Perbandingan Algoritma Template Matching Dan Feature Extraction Pada Optical Character Recognition

Sofian Bahri, Raden (2011) Perbandingan Algoritma Template Matching Dan Feature Extraction Pada Optical Character Recognition. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

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

Abstract

Algoritma template matching merupakan metode yang sederhana danbr / banyak digunakan untuk mengenali pola. Kelemahan algoritma ini adalahbr / terbatasnya model yang akan dijadikan template sebagai pembanding pada basisbr / data seperti bentuk, ukuran, dan orientasi. Algoritma feature extraction menjawabbr / masalah model template seperti bentuk, ukuran, dan orientasi yang ada padabr / algoritma template matching dengan cara memetekan ciri-ciri objek citra yangbr / akan dikenali.br / Optical character recognition digunakan untuk menerjemahkan karakterbr / pada citra digital menjadi format teks. Penerapannya yang sederhana membuatbr / algoritma template matching banyak digunakan dalam OCR[1].br / Berdasarkan hasil pengujian, algoritma template matching memilikibr / persentase akurasi rata-rata 29.459%, sedangkan algoritma feature extractionbr / memiliki persentase akurasi rata-rata 63.602%. Algoritma feature extractionbr / memiliki peluang yang besar untuk dikembangkan terutama untuk pemetaan ciriciribr / khusus citra dibandingkan algoritma template matching yang hanyabr / memetakan intensitas pixel dalam OCR. Kompleksitas kedua algoritma diukurbr / dengan menghitung jumlah operasi dasar kedua algoritma. Algoritma featurebr / extraction memiliki tingkat kompleksitas yang sama dengan algoritma templatebr / matching yaitu 2n+1. Agloritma feature extraction membutuhkan enam prosesbr / untuk memetakan dan mengenali fitur citra karakter, sedangkan algoritmabr / template matching hanya membutuhkan tiga proses untuk memetakan intensitasbr / pixel dan menghitung nilai eror minimum. Algoritma template matchingbr / membutuhkan waktu rata-rata 180.743 detik untuk mengenali dokumen uji.br / Sedangkan algoritma feature extraction membutuhkan waktu rata-rata 5.117br / detik terhadap dokumen uji.br / Berdasarkan akurasi, pengembangan, dan waktu, algoritma featurebr / extraction lebih unggul dibandingkan algoritma template matching pada OCR.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Optical character recognition, Template matching, dan Feature extraction
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2011
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:00
Last Modified: 16 Nov 2016 08:00
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/21105

Actions (login required)

View Item View Item