Prosiding SeNTIK STI&K
Vol. 2 No. 1 (2018): Prosiding SeNTIK 2018

Minimal Neural Network Untuk Pengenalan Bendera Negara

Ahmad Sabri (Universitas Gunadarma)
Feni Andriani (Universitas Gunadarma)

Article Info

Publish Date
14 Sep 2022

Abstract

Penelitian ini menerapkan TensorFlow pada minimal neural network untuk mengenali citra bendera negara berdasarkan negara asalnya.. Dataset dihimpun dari internet berupa citra yang didominasi bendera sebagai latar depannya, dan berbagai latar seperti langit biru/berawan, latar pepohonan, menghadap kiri atau kanan, berkibar ataupun kuncup. Citra bendera yang mendominasi diperlukan untuk meniadakan prosedur lokalisasi. Sebagai contoh penerapaan, dataset dibatasi pada bendera negara-negara ASEAN. Untuk pengembangannya, cakupan dapat diperluas untuk seluruh negara di dunia. Hasil yang diperoleh memiliki ketepatan 74% terhadap testing image yang digunakan

Copyrights © 2018




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Prosiding SeNTIK STI&K
Website

Abbrev

sentik

Publisher

STMIK JAKARTA STI&K

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Description

Prosiding SeNTIK STI&K ini merupakan kumpulan artikel-artikel ilmiah dosen dan peneliti yang diseminarkan padaSeminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi. Kegiatan seminar ini dirancang sebagai sarana interaksi profesional antar komunitas bidang Teknologi Informasi, Sistem Informasi dan ...