Pencarian Pejalan Kaki Berdasarkan Soft-Biometric Menggunakan Convolution Neural Network
TRI BROTO SISWOYO
Informasi Umum
Kode
20.04.782
Klasifikasi
006.37 - Computer Vision
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Computer Vision
Informasi Lainnya
Abstraksi
Abstrak Pengawasan video adalah hal yang penting dalam pengawasan otomatis. Dalam pencarian pejalan kaki, ketika citra wajah tidak lagi dapat dikenali, maka yang dapat dikenali adalah atribut dari pejalan kaki tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengenali atribut pejalan kaki yang diharapkan dapat membantu dalam pengawasan video. Pada penelitian ini dibangun sistem pengenalan atribut pejalan kaki menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN) sehingga dapat mencari pejalan kaki dengan atribut tertentu. Dalam mengenali atribut pejalan kaki, penulis melakukan penelitian menggunakan transfer learning dari arsitektur Resnet50. Hasil terbaik penelitian ini menunjukkan rata-rata akurasi 90,82% dengan data uji.
Kata kunci : Convolution Neural Network, Atribut Pejalan Kaki, Pengawasan Video, Pengawasan Otomatis
- CCH3F3 - KECERDASAN BUATAN
- CIG4A3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CIG4E3 - PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
- CSH4I3 - SISTEM PENGENALAN
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
- CPI4E4 - TUGAS AKHIR
- III4A4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | TRI BROTO SISWOYO |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | ANDITYA ARIFIANTO, KURNIAWAN NUR RAMDHANI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2020 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
