skip to main content

SISTEM PENDETEKSIAN TANDA PENGENAL DI SEBUAH GEDUNG UNTUK MENENTUKAN SASARAN TEMBAK MUSUH BERBASIS TEMPLATE MATCHING

*Riza Hasbi Ash Shiddieqy  -  Jurusan Teknik Elekto, Universitas Brawijaya, Indonesia
Rahmadwati Rahmadwati  -  Jurusan Teknik Elekto, Universitas Brawijaya, Indonesia
Panca Mudjirahardjo  -  Jurusan Teknik Elekto, Universitas Brawijaya, Indonesia
Dikirim: 19 Des 2022; Diterbitkan: 24 Peb 2023.
Akses Terbuka Copyright (c) 2023 Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Sari
Pengenalan dari berbagai sudut pandang atau point of view untuk mendeteksi keberadaan seseorang dengan memanfaatkan pengolahan citra digital dapat dijadikan pembeda dari berbagai karakteristik dalam suatu objek gambar yang ada. Pencarian dan pembuatan database citra adalah salah satu komponen yang berperan sebagai informasi visual. Pengenalan citra dari bentuk dan posisi objek yang akan dideteksi merupakan hasil uji yang akan merepresentasikan seberapa cocok dengan input gambar terdeteksi dengan benar. Objek akan deberikan noise serta halangan atau obstacle contoh ada beberapa orang yang menutupi objek atau gedung dan pohon. Dalam penelitian ini menerapkan template matching merupakan sebuah teknik pengolahan citra digital untuk menemukan bagian kecil dari gambar yang sesuai dengan tempalate gambar. Aplikasi ini dirancang menggunakan matlab 2019b sebagai software pembantu dan membuat database pengolahan citra.
Fulltext View|Download
Kata Kunci: Template Matching; Sasaran Tembak;

Article Metrics:

  1. . Prema T. Akkasaligar & Sumangala Biradar (2020). Selective medical image encryption using DNA cryptography. Information Security Journal: A Global Perspective
  2. . Krishnamurthy A, Joshua V, Haj Hensvold A, et al. (2016). Identification of a novel chemokine-dependent molecular mechanism underlying rheumatoid arthritis-associated autoantibody-mediated bone loss. Ann Rheum Dis. 2016 Apr;75(4):721-9. Epub 2015 Nov 26
  3. . Sutoyo Edi Mulyanto. (2016). Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi
  4. . Fuad, M. & Suciati, Nanik. (2018). Klasifikasi Multilabel Motif Citra Batik Menggunakan Boosted Random Ferns. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi. 16. 79. 10.12962/j24068535.v16i1.a673
  5. . F. Nakul, R. Pardede, B. Budiana, R. Mahdaliza, and H. Wijanarko. (2021). Sistem Inspeksi Label Produk Menggunakan Metode Golden Template Comparison dan Konveyor Pemilah. JAEE, vol. 5, no. 1, pp. 20-25
  6. . Amilia Khoiro Masruri dan Budi Setiyono. (2014). Penggunaan Metode Template Matching Untuk Mendeteksi Cacat Pada Produksi Peluru. Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
  7. . R. Rismanto, A. Prasetyo, and D. Irawati. (2020). Optimalisasi Image Thresholding pada Optical Character Recognition Pada Sistem Digitalisasi dan Pencarian Dokumen
  8. . Putra, Darma. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET
  9. . N, Siko Andriyanto, dan R, Bhetta Pandu. (2010). Pengolahan Citra Program Treshold dengan metode Otsu
  10. . Khairi Ibnutama, Zaimah Panjaitan, dan Erika Fahmi Ginting. (2019). Modifikasi Metode Template Matching pada OCR Untuk Meningkatkan Akurasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan
  11. . V. Ramya, M. Kokila Sundari, dan T. Akilan. (2014). Product Label Detection and Recognition System using SIFT and Line Detection Algorithm

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-07-03 06:12:25

No citation recorded.