Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 95 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Mahdi Yusuf
Abstrak :
Sistem keamanan parkir merupakan salah satu hal penting yang perlu diperhatikan dalam mengelola sebuah tempat umum. Sistem parkir yang terdapat saat ini kebanyakan bersifat manual dan masih memerlukan banyak tenaga kerja untuk melakukan proses verifikasi keamanan. Salah satu solusi yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan otomatisasi dalam proses verifikasi keamanan dalam sistem parkir tersebut menggunakan pengenalan terhadap pelat nomor dan biometri yang berupa wajah. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah system keamanan parkir yang dapat digunakan secara mudah dan efisien untuk menjalankan proses verifikasi keamanan dalam sebuah tempat parkir. Sistem ini akan melakukan manajemen keamanan dengan melakukan pengecekan terhadap pengendara yang memasuki sebuah wilayah dengan membandingkan pelat nomor dan wajah ketika masuk dan keluar dari tempat tersebut menggunakan pengolahan citra dan deep learning. Sistem ini akan mengurangi biaya yang dibutuhkan untuk membuat tempat parkir yang aman dan meningkatkan efisiensi waktu dalam proses verifikasi keamanan dalam sebuah tempat parkir pada tempat umum. ......Parking security system is one of the important things that need to be considered in managing public spaces. The existing parking system mostly has a manual system and still needs someone to do a security verification process. One solution that can be done is to automate the security verification process in the parking system using plate number and face recognition. In this research a parking security system will be created that can be used easily and efficiently to do a security verification process in a parking lot in public spaces. This system will do the security management by checking driver that entering an area by comparing license plates and faces when entering and leaving the place using image processing and deep learning. This system will reduce the costs needed to make a secure parking space and increase time efficiency in the process of security verification for a parking space in a public place.
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Oman, Kathleen S
St. Louis: Mosby, 2007
616.025 OMA e
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Adi Nugroho
Abstrak :
Pengolahan citra telah mengalami banyak perkembangan dan semakin umum diaplikasikan. Salah satu pengaplikasiannya rekognisi wajah tiga dimensi, yang juga melibatkan estimasi pose wajah. Salah satu metode rekognisi citra, yaitu jaringan saraf konvolusi, berpotensi menjadi dasar dari sistem estimasi pose wajah. Operasi konvolusi diharapkan mampu meminimalisir pengaruh distorsi dan disorientasi objek, serta mampu mengefisiensikan parameter yang dibutuhkan. Namun, permasalahan noise atau derau belum secara eksplisit terselesaikan oleh jaringan saraf tiruan konvolusi. Penelitian ini bertujuan memasukkan fitur sistem fuzzy yang efektif mengelola data samar ke dalam jaringan saraf tiruan konvolusi yang diaplikasikan untuk estimasi pose wajah. Perancangan dimulai dari menjabarkan fungsi masing-masing lapisan jaringan saraf tiruan, menjabarkan operasi-operasi aritmatika pada bilangan fuzzy, dan mencoba menggantikan neuron crisp pada jaringan saraf tiruan konvolusi umum menjadi neuron fuzzy, dan mengaplikasikannya untuk mengestimasi pose wajah. Sistem yang sudah dibangun kemudian diujicoba pada dataset yang dimiliki Departemen Teknik Elektro UI dan dibandingkan dengan CNN-crisp yang memiliki arsitektur serupa dengan parameter pembelajaran yang sama. Hasil didapat menunjukkan sistem konvolusi fuzzy mencapai nilai kesalahan estimasi pose lebih rendah dari konvolusi crisp pada data berderau tanpa merubah hasil estimasi pada data tidak berderau. ...... Image processing has undergone many developments and is increasingly commonly applied. From limited two-dimensional recogniton, facial recognition has now being developed to be able to recognise three-dimensional features. This ability involves process of face pose estimation. One method of image recognition, the convolution neural network, has the potential to become the basis of the face pose estimation system. Convolution operation is expected to minimize the effect of distortion and disorientation of the object, and able to efficiently reduce the required parameters. However, the image noise problem has not been explicitly resolved by convolution neural networks. This study aims to include features of a fuzzy system that effectively manages fuzzy data into convolutional neural networks applied to head pose estimation. The design begins with describing the function of each layer of artificial neural networks, describing arithmetic operations on fuzzy numbers, and attempting to replace crisp neurons in convolution layer of convolutional neural into fuzzy neurons, and applying them to estimate head poses. The estimator system is then tested on a dataset owned by the Department of Electrical Engineering UI and compared with CNN-crisp that has a similar architecture with the same learning parameters. The results show that the fuzzy convolution system reaches less error of pose estimation value compared to the crisp convolution system, without changing the estimation value of image without noises.
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
T49040
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fahri Alamsyah
Abstrak :
Dunia digital khususnya image processing berkembang seiring waktu berjalan dikarenakan kebutuhan masyarakat dan pentingnya keamanan sistem berbasis digital. Salah satu teknologi yang sangat mengalami kemajuan pesat adalah pengenalan wajah (face recognition) menggunakan artificial intelligence. Wajah seseorang yang sudah terdaftar di dalam database akan dikenali oleh sistem untuk keperluan validasi atau verifikasi. Di dalam penelitian ini dirancang sistem pengenalan wajah (face recognition) menggunakan algoritma machine learning dan Principal Component Analysis (PCA) sebagai pereduksi dimensi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yakni: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbour (K- NN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP) dan Convolutional Neural network (CNN). CNN berfokus pada layer dan tidak memerlukan reduksi dimensi, sehingga hasilnya lebih akurat. Model machine learning yang digunakan untuk classifier selain CNN adalah standar/default, sedangkan CNN menggunakan arsitektur LeNet-5, dengan dropout rate sebesar 0.25. Training dilakukan selama 60 epoch dengan loss function crosscategorical entropy, optimizer Adam, dan batch size sebesar 20. Data masukan adalah citra wajah berukuran 64 × 64 × 1 yang diperoleh dari dataset olivetti faces. Akurasi tertinggi metode PCA, SVM, maupun LR sebesar 91.25%, sementara akurasi terbaik CNN mencapai 98.75%. Selain akurasi, pemakaian confusion matrix dan classification report digunakan untuk menguji performa metode yang ada melalui evaluasi model klasifikasi. ......The digital world, especially image processing, is evolving due to the needs of society and the importance of digital-based system security. One of the technologies that are rapidly progressing is face recognition using artificial intelligence. The system will recognize a person's face already registered in the database for validation or verification purposes. A face recognition system was designed using machine learning algorithms and Principal Component Analysis (PCA) as dimension reduction in this study. Testing is conducted using several methods: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbour (K-NN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural network (CNN). CNN focuses on layers and does not require dimensional reduction to increase the accuracy of the result. The machine learning model used for classifiers other than CNN is standard/default settings, while CNN uses the LeNet-5 architecture, with a dropout rate of 0.25. The training was conducted for 60 epochs with loss function cross-categorical entropy, optimizer Adam, and batch size of 20. Input data is a 64 × 64 × 1 facial image obtained from the Olivetti faces database. The highest accuracy of PCA, SVM and LR methods was 91.25%, while CNN's best accuracy reached 98.75%. In addition to accuracy, the use of confusion matrix and classification report is used to test the performance of existing methods through the evaluation of classification models.
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cazacu, Oana
Abstrak :
Offering a well-balanced blend of theory and hands-on applications, this book presents a unified framework for the main dissipative phenomena in metallic materials: plasticity and damage. Based on representation theory for tensor functions and scale-bridging theorems, this framework enables the development of constitutive models that account for the influence of crystallographic structures and deformation mechanisms on the macroscopic behavior. It allows readers to develop a clear understanding of the range of applicability of any given model, as well as its capabilities and limitations, and provides procedures for parameter identification along with key concepts necessary to solve boundary value problems, making it useful to both researchers and engineering practitioners. Although the book focuses on new contributions to modeling anisotropic materials, the review of the foundations of plasticity and models for isotropic materials, completed with detailed mathematical proofs mean that it is self-consistent and accessible to graduate students in engineering mechanics and material sciences.
Switzerland: Springer Cham, 2019
e20501835
eBooks  Universitas Indonesia Library
<<   5 6 7 8 9 10 >>