SISTEM PENGENALAN DAERAH ASAL KENDARAAN BERMOTOR DENGAN PROGRAM PEMBACA PLAT NOMOR MENGGUNAKAN WAVELET TRANFORM

71110046, FRANZ ADDE SURYA HIMAWAN (2016) SISTEM PENGENALAN DAERAH ASAL KENDARAAN BERMOTOR DENGAN PROGRAM PEMBACA PLAT NOMOR MENGGUNAKAN WAVELET TRANFORM. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71110046_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71110046_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (10MB) | Request a copy

Abstract

Salah satu teknologi dari image processing yang telah dikembangkan adalah identifikasi karakter dari plat nomor kendaraan. Salah satu metode yang digunakan dalam pengenalan karakter plat nomor adalah resize citra menggunakan Haar wavelet transform, lalu dilanjutkan mencari lokasi plat dengan Smearing dan pencocokan karakter pada plat dengan Template Matching. Haar wavelet transform adalah metode yang cukup diperhitungkan dalam pengolahan citra karena ukuran dari citra mempengaruhi cepat lambatnya kinerja sistem. Setelah karakter pada plat dikenali, maka pengenalan daerah asal kendaraan pun dapat dilakukan. Efek brightness dan noise pada citra merupakan contoh parameter yang mempengaruhi keberhasilan identifikasi karakter plat. Parameter lainnya yang mempengaruhi keberhasilan sistem adalah ukuran / resolusi citra. Hasil menunjukkan bahwa pengenalan karakter pada plat nomor memberikan presentase keberhasilan sebesar 46,79% dan presentase keberhasilan pada pengenalan daerah asal sebesar 60%

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: plat nomor, Haar wavelet transform, Smearing, Template Matching
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: ms priska lim
Date Deposited: 02 Nov 2020 03:39
Last Modified: 02 Nov 2020 03:39
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1374

Actions (login required)

View Item View Item