Text

Pengenalan bahasa isyarat bisindo menggunakan metode HOG dan SVM dalam pengolahan citra

---

Bahasa isyarat adalah jenis komunikasi non-verbal yang dilakukan dalam kegiatan
komunikasi tanpa menggunakan suara. Bahasa isyarat biasanya digunakan oleh tuna
rungu dan tuna wicara. Permasalahnya adalah tidak semua orang normal memahami
bahasa isyarat. Dalam hal ini peniliti mencoba menerapkan sebuah metode dengan
memanfaatkan citra digital untuk menangkap gerakan – gerakan bahasa isyarat yang
kemudian diterjemahkan. Terdapat dua aturan bahasa isyarat di Indonesia yaitu
BISINDO dan SIBI. Penggunaan BISINDO lebih diminati para penyandang tuna rungu
dan tuna wicara karena merupakan bahasa isyarat yang terbentuk alami. Peneliti
menggunakan konsep machine learning dalam menerapkan sistem yang mampu
mengenali dan mengklasifikasi data citra. Metode Histogram of Oriented Gradient
(HoG) digunakan untuk mengenali citra dan Support Vector MachineI (SVM) sebagai
pengklasifikasian. Peneliti menggunakan 456 data citra ( 24 huruf dengan ketentuan satu
huruf adalah 15 citra ). Data citra dibagi menjadi dua bagian yaitu training ( 360 gambar
) dan testing ( 96 gambar ). Dalam penerapan penerapan metode HoG dan SVM
memberikan hasil yang cukup baik. Namun, kurangnya data dengan class yang banyak
menghasilkan nilai akurasi 50%. Maka dari itu peneliti memfokuskan pada bagian
tangan, sehingga memperoleh nilai 81.25%.
Kata Kunci : Bahasa Isyarat, HOG, SVM, BISINDO, Data Citra

---

Ketersediaan

2047191019

TA 190225 ALF p

My Library (Tugas Akhir 2019)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TA 190225 ALF p

Penerbit

Depok : Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri., 2019

Deskripsi Fisik

xi, 32p.: il.: tab.; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

TA 190225 ALF p

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Tugas Akhir

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar