Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan - Edi Sugiarto; Amiq Fahmi (LPPM Universitas Dian Nuswantoro, 2017)
Fitur ekstraksi merupakan langkah penting dalam pengenalan karakter. Hasil dari keseluruhan sistem pengenalan karakter sangat tergantung pada keberhasilanya suatu sistem mengekstrak fitur-fitur tiap objek yang akan dikenali. Wavelet Transform dapat digunakan untuk melakukan fitur ekstraksi karena dapat melakukan dekomposisi ruang vektor kedalam sekumpulan ruang vektor bersarang dengan resolusi yang berbeda sehingga memungkinkan dilakukan analisis terhadap fungsi baik pada domain waktu maupun domain frekuensi.Dalam penelitian ini wavelet transform digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur citra huruf plat nomor kendaraan, untuk mendapatkan fitur dari citra tersebut dilakukan dekomposisi dengan wavelet hingga level 4. Pengujian dilakukan menggunakan 140 citra dimana tiap citraÂ yang digunakan menggunakan ukuran resolusi 128x128 piksel. Dari hasil pengujian maka dapat dibuktikan bahwa level dekomposisi terbaik untuk ekstraksi fitur dengan metode wavelet transform adalah level 3 dengan panjang vektor fitur 24 dan dengan tingkat akurasi hingga 97.1%.