Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1048
Title: EVALUASI KEMIRIPAN DUA OBJEK MENGGUNAKAN METODE SPEEDED UP ROBUST FEATURES (SURF)
Authors: Sulistyowati
Bima, Ananta
Keywords: Deteksi Fitur
Ekstraksi Fitur
Kemiripan Dua Objek
SURF
Issue Date: 2020
Publisher: Institut Teknologi Indonesia
Abstract: Pendeteksian fitur pada objek merupakan salah satu bidang penelitian dalam computer vision dan pengolahan citra digital yang dapat digunakan untuk berbagai hal. Salah satu manfaat dari pendeteksian fitur pada objek yaitu dapat mencocokkan atau mencari kemiripan dari dua objek secara detil seperti melacak orang, hewan, benda mati dan lain-lain. Untuk melakukan hal tersebut dapat dikerjakan oleh manusia tetapi cara ini kurang efisien karena menghabiskan banyak resource seperti uang, waktu, tenaga dan juga sangat rentan terhadap kelalaian manusia (human error). Pada Tugas Akhir ini akan diimplementasikan metode Speeded Up Robust Features (SURF) yang dapat mendeteksi fitur, mengekstraksi fitur dan mencocokan fitur dari dua buah objek. Implementasi secara keseluruhan dilakukan menggunakan Matlab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa objek yang sama memiliki kemiripan sampai 96,11%. Objek yang berbeda hanya memiliki kemiripan fitur kurang dari 2%. Waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan metode ini tidak sampai 2 detik untuk resolusi maksimal gambar 266x266.
Description: Dosen Pembimbing: Sulistyowati
URI: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1048
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1 COVER.pdf43.35 kBAdobe PDFView/Open
2 ABSTRAK.pdfABSTRAK249.6 kBAdobe PDFView/Open
3 BAB I.pdfBAB I270.73 kBAdobe PDFView/Open
4 BAB II.pdf
  Restricted Access
BAB II739.94 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
5 BAB III.pdf
  Restricted Access
BAB III385.48 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
7 BAB V.pdf
  Restricted Access
BAB V254.42 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
8 DAFTAR PUSTAKA.pdfDAFTAR PUSTAKA350.22 kBAdobe PDFView/Open
9 FULL TEXT.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT1.76 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


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