Pada Gambar 3.1, proses pengambilan citra dilakukan oleh
webcam
. Setelah itu citra yang telah diambil akan diproses lebih lanjut pada laptop melalui beberapa tahap yang
terdapat pada diagram blok sistem. Sistem pengenalan angka dengan pose jari tangan terdiri dari
software
yang berfungsi sebagai
user interface.
Program pengenalan angka dengan pose jari tangan ini dibuat dengan menggunakan
matlab
versi R2010a. Program berperan dalam mengatur setiap proses yang akan dilalui untuk mendapatkan hasil pengenalan angka. Sistem
pengenalan angka dengan pose jari tangan ini dibuat dengan hasil pengenalan secara
real time
dan non
real time
.
3.2. Proses Kerja Sistem 3.2.1.
Input
Data
Input
data yang digunakan dalam sistem ini adalah citra pose jari tangan. Citra pose jari tangan diambil dengan menggunakan
webcam
yang mempunyai resolusi 3 MP. Jarak pengambilan citra pose jari tangan dengan
webcam
adalah 1 - 3 m dengan tujuan untuk melihat dan membandingkan berapa banyak angka yang dapat dikenali pada beberapa jarak
pengujian tersebut.
3.2.2. Konversi Citra RGB ke HSV
Pada tahap ini, citra pose jari tangan yang awalnya mempunyai format citra RGB, akan dikonversi terlebih dahulu menjadi format HSV. Hal ini dilakukan untuk proses
segmentasi HSV. Proses konversi RGB ke HSV, digunakan sintaks utama yang sudah dijelaskan pad Bab II, yaitu
rgb2hsv
. Diagram alir dari proses konversi citra RGB ke HSV terdapat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Diagram Alir dari Proses Konversi Citra RGB ke HSV
3.2.3. Segmentasi HSV
Pada tahap ini, citra pose jari tangan yang telah dikonversi ke HSV akan disegmentasi. Dengan segmentasi menggunakan HSV ini, dapat ditentukan kelompok warna
mana yang diinginkan, apakah kelompok
hue, saturation,
atau
value
. Dalam penelitian ini, kelompok HSV
saturation
dan
value
yang digunakan. Hal ini menyesuaikan dengan warna kulit dalam data penelitian yang akan digunakan. Awalnya akan disegmentasi bagian kulit
terlebih dahulu berdasarkan nilai ambang S
Saturation
dan V
Value
akan dievaluasi pada Bab IV. Setelah mendapatkan bagian kulit, pengambilan bagian tangan dilakukan. Dalam
proses ini, awalnya perhitungan luasan objek pada citra dan mengambil objek yang memiliki luasan kedua terbesar, yaitu bagian tangan dilakukan. Untuk lebih jelasnya, berikut diagram
alir dari proses segmentasi HSV pada Gambar 3.3. Mulai
Input
: Citra RGB Nilai
R,G, dan B Konversi ke HSV
Berdasarkan Nilai R, G, dan B
Output
: Citra HSV
Selesai PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.3. Diagram Alir dari Proses Segmentasi HSV
3.2.4.
Cropping
dan
Resizing
Pada tahap ini, citra pose jari tangan yang telah disegmentasi menggunakan HSV, akan masuk ke dalam proses
cropping
dan
resizing
. Kedua proses ini bertujuan untuk memotong bagian citra yang akan dikenali berdasarkan
bounding box
dan mengubah ukuran atau
size
citra menjadi ukuran 64 x 64 piksel [16]. Diagram alir dari proses
cropping
dan
resizing
terdapat pada Gambar 3.4 dan 3.5. Mulai
Input
: Citra HSV
Segmentasi Kulit Bagian Muka dan Tangan
Berdasarkan Nilai Ambang S dan V
Pengambilan Objek yang Memiliki Luasan Kedua
Terbesar Bagian Tangan
Output
: Citra Hasil
Segmentasi HSV
Selesai PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.4. Diagram Alir dari Proses
Cropping
Gambar 3.5. Diagram Alir dari Proses
Resizing
Mulai
Input
: Citra Hasil
Segmentasi HSV Potong Bagian
Tangan sesuai
Bounding Box
Output
: Citra Hasil
Cropping
Selesai
Input
: Citra Hasil
Cropping
Mulai
B
Gambar 3.5. Lanjutan Diagram Alir dari Proses
Resizing
3.2.5. Ekstraksi Ciri