Gambar 3.8. Lanjutan Diagram Alir dari Proses
Downsampling
3.2.6. Perhitungan Korelasi
Template Matching
Pada tahap ini, citra pose jari tangan yang telah diekstraksi ciri dengan menggunakan
wavelet
, selanjutnya akan masuk ke dalam proses perhitungan korelasi dan pada proses ini juga mencakup proses
template matching
. Tahap ini adalah tahap membandingkan citra masukan pose jari tangan yang diambil dengan
database
citra pola angka ASL 0
– 9 yang telah dimasukkan sebelumnya dan dalam tahap ini juga digunakan fungsi korelasi. Proses
perhitungan korelasi
template matching
akan berdasar pada Persamaan 2.10 – 2.12 pada
Bab II dan direpresentasikan pada diagram alir Gambar 3.9.
Gambar 3.9. Diagram Alir dari Proses Perhitungan Korelasi
Template Matching
Menghilangkan Kolom Ganjil
Output
: Hasil
Downsampling
Hasil Ekstraksi Ciri
Selesai
Mulai
Input
: Hasil Ekstraksi Ciri
Masukan, Ekstraksi Ciri
Database D
C
Gambar 3.9. Lanjutan Diagram Alir dari Proses Perhitungan Korelasi
Template Matching
3.2.7. Penentuan Keluaran
Setelah melalui beberapa proses, tahap terakhir dari sistem pengenalan angka dengan pose jari tangan ini ialah keluaran berupa teks. Proses penentuan keluarannya ditentukan
berdasarkan perhitungan nilai korelasi yang terbaik yang paling tinggi. Diagram alir dari proses penentuan keluaran dapat dilihat pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10. Diagram Alir dari Proses Penentuan Keluaran
Output
: Hasil Perhitungan Nilai
Korelasi Perhitungan Korelasi =
Ekstraksi Ciri Data Masukan dengan Ekstraksi Ciri
Database
Selesai
D
Mulai
Input
: Hasil Perhitungan
Nilai Korelasi r
E
Gambar 3.10. Lanjutan Diagram Alir dari Proses Penentuan Keluaran
3.3.
Database
Database
diperlukan pada proses perhitungan korelasi
template matching
. Pembentukan dari
database
terdiri dari angka 0-9 mengikuti pola isyarat
American Sign Language
. Pembentukan
database
diambil dari citra pose jari tangan hasil ekstraksi ciri
wavelet
. Ukuran piksel dari
database
ini tersusun atas matriks yang selanjutnya akan terdapat 3 variasi citra. Ketiga variasi ini mengikuti banyaknya desimasi yang diinginkan,
yaitu 3 kali desimasi. Untuk desimasi 1 : 32 x 32 piksel, desimasi 2 : 16 x 16 piksel, dan desimasi 3 : 8 x 8 piksel [16].
Database
hasil ekstraksi ciri yang dibentuk ialah sebanyak 3
matriks. Matriks
database
ini diperoleh dari hasil perhitungan rerata matriks citra pola isyarat angka ASL dari 5 variasi jarak pada setiap variasi citranya. Diagram blok proses
pembentukan
database
ditunjukkan pada Gambar 3.11. Citra Keluaran = Nilai
Korelasi yang Terbaik
Output
: Hasil Berupa
Teks
E
Selesai PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.11. Diagram Blok Proses Pembentukan
Database
Setelah melihat diagram blok dari proses pembentukan
database
pada Gambar 3.11, berikut ini pola persamaan pembentukan
database
hasil ekstraksi ciri berdasar Persamaan 2.13 pada Bab II :
Citra � � ASL =
p C tr A L + p C tr A L + ...+
p C tr A L 5 5
Dari pola persamaan pembentukan
database
di atas, berikut ini pencerminan persamaan pembentukan
database
hasil ekstraksi ciri dalam bentuk matriks pada setiap variasi citra.
Contoh Pola Perhitungan Rerata untuk Angka 0 Menggunakan Citra 32 x 32 Piksel :
0_1m 0_1,5m 0_3m Hasil Rerata
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
+ [
A ,
A ,
A ,
. .
. A
, ] + … … … … +
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
= [
A ′ , A ′ ,
A ′ , .
. .
A ′ , ]
Pengambilan Citra Citra RGB
Konversi RGB ke HSV
Segmentasi HSV
Ekstraksi Ciri
Wavelet Database
Angka Uji Jarak Pengujian
Contoh Pola Perhitungan Rerata untuk Angka 0 Menggunakan Citra 16 x 16 Piksel :
0_1m 0_1,5m 0_3m Hasil Rerata
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
+
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
+ … … … … +
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
=
[ A ′ ,
A ′ , A ′ ,
. .
. A ′
, ]
Contoh Pola Perhitungan Rerata untuk Angka 0 Menggunakan Citra 8 x 8 Piksel :
0_1m 0_1,5m 0_3m Hasil Rerata
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
+
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
+ … … … … +
[ A
, A
, A
, .
. .
A , ]
=
[ A
′
, A ′ ,
A ′ , .
. .
A ′ , ]
Setelah menghitung rerata matriks hasil ekstraksi ciri pada setiap variasi citra, selanjutnya dilakukan penyusunan matriks
database.
Hasil dari susunan matriks ini, selanjutnya akan dijadikan acuan dalam proses perhitungan korelasi
template matching
. Berdasarkan persamaan korelasi pada Bab II, matriks
database
ini merupakan matriks b. Untuk lebih jelasnya berikut ini susunannya.
Susunan Matriks
Database
Hasil Rerata Citra 32 x 32 Piksel :
1 2 …… 9
[ A ′ ,
A ′ , A ′ ,
.. .
A ′ ,
B ′ , B ′ ,
B ′ , .
.. B ′
, C
′
, C ′ ,
C ′ , .
.. C ′
, J
′
, J ′ ,
… … … . . J
′
, .
. .
J ′ ,
]
Susunan Matriks
Database
Hasil Rerata Citra 16 x 16 Piksel :
1 2 …… 9
[ A
′
, A
′
, A
′
, ..
. A
′
, B
′
, B
′
, B
′
, .
.. B
′
, C
′
, C
′
, C
′
, .
.. C
′
, J
′
, J
′
, … … … . . J
′
, .
. .
J
′
, ]
Susunan Matriks
Database
Hasil Rerata Citra 8 x 8 Piksel :
0 1 2 …… 9
[ A
′
, A
′
, A
′
, ..
. A
′
, B
′
, B
′
, B
′
, .
.. B
′
, C
′
, C
′
, C
′
, .
.. C
′
, J
′
, J
′
, … … … . . J
′
, .
. .
J
′
, ]
Angka Uji
Matriks Hasil Rerata PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3.4. Pengujian Pose Jari Tangan 3.4.1.