scholarly journals IDENTIFIKASI JENIS TEPUNG TERIGU PADA ROTI GORENG BERDASARKAN FITUR LBP DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

2020 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 90-102
Author(s):  
Leonardo Chandra B ◽  
Gasim Gasim ◽  
Rusbandi Rusbandi
Keyword(s):  

Penelitian ini tentang mengidentifikasi jenis tepung terigu pada goreng dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Jenis tepung terigu yang digunakan adalah kunci biru, sania, dan segitiga biru. Metode pengenalan yang digunakan adalah backpropagation . Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan ukuran pixel 450x450px, jarak potret sejauh ±20 cm, resolusi kamera 16MP, menggunakan data latih sebanyak 100 citra/jenis dan data uji sebanyak 80 citra/jenis serta dengan menggunakan ekstraksi ciri Local Binary Pattern maka didapatkan hasil berupa tingkat akurasi sebesar 68,57%, presisi sebesar 53,33% dan recall sebesar 54,47%.

2014 ◽  
Vol 8 (3) ◽  
pp. 31-34
Author(s):  
O. Rama Devi ◽  
◽  
L. S. S. Reddy ◽  
E. V. Prasad ◽  
◽  
...  

2021 ◽  
Vol 13 (12) ◽  
pp. 2328
Author(s):  
Yameng Hong ◽  
Chengcai Leng ◽  
Xinyue Zhang ◽  
Zhao Pei ◽  
Irene Cheng ◽  
...  

Image registration has always been an important research topic. This paper proposes a novel method of constructing descriptors called the histogram of oriented local binary pattern descriptor (HOLBP) for fast and robust matching. There are three new components in our algorithm. First, we redefined the gradient and angle calculation template to make it more sensitive to edge information. Second, we proposed a new construction method of the HOLBP descriptor and improved the traditional local binary pattern (LBP) computation template. Third, the principle of uniform rotation-invariant LBP was applied to add 10-dimensional gradient direction information to form a 138-dimension HOLBP descriptor vector. The experimental results showed that our method is very stable in terms of accuracy and computational time for different test images.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document