Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1171
Title: DETEKSI KEMIRIPAN DUA OBJEK MENGGUNAKAN METODE BINARY ROBUST INVARIANT SCALABLE KEYPOINTS (BRISK)
Authors: Sulistyowati, Sulistyowati
Prasetya, Yoga Ajie
Keywords: Deteksi Fitur
Ekstraksi Fitur
Kemiripan Dua Objek
BRISK
Issue Date: 21-Sep-2021
Publisher: Institut Teknologi Indonesia
Abstract: Deteksi objek merupakan salah satu teknologi komputer yang terkait dengan citra digital dan pengolahan citra yang berfungsi untuk mendeteksi bentuk objek semantik dari golongan tertentu (seperti manusia, gedung, atau mobil) yang ada di dalam gambar dan video digital. Pekerjaan tersebut dapat dikerjakan manusia tetapi cara ini tidak efisien karena dapat menghabiskan banyak sumber daya seperti tenaga, uang, dan waktu dan sangat rentan terhadap kelalaian manusia (human error). Pada Tugas Akhir ini akan diimplementasikan metode Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) yang dapat mendeteksi fitur, mengekstraksi fitur dan mencocokkan fitur dari dua buah objek. Implementasi secara keseluruhan dilakukan menggunakan Matlab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa objek yang sama memiliki kemiripan sampai 100%. Objek yang berbeda hanya memiliki kemiripan fitur kurang dari 1%. Waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan metode ini rata-rata 2 detik untuk resolusi maksimal gambar 1920x1080.
Description: Dosen Pembimbing: Sulistyowati
URI: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1171
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1 COVER.pdfJUDUL340.55 kBAdobe PDFView/Open
2 ABSTRAK.pdfABSTRAK745.28 kBAdobe PDFView/Open
3 BAB I.pdfBAB I758.04 kBAdobe PDFView/Open
4 BAB II.pdf
  Restricted Access
BAB II1.21 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
5 BAB III.pdf
  Restricted Access
BAB III1.13 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
7 BAB V.pdf
  Restricted Access
BAB V781.45 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
8 DAFTAR PUSTAKA.pdfDAFTAR PUSTAKA679.54 kBAdobe PDFView/Open
9 FULL TEXT.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT2.6 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.