Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Annual Research Seminar
Kennycia Susila Dharma
Sriwijaya Unversity
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Tulisan Tangan Angka Cina Menggunakan Weighted United Moment Invariant dan Self Organizing Maps Kennycia Susila Dharma
Annual Research Seminar (ARS) Vol 2, No 1 (2016)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan tulisan tangan angka Cina menjadi kebutuhan dalam meningkatkan produktivitas, akan tetapi untuk mengenali angka Cina tidaklah mudah. Masalah dalam pengenalan tulisan tangan angka Cina adalah kompleksitas variasi dari penulis. Hal tersebut menjadikan tulisan tangan berbeda dalam bentuk, ketebalan, dan ukuran. Penelitian ini menggunakan binerisasi untuk mengubah citra asli menjadi citra biner, Weighted United Moment Invariant untuk mengekstraksi citra biner tulisan tangan angka Cina, dan Self Organizing Maps untuk mengelompokkan hasil dari ekstraksi fitur. Hasil pengenalan tulisan tangan angka Cina dengan 600 data primer dengan setiap angka dibuat 60 kali diperoleh akurasi terbaik 93,89%.
Co-Authors