Simulasi Dan Analisis Pengenalan Huruf Vokal Pada Gerak Bibir Menggunakan Metode Ica Dan Svm - Firda Isfandary Badryani; Bambang Hidayat; Unang Sunarya (eProceedings of Engineering, 2016)
Mendeteksi gerak bibir merupakan pekerjaan yang tidak mudah, karena mendeteksi gerak bibir dipengaruhi dari bentuk bibir dan harus mengenali kata kunci yang lebih spesifik untuk memprediksi huruf pada gerak bibir. Pembahasan mengenai deteksi pengenalan huruf vokal dengan menggunakan klasifikasi Neural Networks sebelumnya sudah dilakukan dan telah menghasilkan akurasi yang mencapai 70,5 %. Maka tugas akhir ini melakukan simulasi dan analisis pengenalan huruf vokal menggunakan metode berbeda. Tujuan dari tugas akhir ini yakni merancang suatu aplikasi deteksi gerak bibir dalam pengenalan huruf vokal menjadi teks. Proses yang dilakukan dalam perancangan program aplikasi ini diawali dengan pengambilan video pengenalan huruf vokal secara offline, kemudian dilakukan preprocessing dan ekstraksi ciri dengan Independet Component Analysis (ICA) frame per framenya, kemudian diklasifikasikan dengan Support Vector Machine (SVM). Keluaran dari sistem berupa pengenalan bentuk pengenalan huruf vokal a, i, u, e, o. Sistem yang telah dirancang mempunyai tingkat akurasi pengenalan terhadap 5 huruf vokal berdasarkan ekstraksi ciri fiturnya. Tingkat akurasi berdasarkan ciri fiturnya dibedakan berdasarkan pada jarak pengambilan video dari kamera. Tingkat akurasi terendah yakni pada huruf a sebesar 66,67 % dan akurasi tertinggi pada huruf e sebesar 100 % Kata Kunci : pengolahan video digital, Independet Component Analysis (ICA), Support Vector Machine (SVM)