Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach
Daftar Isi:
- Salah satu aplikasi dari pengenalan pola citra dijital adalah pengenalan pola karakter tulisan tangan dengan mengubah tulisan tangan ke dalam bentuk citra dijital yang selanjutnya dilakukan proses pengenalan pola. Pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah perangkat lunak pengenal pola karakter tulisan tangan (huruf cetak kapital A-Z serta angka 0-9) dengan metoda clustering melalui similarity measure approach dan diimplementasikan pada Matlab.7.7 (R2008B). Hasil pengujian library karakter font pada perangkat lunak yang direalisasi, diperoleh rata-rata persentase keberhasilan karakter A-Z yaitu 28,46%. Hasil pengujian library karakter yang dibentuk sendiri pada perangkat lunak yang direalisasi, diperoleh rata-rata persentase keberhasilan (A-Z) adalah 76,54%, sedangkan rata-rata persentase keberhasilan keseluruhan (A-Z dan 0-9) adalah 76,94%. Adanya perbedaan rata-rata persentase dikarenakan pada library karakter font, tidak semua karakter mendekati nilai masing-masing centroid. Sedangkan pada library dibentuk sendiri, nilai bobot semua karakter dibuat sesuai dengan kelompok cluster agar karakter dapat mendekati masing-masing nilai centroid.