Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peningkatan kualitas film dalam industri hiburan saat ini dilakukan dengan menghasilkan efek-efek visual tertentu yang menambah daya kreasi dari film tersebut. Efek visual yang diciptakan dalam film diantaranya adalah perubahan suatu benda atau makhluk menjadi benda atau makhluk lain yang biasa disebut metamorfosis citra, sering kali terdapat dalam film-film misteri atau horor. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik untuk menciptakan efek visual tersebut. Salah satu teknik dalam metamorfosis citra adalah morphing citra. Teknik ini memberikan kemudahan kepada animator untuk menghasilkan efek visual (animasi) dan dapat memberikan perubahan bentuk subyek secara perlahan dari satu subyek ke subyek lain. Salah satu teknik morphing citra yaitu morphing citra dengan teknik field morphing. Pada teknik ini digunakan segmen garis dalam penentuan feature specification-nya. Pada proses warping, sepasang garis yang bersesuaian pada citra sumber 1 dan citra sumber 2 menentukan suatu pemetaan koordinat piksel-piksel antara kedua citra. Dan proses cross-dissolve akan menginterpolasikan warna dari kedua citra sumber hasil proses warping.Pada skripsi ini, morphing citra dilakukan untuk menghasilkan satu frame citra pertengahan dari dua citra sumber dan membuat animasi morphing citra dari citra wajah sumber pertama menjadi citra wajah sumber kedua dimana dalam proses tersebut terdapat sejumlah frame citra yang merupakan hasil dari proses morphing satu frame citra pertengahan. Beberapa variasi jumlah control line dan nilai perbedaan morphing distance dilakukan untuk mendapatkan tingkat kehalusan yang paling optimal. Hasil simulasi menunjukkan bahwa, dengan jumlah control line yang semakin besar akan menghasilkan citra warping dan citra morphing yang semakin halus baik untuk satu frame atau animasi. Dan nilai perbedaan morphing distance yang semakin kecil akan menghasilkan perubahan frame-frame dalam animasi yang semakin halus."

"ABSTRAKSistem pendeteksian wajah pada citra telah berkembang pesat sampai saat ini. Tujuan dari deteksi wajah adalah untuk mengindentifikasi dan menempatkan wajah manusia dengan pasisi. skala,oarientasi dan kondisi pencahayaan tertentu. Berbagai metode telah diajukan sampai saat ini. Salah satu pengembangan lebih lanjutnya adalah dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural network). Pada paper ini dibahas sistem deteksi wajah berdasarkan jaringan syaraf tiruan dengan metode training propagasi balik dengan momentum. Jaringan syaraf tiruan menguji setiap window dari citra, dan memmtukan apakah setiap window berisi wajah atau tidak. Setelah itu sistem menentukan window terbaik, yang akan disimpulkan sebagai wajah. Sistem inl dapat mendeteksi wajah frontal pada citra grayscale dengan latar belakang yang kompleks dan skala yang bervariasi. Agar dapat menguji citra masukan untuk ukuran wajah yang berbeda-beda, maka dilakukan metode piramida terhadap citra masukan. Pada skripsi ini, ststem deteksi dengan jaringan syaraf tiruan diuji dengan perubahan pada parameter jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah epoch yang dilakukan pada proses training. Sistem akan dianalisa kinerjanya berdasarkan lamanya waktu deteksi serta ketepatan hasil proses deteksi. Dari hasil pengujian didapatkan waktu deteksi sangat dipenganthi oleh ukuran citra, dan ketepatan proses deteksi sangat dipengaruhi oleh jumlah lapisan tersembunyi dan banyaknya epoch pada proses training, serta karakteristik dari citra masukan

---

"

"ABSTRAKWajah manusia mengandung banyak informasi dan antarmuka yang jelas dalam inleraksi antara manusia dan komputer. Hal ini telah memotivasi penelitian aktif di bidang pengenalan wajah, face tracking, pose estimation, pengenalan ekspresi, dan pengenalan mimik. Akan tetapi, sebagian besar metode tersebut mengasumsikan bahwa wajah manusia dalam suatu citra atau urutan citra telah diidentifikasi dan dilokalisasi. Untuk membangun suatu system otomatis sehingga kerja manusia dapat sepenuhnya ditangani oleh mesin, sangatlah penting untuk membangun algoritma yang handal dan efisien untuk mendeteksi wajah manusia.Tujuan dari deteksi wajah adalah untuk mengidentifikasi dan menempatkan wajah manusia dengan posisi, skala, orientasi, dan kondisi pencahayaan tertentu. Dalam tugas skripsi ini, ditampilkan suatu algorilma deteksi wajah untuk grayscale image dengan latar belakang yang kompleks dan skala yang bervariasi. Agar dapat menangani citra masukan dengan skala yang berbesa-beda, dilakukan metode pyramid terhadap citra masukan. Metode yang digunakan dalam proses deteksi dikembangkan dari metode Principal Component Analysis (PCA) dengan pembobotan yang optimum untuk menghasilkan error criterion yang terbaik. Simulasi dil akukan dengan MATLAB versi 5.3.

---

"

"Pengembangan sayap pesawat terus dilakukan untuk meningkatkan efisiensi aerodinamik dan bahan bakar pesawat. Salah satu masalah yang dihadapi pada sayap pesawat adalah nilai induced drag yang meningkat ketika menggunakan high lift device (flap) untuk melakukan maneuver ataupun menaikan gaya angkat ketika sedang lepas landas. Pada skripsi ini dilakukan desain dan analisis terhadap suatu mekanisme high lift device (flap) yang menggunakan aktuator piezoelektrik sehingga kontur chamber sayap menjadi smooth serta berat dari sayap karena aktuator flap berkurang perubahan ini bertujuan untuk mengurangi induced drag dari penggunaan flap dan menaikan efisiensi bahan bakar karena beban pada sayap berkurang. Konsep dari sistem ini dianalisis dengan menggunakan finite element analysis. Ada tiga analisis yang dilakukan, analisis modal untuk mencari frekuensi natural dari geometri sayap, hal ini bertujuan untuk menemukan frekuensi gelombang listrik yang akan memberikan defleksi terbesar, besar defleksi nantinya akan dianalisis menggunakan metode analisis harmonik, dan analisis CFD untuk mengetahui performa flap dengan piezoelektrik. Hasil analisis menunjukan bahwa sebuah morphing wing dengan aktuator piezoelektrik pada frekuensi 95,2 Hz akan memberikan defleksi 5,7 mm (6,57°) pada 50 V dan defleksi maksimal 40 mm (53,4°) pada voltase maksimal dari piezoelektrik (400 V). Dari hasil CFD menunjukan kalo performa flap pieoelektrik memiliki performa aerodinamik yang lebih baik daripada sayap tanpa flap dan diasumsikan akan lebih baik dari flap konvensional karena tidak ada separasi aliran akibat slot dari aktuasi flap.

---

Development of aircraft wings are continuously done to improve its aerodynamic and fuel efficiency. One of the problem with current aircraft wings are the imcreased induced drag value during the usage of high lift device (flap) to do maneuver or to increase life force during take off. In this thesis, a proposed high lift device which uses piezoelectric as its actuator so that the wing chamber have a smooth countour and less weight, these changes intended to lessen the induced drag and fuel efficiency from the wing weight loss. This concept was analyzed using finite element analysis method. There were 2 analysis done, modal analysis to find the natural frequency of the morphing wing geometry, these were done to find the find the electric signal frequency that gives the biggest deflection, deflection angle amount will be analyzed using harmonic analysis, and lastly CFD analysis to find out flap with piezoelectric actuator performance. The analysis shows that a morphing wing with a piezoelectric actuator at a frequency of 95,2 Hz will give a deflection of 5,74 mm (6,57 °) at 50 V and a maximum deflection of 40 mm (53,4 °) at the maximum operational voltage of the piezoelectric (400 V). From the CFD analysis result shows that piezoelectric actuator flap have a better aerodynamic performance than a wing without flap and assumed it will perform better than conventional flap because there are no fluid flow separation because of slot from flap actuation."

"[ABSTRAKFPGA merupakan piranti yang bersifat dapat dikonfigurasi-ulang (reconfigurable). Dengan mengambil keuntungan dari paralel hardware, eksekusi FPGA dapat lebih cepat dari pemrosesan DSP(Digital Signal Processor). Disain dan Implementasi Pengenalan wajah menggunakan FPGA, untuk mengidentifikasi citra wajah yang diberikan dengan menggunakan Fitur utama dari wajah. Dalam tesis ini Algoritma Artificial Neural Network metode Back Propagation disajikan, untuk mendeteksi pandangan frontal wajah. Extraksi Penciri citra wajah di lakukan dengan (PCA) dan identifikasi menggunakan Back Propagation. Citra wajah diambil dari 100 At&T Database menghasilkan 90 % acceptance ratio.

---

ABSTRACTFPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.;FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.;FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio., FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.]"

"Masalah yang biasa terjadi dalam pembuatan sistem pengenalan wajah adalah jumlah dimensi yang terlalu besar untuk diproses ke dalam classifier, sehingga biaya komputasi yang dibutuhkanpun akan semakin besar pula. Penelitian berikut mencoba untuk mereduksi dimensi dalam ruang spatial akan tetapi dari hasil reduksi dimensi ini tidak membuat proses ekstraksi fitur kehilangan informasi penting yang mengakibatkan penurunan akurasi pengenalan.Reduksi dimensi dalam ruang spatial ini didapatkan dengan cara membangkitkan sejumlah garis pada data citra secara acak. Ada dua metode dalam membangkitan garis yaitu Fitur Garis Acak (FGA) dan Template Fitur Garis Acak (TFGA). Pada FGA, sejumlah garis dibangkitkan pada seluruh data citra secara acak. Sedangkan TFGA, sejumlah garis dibangkitkan hanya satu kali saja dan himpunan garis ini yang akan digunakan untuk membangkitkan garis pada data citra yang lain. Dari masing-masing garis ini dibangkitkan sejumlah spatial window. Vektor representasi citra didapatkan dari rata-rata intensitas yang terdapat pada spatial window tersebut. Vektor representasi citra ini akan dijadikan fitur untuk classifier. Classifier yang digunakan adalah k-nearest neighborhod dan backpropagation sebagai pembanding.Dari hasil percobaan menggunakan database weizmann, didapatkan bahwa pengenalan akan lebih stabil jika metode untuk membangkitkan garis adalah TFGA. Selain stabil dengan metode TFGA ini akurasi pengenalan lebih baik dibandingkan dengan metode FGA pada jumlah garis yang sama. Pada jumlah garis yang terkecil dengan menggunakan classifier k-nearest neighborhod, rata-rata akurasi pengenalan metode FGA adalah 46.67% sedangkan dengan TFGA akurasi pengenalan adalah 57.14%. Dengan classifier pembanding backpropagation dan menggunakan metode TFGA didapatkan rata-rata akurasi pengenalan 78.29%. Secara umum dari keseluruhan metode semakin bertambah jumlah garis maka semakin meningkat pula tingkat akurasi pengenalan."

"Teori color Vision yang telah ada sebelum munculnya teori retinei, seperti teori tiga pigmen (teori Young-Helmholtz) dan teori warna oponen, temyata kurang dapat menjelaskan fenomena yang ada dalam dunia penglihatan manusia seperti color constancy dan simultaneous contrast. Ternyata kemudian Land memperkenalkan teorinya yang mencoba menggali kemampuan mata manusia dalam menangkap dan memproses gambar objek. Dalam pengolahan citra, retinex ini dapat diartikan sebagai proses yang menghadirkan realisme visual pada citra secara otomatis.Di antara banyak algoritma retinex yang ada, dalam skripsi ini akan dibahas dua algoritma relinex, yaitu algoritma relines McCann99 dan algoritma retinex Frankle-McCann secara mendalam disertai dengan implementasinya pada Matlab. Dari iimplementasi Matlab yang telah dirancang agar dapat memproses gambar berwarna, akan dilakukan uji coba. Dalam hasil uji coba akan terlihat bagaimana proses kerja dan ;unjuk kerja retinez terhadap citra input, yang menunjukkan bahwa kedua algoritma refinex tersebut dapat melakukan perbaikan citra dalam masalah color constancy dan juga melakukan estimasi pencahayaan yang sesuai dengan efek simultaneous contrast."