scholarly journals PENERJEMAHAN BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED LEARNING VECTOR QUANTIZATION (GLVQ)

2020 ◽  
Vol 8 (3) ◽  
pp. 1
Author(s):  
Dwi Gustiar , Sampe Hotlan Sitorus , Dwi Marisa Midyanti
Keyword(s):  
Vector Quantization ◽  
Learning Vector Quantization ◽  
Bahasa Indonesia

Komunikasi merupakan kegiatan untuk berinteraksi dan berhubungan satu sama lainnya. Aktivitas komunikasi dapat dilakukan ketika pelaku komunikasi saling memahami bahasa yang digunakan. Umumnya bahasa yang digunakan merupakan bahasa verbal. Namun bagi penderita tunarungu, sulit untuk berkomunikasi menggunakan bahasa verbal. Keberadaan bahasa isyarat dapat membantu komunikasi antara penderita tunarungu dengan sesama penderita tunarungu atau penderita tunarungu dengan orang normal atau sebaliknya. Kemajuan teknologi memungkinkan masyarakat yang sebelumnya tidak mengerti bahasa isyarat dapat belajar untuk mengenalinya melalui sebuah sistem penerjemahan. Adapun bahasa isyarat yang digunakan adalah sistem isyarat bahasa Indonesia (SIBI). Agar bahasa isyarat dapat diterjemahkan oleh sistem, maka dilakukan penelitian ini menggunakan metode jaringan saraf tiruan Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ). Metode ini digunakan untuk mendapatkan bobot terbaik yang akan digunakan untuk mengenali pola huruf bahasa isyarat pada sistem.  Penggunaan metode GLVQ dalam sistem penerjemahan bahasa isyarat mendapatkan akurasi tertinggi pegujian data latih sebesar 68,32% dari 546 data dan akurasi pengujian data uji sebesar 71,37% dari 234 dengan menggunakan nilai alpha sebesar 0,9. Kata kunci: bahasa isyarat, citra, glvq, jaringan saraf tiruan.

scholarly journals SISTEM PENGENALAN HURUF BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN ADAPTIVE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

2018 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 145
Author(s):  
Ariadi Retno Tri Hayati Ririd ◽  
Yoppy Yunhasnawa ◽  
Yusliana Gadis Buata
Keyword(s):  
Vector Quantization ◽  
Adaptive Learning ◽  
Learning Vector Quantization ◽  
Bahasa Indonesia

Para tuna rungu dan tuna wicara menggunakan komunikasi non verbal dalam berkomunikasi. Komunikasi ini menggunakan bahasa isyarat baik berupa gerakan isyarat tangan, isyarat tubuh dan ekspresi wajah. Agar dapat mengerti bahasa isyarat diperlukan suatu media komunikasi penerjemah bahasa isyarat tersebut menjadi bahasa verbal yang mudah dipahami. Dalam upaya memudahkan komunikasi orang tuna rungu dan tuna wicara dengan orang normal di SLB Islam Yasindo Malang dibuatlah sistem pengenalan huruf bahasa isyarat untuk membantu menerjemahkan citra tangan huruf bahasa isyarat menjadi tulisan alfabet. Tahapan yang dilakukan dalam implementasi sistem pengenalan huruf bahasa isyarat ini adalah dengan membedakan objek dan background dari citra tangan untuk menentukan citra yang mencerminkan huruf Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Citra tangan dimuat dari direktori kemudian dilakukan proses preprocessing, pelatihan data dan klasifikasi tangan. Metode klasifikasi yang digunakan dalam pengenalan huruf bahasa isyarat tangan ini menggunakan metode Learning Vector Quantization with Adaptive Prototype Addition and Removal. Sistem ini dapat mengenali 24 huruf bahasa isyarat yang ditargetkan. Berdasarkan hasil dari perancangan dan pengujian sistem pada penelitian ini, persentase akurasi baca huruf terbaik adalah sebesar 88,75%. Hasil dari pengenalan ini dipengaruhi oleh proses validasi, teknik pengambilan citra dan faktor pencahayaan.

Oil adulteration detection with multi-label learning vector quantization

2013 ◽  
Vol 33 (11) ◽  
pp. 3141-3143
Author(s):  
Jingbo CHEN
Keyword(s):  
Vector Quantization ◽  
Learning Vector Quantization

scholarly journals Image Classification of Ribbed Smoked Sheet using Learning Vector Quantization

2017 ◽  
Vol 801 ◽  
pp. 012050 ◽  
Author(s):  
R F Rahmat ◽  
A F Pulungan ◽  
S Faza ◽  
R Budiarto
Keyword(s):  
Image Classification ◽  
Vector Quantization ◽  
Learning Vector Quantization

Merging Strategy for Cross-Lingual Information Retrieval Systems based on Learning Vector Quantization

2005 ◽  
Vol 22 (2) ◽  
pp. 149-161 ◽  
Author(s):  
M. T. Martín-Valdivia ◽  
F. Martínez-Santiago ◽  
L. A. Ureña-López
Keyword(s):  
Information Retrieval ◽  
Vector Quantization ◽  
Learning Vector Quantization ◽  
Retrieval Systems ◽  
Information Retrieval Systems ◽  
Cross Lingual ◽  
Merging Strategy

Evaluation of learning vector quantization to classify cotton trash

1997 ◽  
Vol 36 (3) ◽  
pp. 914 ◽  
Author(s):  
Rajendra B. Patil
Keyword(s):  
Vector Quantization ◽  
Learning Vector Quantization ◽  
Evaluation Of Learning
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document