UMN Knowledge Center

Pengaruh Kualitas Pengulangan pada Metode Geometri Epipolar Menggunakan Algoritma Wiener dan Discrete Cosine Transform

Ngadiman, Vincent Anderson (2020) Pengaruh Kualitas Pengulangan pada Metode Geometri Epipolar Menggunakan Algoritma Wiener dan Discrete Cosine Transform. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (235kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (86kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (162kB) | Preview
[img] PDF
BAB_II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (389kB)
[img] PDF
BAB_III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (503kB)
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] PDF
BAB_V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (74kB)
[img] PDF
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)

Abstract

Untuk dapat merekonstruksi wajah 3D digunakan metode geometri epipolar dengan mengambil citra 2D objek wajah tersebut dari kedua sisi yang berbeda. Proses rekonstruksi terjadi dengan adanya korespondensi keypoints dari sepasang citra geometri epipolar dan hasil dari korespondensi tersebut diketahui sebagai kualitas pengulangan. Dalam penelitian ini kualitas pengulangan direpresentasikan melalui nilai F-Score, yang didapatkan melalui perhitungan korespondensi antar keypoints dan facial keypoints. Dalam penelitian ini dilakukan tahap preprocessing pada citra dengan menggunakan 2 metode yang berbeda, yaitu menggunakan DCT untuk menghilangkan komponen high-frequency, dan mengimplementasikan algoritma Wiener Filtering pada citra yang sebelumnya telah diproses dengan DCT. Kemudian, citra yang telah diproses dengan setiap metodenya diaplikasikan dengan 5 feature detectors yang berbeda, yaitu SURF, FAST, Harris-Stephens, BRISK, dan Minimum Eigenvalue untuk mendeteksi keypoints yang terdapat pada tiap citra. Dari hasil penelitian yang dilakukan, metode DCT-Wiener mendapatkan nilai FScore tertinggi menggunakan feature detector FAST dan nilai K=1. Nilai F-Score yang diperoleh adalah 0,415 pada dataset ORL dan 0,225 pada dataset Head Pose. Terjadi Peningkatan nilai F-Score sebesar 36,5% pada dataset ORL dan 74,6% pada dataset Head Pose dari nilai F-Score pada citra yang tidak diaplikasikan metode apapun atau original. Dengan hasil nilai F-Score tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode DCT-Wiener berhasil meningkatkan kualitas pengulangan (repeatability) pada metode geometri epipolar.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: DCT, Feature Detector, F-Score, Geometri Epipolar, Keypoints, Wiener
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2020 11:19
Last Modified: 04 Dec 2020 11:19
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/15190

Actions (login required)

View Item View Item