Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Diagonal Feature Extraction dan Artificial Neural Network Multilayer Perceptron - M. Ardi Firmansyah; Kurniawan Nur Ramadhani; Anditya Arifianto (School of Computing, Telkom University, 2018)
Pada penelitian ini dibangun sistem pengenalan angka tulisan tangan menggunakan metode ekstraksi ciri diagonal dan Artificial Neural Network Multilayer Perceptron. Pada ekstraksi ciri diagonal, citra dibagi menjadi beberapa area yang sama besar. Pada tiap area dihitung rata-rata nilai piksel pada setiap diagonalnya kemudian dirata-ratakan untuk mendapatkan nilai ciri pada area tersebut. Ciri diagonal dikombinasikan dengan nilai rata-rata horizontal dan vertikal pada matriks area tersebut untuk memperkuat informasi pada citra. Metode ini mencapai akurasi sebesar 92.80% pada tahap pengujian menggunakan 1000 dataset C1 dan 92.60% pada tahap pengujian menggunakan 1000 dataset MNIST. Kombinasi fitur diagonal dan rata-rata horizontal menghasilkan akurasi tertinggi dalam mengenali angka tulisan tangan.