langkah penting dalam proses panen dan distribusi. Penggunaan teknologi pengolahan citra dengan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation telah membantu mengatasi tantangan ini dengan efisien dan tepat.
Pengolahan citra telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir. Salah satu aplikasinya adalah dalam bidang pertanian, terutama dalam identifikasi tingkat kematangan buah. Buah naga memiliki variasi warna dan tekstur yang signifikan selama proses kematangan, sehingga metode pengolahan citra sangat berguna dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah naga.
-read more->Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA)
Pengenalan wajah adalah bidang yang mendapat perhatian besar dalam pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Metode Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik yang kuat dan umum digunakan dalam pengenalan wajah. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana PCA bekerja dalam pengenalan wajah dan mengapa metode ini menjadi pilihan populer dalam tugas ini.
Pengenalan wajah adalah proses identifikasi individu berdasarkan ciri-ciri wajah yang unik. Dalam kasus sistem otomatis, tujuan utamanya adalah mengidentifikasi atau mengautentikasi seseorang menggunakan citra wajah mereka. Metode PCA adalah salah satu pendekatan yang dapat mengurangi dimensi data citra wajah dan mengekstraksi informasi penting untuk pengenalan.
-read more->Visualisasi 3D Citra Kepala MRI: Tampang Axial, Sagital, dan Coronal
Penggunaan citra medis dalam bidang kedokteran terus berkembang pesat, memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang struktur dan kondisi tubuh manusia. Salah satu teknik yang paling berguna dalam visualisasi citra medis adalah visualisasi 3D. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang visualisasi 3D citra kepala MRI, dengan fokus pada tiga sudut pandang utama: tampang axial, sagital, dan coronal.
Citra kepala MRI (Magnetic Resonance Imaging) adalah salah satu metode pencitraan medis yang paling berharga dalam menganalisis struktur otak dan jaringan sekitarnya. Visualisasi 3D memungkinkan kita untuk melihat citra dalam tiga dimensi, membawa informasi tambahan dan pemahaman yang lebih baik terhadap anatomi dan kondisi pasien.
-read more->Memahami Algoritma You Only Look Once (YOLO) dan Penerapannya Menggunakan MATLAB
Dalam dunia komputer vision, deteksi objek merupakan salah satu tantangan utama. Algoritma You Only Look Once (YOLO) telah memperkenalkan pendekatan yang revolusioner dalam melakukan deteksi objek secara cepat dan akurat. Artikel ini akan membahas tentang algoritma YOLO, prinsip kerjanya, dan bagaimana kita dapat menerapkannya menggunakan MATLAB.
Pengenalan Algoritma YOLO
Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah pendekatan deteksi objek real-time yang memungkinkan kita untuk mendeteksi objek dalam satu kali pengamatan sekaligus, tanpa perlu proses komputasi yang berulang-ulang. YOLO memahami tampilan gambar sebagai masalah regresi dan menerapkan deep learning untuk menghasilkan bounding box (kotak batas) yang mengelilingi objek-objek yang ada dalam gambar, berserta dengan label dan tingkat keyakinan (confidence score).
-read more->Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Klasifikasi Citra menggunakan MATLAB
Klasifikasi citra adalah salah satu aplikasi penting dalam bidang pengolahan citra yang bertujuan untuk mengenali dan membedakan objek atau pola tertentu dalam citra. Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah metode pembelajaran mesin yang efektif untuk melakukan klasifikasi dengan membangun model yang dapat memisahkan data dengan jelas ke dalam beberapa kategori. Artikel ini akan membahas penerapan algoritma Support Vector Machine dalam klasifikasi citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Analisis Tekstur pada Citra Digital menggunakan Metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur pada citra digital adalah salah satu aspek penting dalam pengolahan citra untuk memahami karakteristik dan pola yang terdapat pada citra. Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). GLCM adalah representasi matematis yang mampu mengekstrak informasi tekstur dari citra dengan menggambarkan hubungan spasial antara pasangan piksel dengan intensitas level tertentu. Artikel ini akan membahas konsep dasar GLCM dan penerapannya dalam analisis tekstur pada citra digital.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pengolahan Citra menggunakan MATLAB
Pengolahan citra merupakan salah satu bidang yang penting dalam dunia komputer dan teknologi informasi. Pada era di mana data citra semakin melimpah, metode pengolahan citra yang efisien dan akurat menjadi kunci untuk mendapatkan informasi yang berarti. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengolahan citra adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Artikel ini akan membahas konsep dasar KNN dan bagaimana kita dapat menerapkannya dalam pengolahan citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Deteksi Iris Mata dengan Daugman’s Integrodifferential Operator
Setiap manusia memiliki pola iris mata yang berbeda-beda, keunikan iris mata ini mampu membedakan masing-masing individu sehingga dapat digunakan sebagai acuan dalam membangun sistem pengenalan biometrik. Pengenalan melalui iris mata ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan seperti pada bidang kesehatan, keamanan, industri, pendidikan, dan lain sebagainya.
Daugman’s Integrodifferential Operator menggunakan fungsi persamaan integral dan turunan dalam mencari koordinat titik pusat dan jari-jari iris mata. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab menggunakan Daugman’s Integrodifferential Operator untuk mendeteksi iris mata manusia.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra iris mata
% membaca citra iris mata
Img = imread('iris 01.jpg');
figure, imshow(Img);
title('Citra Asli')
Identifikasi Jenis Bunga Menggunakan Ekstraksi Ciri Orde Satu Dan Algoritma Multisvm
Apakah yang dimaksud dengan ekstraksi ciri??
Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri/informasi dari objek di dalam citra yang ingin dikenali/dibedakan dengan objek lainnya. Ciri yang telah diekstrak kemudian digunakan sebagai parameter/nilai masukan pada tahapan identifikasi/ klasifikasi.
Salah satu contoh metode ekstraksi ciri citra adalah ekstraksi ciri orde satu atau disebut juga dengan ekstraksi ciri orde pertama. Ekstraksi ciri orde satu merupakan metode pengambilan ciri yang didasarkan pada karakteristik histogram citra. Beberapa parameter ciri orde satu antara lain adalah mean, skewness, variance, kurtosis, dan entropy. Parameter ciri tersebut dapat digunakan sebagai masukan dalam algoritma identifikasi untuk mengenali objek dalam citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan ekstraksi ciri orde satu dan algoritma multisvm. Citra yang digunakan terdiri dari lima jenis bunga yaitu calendula, iris, leucanthemum maximum, peony, dan rose. Pada data latih digunakan 6 citra pada masing-masing jenis bunga sehingga jumlah total data latih adalah 30 citra. Sedangkan pada data uji digunakan 2 citra pada masing-masing jenis bunga sehingga jumlah total data uji adalah 10 citra (sumber dataset citra: https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/flower-color-images).
Beberapa citra pada data latih ditunjukkan pada gambar berikut ini:
Pemrograman Matlab 