PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN FUZZY FEATURE EXTRACTION DENGAN PENDEKATAN RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK
| Main Authors: | Yudha AS, Ancemona , Puspitaningrum, Diyah , Efendi, Rusdi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unib.ac.id/9202/1/I%2CII%2CIII%2CII-14-anc-FT.pdf http://repository.unib.ac.id/9202/2/IV%2CV%2CLAMP%2CII-14-anc-FT.pdf http://repository.unib.ac.id/9202/ |
Daftar Isi:
- Pengenalan huruf tulisan tangan merupakan salah satu bentuk dari pengenalan pola. Pengenalan Huruf terlihat sederhana bagi manusia, namun menjadi tugas yang sangat sulit bagi program komputer untuk menyelesaikannya. Di dalam mengenali tulisan tangan seseorang, sebuah program komputer harus dilatih terlebih dahulu. Skripsi ini membahas tentang bagaimana sebuah komputer mengenali sebuah pola citra digital berupa pengenalan huruf tulisan tangan yang menggunakan metode fuzzy feature extraction dengan pendekatan Radial Basis Function Neural Network. Dimana fuzzy feature extraction menganggap huruf tulisan tangan sebagai sebuah graf berarah, yang node-nya terdiri atas titik ujung dan titik cabang. Sementara edge-nya berupa garis lurus, kurva, dan loop. Pengujian dilakukan terhadap 10 sample tulisan tangan (tiap sample terdiri dari 52 huruf yang merupakan huruf besar dan kecil) dari 10 sukarelawan. Image inputan berformat *.bmp dengan dimensi 106 x 114. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem memiliki recognition rate sebesar 77.1145 %, dengan rata-rata waktu proses yang diperlukan pada setiap image input sebesar 0.77654 detik.