Digital Image Processing Untuk Grading Citra Buah Manggis menggunakan Metode K-NN - Widia S, Fahmi Chairulloh; Iskandar, Dadang (Politeknik Harapan Bersama, 2022)
Noise yang muncul pada saat perekaman data gerakan mata dapat menyebabkan ketidaktepatan dalam pembacaan data. Berbagai filter pemrosesan sinyal dapat digunakan untuk menghilangkan noise ini, khususnya. Namun, selama pergerakan mata pengejaran yang mulus, perbandingan kinerja filter pemrosesan sinyal tersebut belum diketahui saat diimplementasikan dalam kalibrasi berbasis pengejaran yang mulus. Metode, dalam penelitian ini kami membandingkan tiga filter pemroses sinyal yaitu moving average gaussian dan filter kalman untuk menghilangkan noise pada pergerakan mata pengejaran yang halus. Dalam percobaan, kami membandingkan kinerja filter rata-rata bergerak, gaussian dan kalman. Dari hasil percobaan filter moving average menghasilkan error sebesar 36,97 +_ 10,62 [1]piksel. (posisi horizontal) dan 48,07 +_ 15.11[2] pixel ( posisi vertikal ) filter gaussian menghasilkan error sebesar 37.74 +_ 11.23 [3] pixel ( posisi horizontal dan 51.06 +_ 17.62 pixel ( posisi vertikal ), filter kalman menghasilkan error sebesar 56.06 +_ 30.97[4] pixel ( posisi horizontal) dan 72.98 +_ 41,21[5] piksel ( posisi vertikal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa filter moving average menghasilkan akurasi terbaik dibandingkan dengan filter pemrosesan sinyal lainnya. Di masa depan, hasil kami mungkin digunakan dalam pengembangan prosedur kalibrasi yang tidak mengganggu untuk interaksi berbasis tatapan spontan.