Algoritma ini dapat mendeteksi ujung jari secara cepat dan akurat dengan rata-rata kecepatan 0,3339 detik per frame dan akurasi 86,12%. Kinerja terbaik dicapai pada jarak 40-60 cm dengan pencahayaan terang.
Smart trash can using arduino uno with lab viewBrisaAmelia40
Tugas Projek Mata Kuliah Instrumentasi
Supervisor: 1) Eddy Erham
2) Ismail Wellid
3) Muhammad Arman
4) Nur Khakim
D3 Teknik Pendingin dan Tata Udara Semester 3
Politeknik Negeri Bandung
2019
Tugas Projek Mata Kuliah Instrumentasi
Supervisor: 1) Eddy Erham
2) Ismail Wellid
3) Muhammad Arman
4) Nur Khakim
D3 Teknik Pendingin dan Tata Udara Semester 3
Politeknik Negeri Bandung
2019
(edited)
Smart trash can using arduino uno with lab viewBrisaAmelia40
Tugas Projek Mata Kuliah Instrumentasi
Supervisor: 1) Eddy Erham
2) Ismail Wellid
3) Muhammad Arman
4) Nur Khakim
D3 Teknik Pendingin dan Tata Udara Semester 3
Politeknik Negeri Bandung
2019
Tugas Projek Mata Kuliah Instrumentasi
Supervisor: 1) Eddy Erham
2) Ismail Wellid
3) Muhammad Arman
4) Nur Khakim
D3 Teknik Pendingin dan Tata Udara Semester 3
Politeknik Negeri Bandung
2019
(edited)
Bagaimana Computer Science bisa berperan dalam memilihkan lagu bagus buatmu? Sebuah saharing session bersama HMIF dan FA dalam rangkaian acara Data Science Talk Series Episode 5 Universitas Amikom Yogyakarta, 22 Agustus 2020.
Menjalankan startup tentu tidak semudah seperti pada pelatihan dan workshop. Namun sebenarnya, kita bisa lho menjalankan startup tanpa mentor. Apa betul?
Bagaimana Computer Science bisa berperan dalam memilihkan lagu bagus buatmu? Sebuah saharing session bersama HMIF dan FA dalam rangkaian acara Data Science Talk Series Episode 5 Universitas Amikom Yogyakarta, 22 Agustus 2020.
Menjalankan startup tentu tidak semudah seperti pada pelatihan dan workshop. Namun sebenarnya, kita bisa lho menjalankan startup tanpa mentor. Apa betul?
Cerita seluk beluk startup, berbagai istilah dalam dunia startup mulai dari pitching, investment, mvp dan sebagainya.
Disampaikan oleh Arif Akbarul Huda dalam bootcamp startup yang diselenggarakan oleh Amikom Business Inkubator (ABP Inkubator) pada 17 Februari 2020.
Berbagi tips menghadapi coding ruwet dengan Design Pattern. 20 Mei 2020 diselenggarakan oleh Yogyakarta Android Community, dengan narasumber Arif Akbarul Huda.
Penerapan teknik-teknik strategy pattern, composite pattern, builder pattern dan lain sebagainya.
"Bedah Teknologi Semacam Gojek" bertujuan untuk edukasi kepada mahasiswa jurusan teknologi mengenai terapan-terapan teori ilmu komputer dalam dunia Industri seperti N-Gram Model, K-Means Clustering
Diselenggarakan oleh Jurusan Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, 6 Juni 2020 secara Online.
Narasumber Arif Akbarul Huda,S.Si.,M.Eng.
Rahasia Mendapatkan Investasi Milyaran Rupiah Sebelum Usia 30 TahunArif Huda
Disampaikan dalam kuliah umum Universitas Amikom Yogyakarta, 11 Juli 2020. Pada kesempatan ini memperkenalkan Amikom Busines Park (ABP) sebagai salah satu Inkubator Startup di Indonesia.
5 Langkah Jitu Melejitkan Ide Bisnis StartupArif Huda
Bagi pemula, menggali ide merupakan hal yang paling gampang dilakukan. Materi ini merupkaan modifikasi habis-habisan dari metode Design Thingking, supaya mudah dimengerti oleh orang awal sekalipun untuk membangun Startup sendiri.
Materi ini pertama kali disampaikan pada acara seminar di SMK N 3 Tegal Jawa Tengah
The implementation of protocol oriented programming to make modular code base. It has been presented on 3rd Meetup Facebook Developer Circle chapter Jogja, 27/9/2017 @ JDV
an implementation of repository pattern for mobile applicationArif Huda
remote server, local database and cache memory are three data resources for mobile application. Querying the data among them are quite challenging. This slide is present an implementation of repository pattern for mobile application (both ios and android) for handling multiple data resources. It has been presented on Techtalk99 which organized by Qiscus.
22/9/2017@Antologi Coworking Space Yogyakarta
to be a superstar programmer is a simple guide for newbie programmer to keep spirit on learning programming. The event was organized by AMCC on Saturday 1st Apr 2017 @ Universitas Amikom Yogyakarta.
clean code is the fundamental to build a high quality software. a sharing session in "startup-talk" , 4th march 2017 at Incubator Universitas Amikom Yogyakarta.
introducing internet of things and its implementations in diverse area. The slides has been presented on nerd corner competion and festival at Universitas Gadjah Mada 19/11/2016.
4. LATAR BELAKANG
Perkembangan teknologi pada komputer
Perkembangan teknologi computer vision pada sistem cerdas
Mengembangkan teknologi computer vision di Indonsesia
5. LATAR BELAKANG
Deteksi ujung jari adalah bagian
kecil cara untuk mendukung
perkembangan teknologi berbasis
computer vision.
Algoritma deteksi ujung jari
difungksikan agar komputer bisa
mengetahui letak ujung jari
sebuah tangan.
6. Deteksi Ujung Jari dapat dimanfaatkan untuk
Interaksi manusia dengan komputer
Interaksi manusia dengan robot / sistem cerdas
Interaksi manusia dengan tv interaktif masa depan
Algoritma ini dipakai untuk
menggerakkan kursor
LATAR BELAKANG
8. BATASAN
MASALAH
1. Latar belakang citra tidak bermotif atau polos.
2. Latar belakang memiliki kontras warna yang berbeda
dari warna kulit.
3. Membatasi area tangan dan lengan dengan
menggunakan baju lengan panjang.
4. Segmentasi citra dari webcam langsung diarahkan ke
tangan.
9. Landasan Teori
Suatu citra didefinisikan sebagai fungsi f(x,y) berukuran M
baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat
spasial dan nilai f di titik koordinat x,y dinamakan
intensitas atau tingkat keabuan dari citra tersebut.
Citra
11. Landasan Teori
Segmentasi Tangan Berdasarkan Warna Kulit
Pada ruang warna YCbCr, warna kulit dihitung berdasar
kombinasi komponen krominan Cr dan Cb dari citra.
Dengan metode Chai dan Ngan, warna kulit manusia
secara umum berada pada kisaran nilai
77< Cb < 127 dan 133 < Cr < 173
Dalam rangka menyesuaikan warna kulit, Penulis
memodifikasi kisaran nilai diatas menjadi
133<Cr<153 dan 106<Cb<126
15. Rancangan
Metode Menentukan Ujung Jari
Misalkan kontur tangan disebut C mempunyai n titik dan setiap titik dinamakan
Ci maka titik yang disiapkan adalah Ci-k, Ci, dan Ci+k . Titik ini membentuk
pasangan vektor [Ci-k, Ci] dan [Ci ,Ci+k]. Kombinasi cross product dan dot
product pasangan vektor ini dipakai untuk menemukan letak ujung jari.
Dalam program ini, ujung jari ditentukan oleh sudut yang besarnya
200<sudut<500 dan mempunyai nilai hasil cross product positif.
16. mulai
Frame Biner
Menghitung jumlah objek
Mencari titik tengah
setiap objek
Memberi label pada
setiap objek
Memberi batas setiap
objek
C adalah batas objek
mempunyai n titik
piksel dan setiap titik
dinamakan Ci
Membuat vektor U[Ci-14, Ci]
dan V [Ci, Ci+14]
Menghitung sudut vektor U(i)
dan V(i) menggunakan operasi
dot product
Membuat vektor Z(i) dari vektor
U(i) dan V(i) menggunakan
cross product
Menampilkan
ujung jari
selesai
Rancangan
Flowchart algoritma deteksi ujung jari
17. Pengujian dan Hasil
No Nama Sampel
Jari
terbuka
Jumlah Jari
terdeteksi
Total waktu
(detik)
Kecepatan
rata-rata perframe
(detik/frame)
Akurasi (%)
1 Tangan 1 0 0 35,0532 0,3437 100
2 Tangan 2 1 2 35,0274 0,3434 0
3 Tangan 3 3 3 39,5190 0,3874 100
4 Tangan 4 5 5 39,8486 0,3907 100
5 Tangan 5 5 5 39,7236 0,3894 100
6 Tangan 6 0 0 35,0808 0,3439 100
7 Tangan 7 1 1 35,0497 0,3436 100
8 Tangan 8 3 3 35,1150 0,3443 100
9 Tangan 9 5 5 35,1476 0,3446 100
10 Tangan 10 5 5 34,9594 0,3427 100
11 Tangan 11 0 0 35,0252 0,3434 100
12 Tangan 12 1 1 31,8027 0,3118 100
13 Tangan 13 3 3 35,1706 0,3448 100
14 Tangan 14 5 5 35,0075 0,3432 100
15 Tangan 15 5 5 34,9195 0,3423 100
16 Tangan 16 0 0 30,5029 0,2990 100
17 Tangan 17 1 1 30,4576 0,2986 100
18 Tangan 18 3 3 30,6121 0,3031 100
19 Tangan 19 5 5 34,7454 0,3406 100
20 Tangan 20 5 4 34,6363 0,3396 80
21 Tangan 21 0 0 30,5630 0,2996 100
22 Tangan 22 1 1 30,6201 0,3062 100
23 Tangan 23 3 1 30,5873 0,2999 33
24 Tangan 24 5 2 30,5994 0,3030 40
25 Tangan 25 5 0 30,3878 0,2979 0
Rata-rata 34,0065 0,3339 86,12
Sampel.pdf
18. Pengujian dan Hasil
Hasil terbaik
(d) sampel Tangan 19
(a) sampel Tangan 10 (b) sampel Tangan 15
(c) sampel Tangan 16
19. Pengujian dan Hasil
Hasil Tercepat
Tampilan sampel tangan 25
Jarak +70cm dari webcam, tangan bergoyang, jari terbuka 5.
Kecepatan olah perframe 0,2979 detik/frame.
Namun sama sekali tidak mendeteksi ujung jari
20. Pengujian dan Hasil
Jarak +30cm dari webcam, tangan tidak bergoyang, jari terbuka 5.
Kecepatan olah perframe 0,3907 detik/frame.
Akurasi 100% mendeteksi ujung jari.
Hasil Terlama
Tampilan sampel tangan 4
21. Pengujian dan Hasil
Pada jarak berapapun,
Selama tangan tidak utuh berada didalam area
Hasil Kesalahan Deteksi
23. 1. Metode ini dapat mendeteksi ujung jari secara baik,
cepat dan akurat dengan akurasi 86,12% dari 25
sampel pengujian dan kecepatan rata-rata pemrosesan
paada tiap frame sebesar 0,3339 detik/frame.
2. Pada pencahayaan cukup terang, performa algoritma
deteksi ujung jari ini sangat bagus pada jarak tangan
dari webcam +40 - 60 cm dengan tingkat akurasi
100%.
3. Semakin banyak jari tangan yang dibuka, kecepatan
proses tiap frame akan menurun.
4. Akurasi dipengaruhi oleh keutuhan objek tangan dalam
satu frame, jarak tangan dari webcam serta gerakan
tangan.
Kesimpulan