Implementasi Metode Kalsifikasi Support Vector Machine Dan Backpropagation Untuk Deteksi Mobil Menggunakan Histrogam Of Oriented Gradients

F R Kaisupy, Muhammad (2017) Implementasi Metode Kalsifikasi Support Vector Machine Dan Backpropagation Untuk Deteksi Mobil Menggunakan Histrogam Of Oriented Gradients.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Sistem deteksi merupakan suatu teknologi yang sangat membantu dalam berbagai bidang. Dalam bidang lalulintas, sistem deteksi dipakai untuk pemantauan traffic lalulintas. Saat ini pengawasan lalu-lintas telah memanfaatkan kamera CCTV yaitu RTMC (Road Traffic Monitoring Center). Selain itu penelitian tentang ITS (Intelligent Transportation System) juga memanfaatkan pengawasan melalui kamera. HOG digunakan dalam penelitian ini dikarenakan merupakan Feature Descriptor yang mengambil tepi atau struktur gradient yang terkarakteristik dari bentuk lokal atau arah tepi dan dengan distribusi intensitas gradient lokal yang baik. Hasil ekstraksi feature akan ditraining menggunakan SVM untuk menghasilkan suatu model sebagai acuan deteksi kemudian. Hasil deteksi akan diklasifikasi kembali oleh neural network backpropagation. Pengujian dilakukan menggunakan 400 data positif dan 1400 data negatif menunjukan akurasi sebesar 51.8% dengan menggunakan 1 neuron pada hidden layer.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Backpropagation, Deteksi mobil, Support Vector Machine , Histogram of oriented Gradient
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2017
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 10 Nov 2017 03:34
Last Modified: 10 Nov 2017 03:34
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/54355

Actions (login required)

View Item View Item