Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Content Based Image Retrieval (CBIR) adalah teknik mencari gambar yang mempunyai kemiripan dengan informasi gambar tertentu dari sekumpulan gambar dengan melakukan perbandingan antara gambar query dengan gambar yang berada pada database berdasarkan informasi yang ada pada gambar tersebut. Untuk menentukan ciri warna dari suatu citra ikan digunakan perhitungan histogram warna dengan tipe Global Color Histogram (GCH) dilanjutkan dengan histogram intersection dan untuk mengenali pola bentuk menggunakan Back Propagation Neural Network (BPNN) dengan setting parameter terdiri dari hidden layer 20, fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner, metode pelatihan yang digunakan traingdx, jumlah error minimum 0,1 dan jumlah epoch 5000. pengujian image retrieval menggunakan jumlah gambar database sebanyak 100 gambar, hasil proses pencarian yang ditampilkan pada user interface maksimal sebanyak 10 gambar query. Berdasarkan hasil uji coba dengan menggunakan kedua teknik yang penulis usulkan ini yaitu histogram intersection dan Back Propagation Neural Network (BPNN) didapat rata-rata prosentase keakuratan mendekati 100%.

---

Content-Based Image Retrieval (CBIR) is a technique to find a picture which has some similarities with the specific image information from a collection of pictures by making comparisons between a query image with images that are in the database based on existing information on these images. To determine the color features of an image of fish used in the calculation of color histogram with the type Global Color Histogram (GCH) followed by histogram intersection and to recognize patterns of shapes using the Back Propagation Neural Network (BPNN), with the parameter settings consist of : number of hidden layers are 20, activation function used binary sigmoid, training methods used traingdx, the amount of the minimum error of 0.1 and the number of epoch 5000. test image retrieval using database files as much as 100 images, the results of the process of searching the user interface displayed on a maximum of 10 image queries. Based on trial results using these two authors propose that this technique is histogram intersection and Back Propagation Neural Network (BPNN) obtained an average percentage of accuracy approaching 100%."

"Sifat lingkungan bawah air yang kompleks menjadi sebuah tantangan untuk analisis citra bawah air. Citra bawah air sering mengalami distorsi warna dan visibilitas buruk karena penyerapan dan penghamburan. Hal ini menyebabkan kualitas citra menjadi buruk dan sulit dimengerti, sehingga membuat sistem analisis citra sulit diterapkan di bawah air. Banyak metode yang telah dikembangkan untuk mengatasi tantangan ini. Akan tetapi, setiap metode memiliki keterbatasannya masing-masing. Metode konvensional, seperti metode berbasis physical dan non-physical, sering kali tidak cukup untuk mencakup beragam kondisi bawah air. Sementara itu, metode deep learning cenderung memiliki beban komputasi berat. Metode ini juga berpotensi untuk tidak dapat beradaptasi pada data yang berbeda karena parameter yang sudah tetap setelah pelatihan. Untuk mengatasi keterbatasan kedua metode, penelitian ini mengadopsi pendekatan hybrid GL-Net+CHE yang merupakan model restorasi yang menggabungkan metode konvensional dan deep learning. Modifikasi dari model tersebut, Mod GL-Net+CHE, dilakukan pada komponen deep learning. Dari hasil evaluasi kuantitatif pada data uji UIEB, Mod GL-Net+CHE memperoleh nilai terbaik dengan SSIM 0.9015, PSNR 21.6835, dan 00 9.4205. Namun, berdasarkan hasil evaluasi kualitatif pada data UIEB dan uji robustness pada data UCCS, perbedaan antara model baseline (GL-Net+CHE) dan model modifikasi (Mod GL-Net+CHE) tidak signifikan. Pada ablation studies, ditemukan bahwa hasil kuantitatif Mod GL-Net+CHE lebih baik ketika hanya menggunakan komponen deep learning saja. Akan tetapi, observasi dari beberapa sampel menunjukkan bahwa hasil kuantitatif tidak selalu merefleksikan hasil kualitatif. Hingga saat ini, membandingkan performa model restorasi dan mengukur kualitas citra masih menjadi tantangan.

---

The complex nature of underwater environments poses a challenge in underwater image understanding. Underwater images often have color distortion and poor visibility due to absorption and scattering. These phenomenons negatively affect the quality and the interpretability of the images, which becomes a hindrance in underwater vision-related tasks. Many methods have been developed to overcome this problem. However, each of them has its own limitations. Conventional methods, such as physical-based and non-physical based, are often not sufficient enough to cover a wide variety of underwater scenes. Deep learning methods, on the other hand, have a heavy computational cost. It might also be unable to adapt to different datasets due to its fixed parameters after training. To overcome the limitations of both approaches, this research adopts a hybrid approach, GL-Net+CHE, a restoration model that combines conventional and deep learning methods. A modification of this model, named Mod GL-Net+CHE, is proposed, which modifies the deep learning component of the baseline model. Based on the quantitative evaluation on the UIEB dataset, Mod GL-Net achieves the best SSIM, PSNR, and ΔE₀₀ with value 0.9015, 21.6835, and 9.4205 respectively. However, based on the qualitative evaluation, there are no significant differences between the baseline and modified model. Ablation studies also show that Mod GL-Net+CHE performs better when only the deep learning component is used. However, further observation shows that quantitative results do not always reflect qualitative result. To this day, comparing the performance of underwater images restoration models and measuring the quality of underwater images remains challenging."

"Citra digital merupakan salah satu data atau informasi yang sering disalahgunakan, oleh karena itu pengamanan data citra digital menjadi hal yang penting dan mendesak. Salah satu pengamanan bisa dilakukan dengan menerapkan algoritma enkripsi Rijndael. Empat proses utama algoritma ini terdiri dari satu proses permutasi (ShiftRows) dan tiga proses subtitusi (SubBytes, MixColumns, dan AddRoundKey) dan juga proses penjadwalan kunci. Dalam tugas akhir ini akan dibahas tentang pengamanan data citra digital oleh algoritma Rijndael dan juga implementasi algoritma ini dalam mengamankan citra digital. Algoritma Rijndael merupakan algoritma enkripsi yang dapat diaplikasikan untuk pengamanan data berbentuk citra digital.

---

Digital image is a form of data or information which is often manipulated, therefore securing digital image becomes urgently important. Rijndael encryption algorithm can be used to secure it. This algorithm consists of a permutation process (ShiftRows), three substitution processes (SubBytes, MixColumns, and AddRoundKey), and also the key scheduling process. In this minithesis, the problem that will be discussed is about securing digital image with Rijndael algorithm and also the implementation of this algorithm on securing digital image. Rijndael algorithm is an encryption algorithm that can be applied for securing digital image."

"Beberapa bentuk penyimpanan data dan informasi secara digital diantaranya yaitu teks, gambar/citra, audio, dan video. Bentuk penyimpanan digital tersebut sangat lemah aspek keamanannya, khususnya penyimpanan data dan informasi dalam bentuk citra digital. Hal itu dapat terlihat dari banyaknya kasus penyalahgunaan citra digital. Oleh sebab itu, pengamanan terhadap citra digital perlu dilakukan. Salah satu cara pengamanan citra digital di dalam ilmu kriptografi yaitu dengan enkripsi. Algoritma Serpent merupakan algoritma simetris yang bisa digunakan untuk melakukan enkripsi tersebut. Pada Algoritma Serpent terdapat beberapa operasi matematika yang digunakan yaitu permutasi, eksklusif or, modulo, transformasi linier, dan shift. Algoritma Serpent ini merupakan algoritma enkripsi yang dapat diaplikasikan untuk pengamanan data dan informasi berbentuk citra digital.

---

Some from of data and information digital storage are text, image, audio, and video. Form of digital storage has a very weak aspect of safety, especially digital image. It can be seen from many cases of abuse of digital image. Therefore, the security of digital image needs to be done. One of securing digital image on cryptography is encryption. Serpent Algorithm is a symmetric algorithm that can be used to encryption. In the Serpent algorithm, there are some operations of mathematics: permutation, exclusive or, modulo, linear transformation, and shift. Serpent algorithm is an encryption algorithm that can be applied for securing digital image."

"ABSTRAK

Skripsi ini membahas tentang simulasi sistem untuk mendeteksi pejalan kaki. Dikarenakan hak pejalan kaki yang masih dipandang sebelah mata, maka tidak pernah luput dari kejadian yang tidak diinginkan seperti kecelakaan. Penelitian skripsi ini bertujuan agar mengetahui bagaimana kinerja sistem untuk mendeteksi pejalan kaki. Simulasi ini memanfaatkan aplikasi MATLAB sebagai hasil output-nya. Dengan menggabungkan tiga metode sebagai acuannya yaitu Background Subtraction, Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP), memberikan output dimana dapat mendeteksi pejalan kaki. Vision.PeopleDetector digunakan untuk mendeteksi pejalan kaki secara tegak dan GetMapping untuk LBP.

Dari sistem yang dibuat dilakukan analisis berdasarkan waktu dan akurasi deteksi dengan membandingkan empat metode, yaitu HOG, Background Subtraction-HOG, HOG-LBP dan Background Subtraction-HOG-LBP. Hasilnya adalah metode gabungan Background Subtraction-HOG-LBP tidak sebaik metode yang lain. Waktu eksekusi selama 255,41 second. Akurasi 10 fps sebesar 59,5 % dan 20 fps sebesar 51%. Akurasi resolusi sebesar 640x480 42% dan 480x320 sebesar 44%.

---

ABSTRACT

This final assignment discusses about system simulation for pedestrian detection. Because of the rights of pedestrian who are still underestimated, then never escape from undesirable events such as accident. This research aims to find out how the system works to detect pedestrian. This simulation use MATLAB software as output. Pedestrian detection simulation combine three methods, there are Background Subtraction, Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Local Binary Pattern (LBP). Vision.PeopleDetector used to detect pedestrian in an upright and GetMapping for LBP.

From the system, you can do analysis time and accuracy by comparing four methods, they are HOG, Background Subtraction-HOG, HOG-LBP and Background subtraction-HOG-LBP. The result is method of Background Subtraction-HOG-LBP is not as good as other methods. Elapsed time is 255,41 seconds. Resolution accuracy is 42% for 640x480 and 44% for 480x320.

"

"ABSTRAKUsaha perlindungan terhadap citra digital merupakan hal yang penting danmendesak abad ini, karena dapat memperkecil usaha manipulasi citra digitaltesebut untuk hal yang negatif. Usaha tersebut dapat dilakukan denganpenyandian(enkripsi) menggunakan algoritma Rivest Code 6 (RC6), yakni suatualgoritma block cipher yang menggunakan kunci simetri. Algoritma RC6 inidikenal dengan kesederhanaannya juga variasi panjang kunci yang dapatdigunakan untuk melakukan enkripsi maupun dekripsi. Oleh karena itudiharapkan sandi(ciphertext) dari implementasi program algoritma RC6 ini sulitdipecahkan sehingga citra digital dapat terlindungi dengan baik.

---

ABSTRACTEfforts in securing digital image is something that important and urgent today

because it can reduce risk of digital image manipulation. These efforts can be

done with an encryption using Rivest Code 6 algorithm, a block cipher algorithm

which use symmetric key. This Algorithm recognized by its simplicity.With RC6,

user can choose the length of key that will be used for encryption and decryption.

Hope that ciphertext from implementation of this algorithm can be well protected

from any manipulation."

"Dalam perkembangan teknologi komunikasi yang semakin cepat, pengiriman pesan dapat dilakukan melalui media apapun. Namun, pesan yang dikirimkan tidak selalu terjamin keamanannya. Di dalam proses pengiriman pesan, dapat terjadi pencurian dan penyalahgunaan pesan. Untuk itu diperlukan teknik pengamanan, salah satunya adalah teknik steganografi. Pada skripsi ini dilakukan implementasi steganografi data citra digital dengan menggunakan Least Significant Bit (LSB) dan Huffman coding. Huffman coding digunakan untuk mengkompresi pesan rahasia. Metode LSB dilakukan untuk menyisipkan pesan rahasia dengan mensubstitusi satu bit terakhir masing-masing pixel pada cover image. Hasil uji coba dari implementasinya dianalisis berdasarkan rata-rata waktu proses embedding dan extracting. Nilai PSNR yang diperoleh relatif tinggi untuk semua data uji, yaitu dari 52,48 dB sampai 67,73 dB, hal tersebut menunjukkkan bahwa pesan rahasia yang disembunyikan sulit untuk dideteksi dan diketahui oleh pihak ketiga.

---

In rapidly communication technology development, sending message can be done through any media. But, the security of the message is not always guaranteed. In the message sending process, may occur theft and abusing message. Hence, it is necessary for security techniques, that is steganography.

In this undergraduate thesis, digital image steganography will be implemented using Least Significant Bit (LSB) and Huffman coding. Huffman coding is used to compress secret message. LSB method is used to embed secret message by substituting one last bit of each pixel of cover image.

The result of implementation is analyzed based on average time of embedding and extracting process for each of experiment data. PSNR value obtained are relatively high, that is from 52,48 dB to 67,73 dB, indicating that secret message hidden in the cover image is difficult to detected and known by third parties."

"Telah dilakukan pengembangan sistem registrasi 2D/2D untuk verifikasi posisi pasien radioterapi berbasis bahasa C++ dengan tiga metode yaitu rigid transform, Viola-Wells mutual information dan Mattes mutual information. Implementasi sistem registrasi citra otomatis yang dikembangkan menggunakan data sekunder 34 pasien kanker nasofaring didapatkan hasil koreksi maksimum untuk rigid transform sebesar (2,79 ± 0,41) mm, Viola-Wells mutual information sebesar (2,77 ± 0,64) mm dan Mattes mutual information sebesar (2,69 ± 0,68) mm. Namun dalam proses uji validasi menggunakan fantom CIRS tidak berhasil dilakukan karena kontras citra EPID setelah melalui tahapan pre-processing tidak jauh berbeda.

---

Has been developed registration system 2D/2D for verifying patient’s radiotherapy position based on C++ languages which consist of 3 registration methods such as rigid transform, Viola-Wells mutual information and Mattes mutual information. Implementation of automatic image registration system that has been developed using secondary data from 34 Nasopharyngeal Cancer patients are obtained maximum correction at about (2,79 ± 0,41) mm, (2,77 ± 0,64) mm and (2,69 ± 0,68) mm for rigid transform, Viola-Wells mutual information and Mattes mutual information, respectively. However in the validation test using CIRS phantom is not success because the image contrast of EPID after pre-processing was not significantly different."

"Perpustakaan digital merupakan salah satu fasilitas penyebaran media informasi kepada mahasiswa pada khususnya dan masyarakat pada umumnya. Disediakan berbagai layanan yang mendukung perpustakaan digital tersebut, salah satunya adalah aplikasi pencarian database. Aplikasi pencarian database pada perpustakaan digital merupakan salah satu layanan yang bertujuan untuk memberi kemudahan kepada pengguna dalam melakukan pencarian dokumen yang ada di dalam database dengan cepat. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai perancangan, perbandingan serta pengujian aplikasi pencarian metoda information retrieval model boolean dan vector space. Perancangan disertai dengan penghilangan stop word, penggunaan stemming dan term weighting untuk meningkatkan performa dan efisiensi. Aplikasi pencarian dengan performa yang sesuai akan diimplementasikan pada perpustakaan digital. Hasil pengujian dan analisa menunjukkan bahwa setiap aplikasi pencarian memiliki kelebihan dan kekurangan. Aplikasi pencarian yang paling sesuai untuk diterapkan pada perpustakaan digital adalah aplikasi pencarian metode information retrieval model boolean."