AKUISISI DAN ANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PADA CITRA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING

0717041065 , SAHTONI (2012) AKUISISI DAN ANALISIS SISTEM PENGENALAN KARAKTER PADA CITRA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING. UNSPECIFIED.

[img]
Preview
File PDF
ABSTRAK.pdf

Download (8Kb) | Preview
[img]
Preview
File PDF
BAB I (PENDAHULUAN).pdf

Download (23Kb) | Preview
[img]
Preview
File PDF
BAB II (TINJAUAN PUSTAKA).pdf

Download (699Kb) | Preview
[img]
Preview
File PDF
BAB III (METODE PENELITIAN).pdf

Download (63Kb) | Preview
[img] File PDF
BAB IV (PEMBAHASAN).pdf
Restricted to Hanya pengguna terdaftar

Download (585Kb)
[img]
Preview
File PDF
BAB V (KESIMPULAN).pdf

Download (17Kb) | Preview
[img]
Preview
File PDF
JUDUL_Copper.pdf

Download (28Kb) | Preview
[img]
Preview
File PDF
PENGESAHAN, KATA PENGANTAR, ++.pdf

Download (205Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Abstrak Sistem pengenalan karakter pada plat nomor kendaraan merupakan salah satu aplikasi dalam ilmu komputer yang dapat membantu proses pengolahan data plat nomor kendaraan dengan menggunakan image processing sebagai pembantu (assistance system) yang dapat meningkatkan kinerja dari sistem kontrol dan informasi pada area parkir. Ada beberapa tahapan dalam sistem pengenalan ini yaitu plat nomor diambil gambarnya menggunakan kamera, kemudian dilakukan proses cropping untuk mengambil bagian karakter citra yang akan diolah, kemudian dilakukan proses grayscale, threshold, negasi dan scalling, dan selanjutnya dilakukan proses pengenalan pada setiap karakternya dengan metode template matching. Dalam penelitian ini, pengenalan karakter plat dilakukan terhadap empat sampel plat nomor kendaraan dengan empat jenis percobaan yaitu berdasarkan pengambilan gambar plat terhadap jarak plat, sudut kemiringan vertikal plat, sudut ortogonal plat, dan hubungan pixel dengan waktu. Dari hasil percobaan ini menghasilkan pengenalan karakter yang paling baik pada jarak 45 cm menggunakan level threshold 60 pada level range 0-255, dimana keberhasilan mencapai 97%. Kemampuan maksimum sudut kemiringan vertikal plat mencapai keberhasilan 75% pada sudut 1 o, semakin tinggi sudut kemiringannya maka kemampuan sistem dalam mengenali plat semakin menurun. Kemampuan maksimum sudut ortogonal mencapai keberhasilan 78% pada sudut 10o, semakin tinggi sudut ortogonalnya maka kemampuan sistem dalam mengenali plat semakin menurun. Pengenalan yang paling baik pada ukuran pixelnya mencapai waktu rata-rata 00.05.45 detik, semakin tinggi ukuran pixelnya, maka akan semakin lama proses untuk mengenali karakternya, begitu juga sebaliknya. Kata Kunci : Citra, Pengolahan Citra, Template Matching, Nomor Kendaraan.

Jenis Karya Akhir: Skripsi
Subyek:
Program Studi: FAKULTAS MIPA > Prodi Fisika
Pengguna Deposit: IC-STAR . 2015
Date Deposited: 22 Oct 2015 08:55
Terakhir diubah: 30 Oct 2015 02:23
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/13371

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir Lihat Karya Akhir