Pengenalan Huruf Isyarat Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern,
Published in Indonesia Journal on Computing (Indo-JC), Vol. 3, No. 1,, 2018
Abstract - Pada penelitian ini dibangun sistem pengenalan huruf isyarat tangan menggunakan metode ekstraksi ciri Local Binary Patterns (LBP). Metode LBP memiliki kehandalan dalam melakukan analisis tekstur, mengatasi penskalaan dan citra yang kabur. Untuk algoritma klasifikasi, digunakan metode k-Nearest Neighbour (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Parameter LBP terbaik didapatkan untuk nilai R=10 dan P=16 menggunakan SVM dengan kernel Gaussian. Performansi terbaik dalam penelitian ini didapatkan untuk nilai F1-Score 99,84%.
Recommended citation: Satria, M. A., Ramadhani, K. N., & Arifianto, A. (2018). Pengenalan Huruf Isyarat Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern. Indonesian Journal on Computing (Indo-JC), 3(1), 75-84. https://doi.org/10.21108/INDOJC.2018.3.1.215