Path: Top -> Journal -> Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi -> 2016 -> Vol 5, No 3 (2016)

Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Jawi Menggunakan Metode New Relative Context dan SVM

Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Jawi Menggunakan Metode New Relative Context dan SVM

Journal from gdlhub / 2016-11-07 05:56:59
Oleh : Rizal Fikri, Fitri Arnia, Rusdha Muharar, JNTETI
Dibuat : 2016-08-01, dengan 1 file

Keyword : pengenalan karakter, karakter Jawi, NRC, SVM
Url : http://ejnteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JNTETI/article/view/262

Tanda titik pada sebuah karakter merupakan unsur penting dalam pengenalan sebuah karakter. Tak terkecuali pada karakter Jawi, tanda titik menjadi sebuah ciri khusus untuk membedakan beberapa karakter yang mempunyai bentuk dasar yang sama. Sebagian metode ekstraksi fitur mengenali karakter hanya pada bentuk dasarnya dengan menghilangkan unsur tanda titiknya, seperti Relative Context (RC). RC mengelompokkan bentuk dasar yang sama ke dalam sebuah kelompok sehingga hasil pengenalan metode ekstraksi fitur RC adalah nama kelompok dan bukan karakter asli yang diinginkan. Untuk menyempurnakan metode RC agar dapat mengenali karakter asli lengkap dengan titiknya, pada makalah ini diperkenalkan sebuah metode ektraksi fitur baru yang merupakan modifikasi RC yang selanjutnya disebut New Relative Context (NRC). NRC bekerja dengan memisahkan bagian aksara ke dalam beberapa area. Area yang paling luas didefinisikan sebagai bagian utama sedangkan area yang lainnya didefinisikan sebagai bagian titik. Karakter diklasifikasi dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Pengujian dilakukan pada sebelas set karakter dari semua aksara Jawi, dan hasil pengujian dengan delapan set citra training dan tiga set citra testing memberikan performa keberhasilan pengenalan sampai dengan 80%.

Deskripsi Alternatif :

Dot is an important attribute in character recognition. Similarly in Jawi characters, a dot becomes a special characteristic that distinguish different characters with the same basic shape. Most of feature extraction methods only recognize the characters based on their basic shape and ignore the dots, such as Relative Context (RC). RC classifies characters with the same basic shape into a group. Therefore, the result recognition of RC is not individual characters, but the name of group character. To identify individual character, a new method for RC enhancement is introduced. The method is called New Relative Context (NRC). NRC works by separating characters into some areas. The wider area is defined as the basic shape, while other areas are defined as dot attribute. In this paper Support Vector Machine (SVM) is used to classify eleven sets of isolated Jawi characters. Eight sets of character images are used in the training phase, while in the testing phase three sets of images are used. The recognition rate of this method achieves 80%.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID Publishergdlhub
OrganisasiJNTETI
Nama KontakHerti Yani, S.Kom
AlamatJln. Jenderal Sudirman
KotaJambi
DaerahJambi
NegaraIndonesia
Telepon0741-35095
Fax0741-35093
E-mail Administratorelibrarystikom@gmail.com
E-mail CKOelibrarystikom@gmail.com

Print ...

Kontributor...

  • , Editor: sustriani

Download...

  • Download hanya untuk member.

    262-398-1-SM
    Download Image
    File : 262-398-1-SM.pdf

    (1237171 bytes)