APLIKASI SEGMENTASI OBJEK MENGGUNAKAN CELLULAR NEURAL NETWORK (CNN) - Devie Rosa Anamisa (Universitas Trunojoyo Madura, 2015)
Perkembangan dan kemajuan dibidang teknologi dan informasi memberikanpengaruh yang cukup besar dalam dunia analisis objek. Saat ini, proses manipulasiobjek menjadi semakin mudah dilakukan, Cukup banyak teknik untuk melakukansegmentasi objek dua dimensi baik berwarna maupun gray-level, salah satunya denganmetode thresholding. Namun pada penelitian sebelumnya, metode tersebutmenghasilkan estimasi fungsi yang sangat tidak mulus (under smooth). Oleh karena itupada penelitian ini menggunakan cellular neural network (CNN) untuk menghasilkansegmentasi objek dua dimensi untuk menghasilkan estimasi fungsi yang mulus (smooth)dengan menentukan kontur dan memastikan kebenaran segmentasi secara efektif. CNNmelakukan segmentasi dengan dua teknik, yaitu teknik model-based dan teknik regionbased. Model-based bergantung pada model RGB (Red, Green, Blue). Sedangkanregion-based berdasarkan objek dengan wilayah latar belakang. Ujicoba dilakukandengan menggunakan MATLAB. Hasil ujicoba menunjukkan metode CNN mampumengelompokkan objek secara terstruktur kedalam RGB (Red, Green, Blue) menjadigambar biner yang hanya mempunyai 2 derajat keabuan berdasarkan objek denganwilayah latar belakang.Kata Kunci : Segmentasi, Objek, Metode, Celluler Neural Network, Kontur.