Segmentasi PSO Pararel GPGPU Untuk Pengenalan Citra Aksara Jawa - Oskar Ika Adi Nugroho; Dhany Faizal Racma (Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 2017)
Dalam proses pengenalan karakter, diperlukan proses segmentasi citra. Tujuan dari dilakukan segmentasi citra adalah mengubah representasi dari suatu citra menjadi sesuatu yang lebih berarti dan mudah untuk dianalisis . Segmentasi citra dengan menggunakan metode clustering dapat digunakan dengan berbagai macam metode, salah satunya adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Proses segmentasi citra menggunakan metode PSO membutuhkan waktu komputasi yang lama. Pada penelitian ini diterapkan metode parallel programing, dan arsitektur komputer yaitu GPU dengan support CUDAuntuk mempercepat proses komputasi. Hasil akhir dari Penelitian ini dapat mengimplementasikan segmentasi citra digital dengan metode Particle Swarm Optimization pada Aksara Jawa dan mengimplementasikan metode backpropagation dari pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk melakukan pengenalan karakter Aksara Jawa pada Aksara Jawa. GPU CUDA terbukti mempercepat proses segmentasi citra Aksara Jawa. Persentase rata rata akurasi hasil pengenalan tiap karakter untuk jenis font yang sama dengan yang dilatihkan mencapai 75%.