PENGENALAN ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN DETEKSI TEPI SOBEL
Daftar Isi:
- Bahasa isyarat adalah media komunikasi untuk tunawicara. Masyarakat pada umumnya tidak mengetahui bentuk gerakan isyarat tangan pada tunawicara. Maka perlu di buat sebuah aplikasi untuk membuat pengenalan bentuk gerakan isyarat tangan pada sistem isyarat bahasa indonesia.Metode yang digunakan untuk pengenalan bentuk gerakan isyarat tangan pada sistem isyarat bahasa indonesia adalah metode backpropagation neural network. Citra RGB di konversi menjadi grayscale dan citra grayscale di konversi menjadi citrabiner. citra yang sudah bentuk nilai grayscale akan di ekstraksi menjadi sobel dengan menggunakan ciri ekstraksi deteksi tepi. Dalam penelitian ini hanya menggunakan 24 huruf abjad yang dimana j dan z tidak termasuk didalamnya. Penelitian ini menggunakan 2 tahap pengujian yaitu dengan pengujian Learning rate 0,9 dan momentum 0,9 dan dengan pegujian citra 80% dan 20 % yaitu data latih 80 dan data citra 20.Kata Kunci:Bahasa Isyarat, Backpropagation Neural Network, biner, Citra RGB, deteksi tepi sobel, grayscale