slide presentasi kelompok e bagian sistem rekognisi

Recognition System/Pattern Recognition

Kelompok Keilmuan E (Sistem Rekognisis/Pattern Recognition)

Program Studi Teknik InformatikaUniversitas Komputer Indonesia

2014

Expert System (Sistem Pakar) is Dead!!

Sistem Rekognisi

Bagaimana memberikan kemampuan untuk melakukan rekognisi antara satu objek

dengan objek lain, antara data normal dan data anomali, antara input yang merusak dan yang tidak, antara satu suara dengan

suara lain, dan lainnya.

Pendekatan

• Pragmatik• Statistik ==>> Machine Learning• Sintatik• Semantik

Area Penerapan

• Speech Recognition/Natural Language Processing• Digital Signal Processing• Computer Vision• Perceptual Computing• Prediction• Clustering• Security• Biometrics• Social Network Anlysis• Big Data• Big Data + Machine Learning = Big Learning• Big Data + Computer Vision = Big Vision• etc...

Method?• Classification

– Decission Tree (ID3, C4.5, etc)– Artificial Neural Network– Support Vector Machine– Naive Bayess– Bayess Belief Network– Hidden Markov Model– etc.

• Clustering– K-Means (Centroid or Medoid)– Self Organizing Feature Map (SOFM) *Unsupervised Neural Network– Epectation Maximization (EM)– Graph– Hidden Markov Model

• Reinforcement Learning

Contoh Judul Tugas Akhir

• Implementasi Hand Tracking untuk Kontrol Mouse Pointer Komputer dengan Menggunakan Mean Shift dan Kalman Filter.

• Impelementasi Expectation Maximization Algorithm pada Segmentasi Citra Otak (MRI).• Impelementasi Expectation Maximization Algorithm pada Pemisahan Sumber Suara.• Penerapan Hidden Markov Model pada Pengenalan Kosa Kata Bahasa Indonesia (seperti

SIMSIMI).• Analisis Sentimen Pegguna Kartu Pra-Bayar Simpati pada Posting Official Akun Twitter Simpati

dengan Menggunakan Naive Bayess.• Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 dengan

Menggunakan Hidden Markov Model.• Analisis Sentimen Social Network terhadap Film Layar Lebar dengan menggunakan Support

Vector Machine.• Perbandingan Performasi SVM dan ANN terhadap Analisis Sentimen Penikmat Musik pada Time

Line Twitter.• Fraud Detection pada Online Transaction dengan Menggunakan Expectation Maximization

Algorithm.• Prediksi Harga Bahan Baku Minyak Kelapa Sawit dengan menggunakan Neural Network

Backpropagation.

Research??

• Method + Masalah = ??– Efektif??– Efisien??

• Technology + Masalah = ??– Efektif??– Efisien??

• Riset Technology (Method)??– Efektif ??– Efisien ??

Goalnya adalah...

PERFORMANCE....– EFEKTIVITAS...– EFISIENSI...

Thanks...Good Luck..