rancang bangun sistem pengenalan simbol toilet untuk tuna netra di...
TRANSCRIPT
Rancang Bangun Sistem PengenalanSimbol Toilet untuk Tuna Netra
di Dalam RuanganBerbasis Kamera
Dosen PembimbingRonny Mardiyanto, ST., MT., PhDDr.Ir Djoko Purwanto, M.Eng
1
Tonny Feriandi - 2210100121
2
Tidak mampu mengenali toiletBantuan orang lain
Harus ada orang
Mampu mengenali ruang toilet
MandiriKapanpun
3
PORTABLE LEBIH RINGAN
4
Bagaimana mengenali jenis-jenis simbol toilet secara akuratBagaimana mengkomunikasikan hasil pemrosesan data
visual kepada pengguna menggunakan suara secara baikBagaimana menempatkan kamera, processing unit, dan
earphone agar tidak membebani pengguna
5
1. Ruang toilet memiliki simbol toilet.2. Simbol yang dikenali hanya simbol toilet.3. Terdiri dari 5 jenis simbol toilet, 1 simbol toilet pria dan wanita4. Lokasi pelaksanaan memiliki pencahayaan yang cukup.5. Lokasi pelaksanaan berada di dalam ruangan.6. Jarak Maksimal simbol 3 Meter7. Citra referensi simbol diinputkan secara manual
6
Mengenali jenis-jenis simbol toilet secara akuratMengkomunikasikan hasil pemrosesan data visual kepada
pengguna menggunakan suaraDapat Menempatkan kamera, processing unit, dan earphone
agar tidak membebani pengguna
7
Ilustrasi Sistem
8
Image ProcessingSistem Hardware
Diagram Blok
9
Perancangan Hardware
10
Perancangan Software
1. Tahap pertama proses Grayscale
Igrayscale : Image data grayscaleIr : Image data kanal RED (merah)Ig : Image data kanal GREEN (hijau)Ib : Image data kanal BLUE (biru)
11
2. Tahap kedua SURFa. Lokalisasi Keypoint
Perancangan Software
Threshold – non maxima suppression- lokasi keypoint
Determinan Hessian
diturunkan lokasiHessian determinan
12
2. Tahap kedua SURFb. Deskriptor Keypoint
Perancangan Software
Pembuatan Orientasi – Mencari Vektor
Vektor yang didapat
Menghitung respon haar wavelet arah x dan yRespon horisontal dan vertikal dijumlah untuk mendapatkan orientasi lokal
Titik-titik orientasi lokal
Orientasi keypoint
13
2. Tahap kedua SURFc. Proses Matching
Perancangan Software
FLANN (Fast Library Approximated Nearest Neighbor)
T = (| ѵ – ѵ1 | )/ ѵVektor citra masukan kamera
Vektor citra referensi
Threshold = 0,6Jika T < threshold maka keypoint akan dianggap sama
14
3. Perintah Suara
Perancangan Software
Pk = (| K – K1 | )/K
Jumlah keypoint citra referensiJumlah keypoint citra masukan kamera
Threshold = 0,3Jika Pk < threshold maka perintah suara akan dijalankan
PlaySound(TEXT("toilet.wav"), NULL,SND_SYNC);
15
Di Dalam Ruangan Persimbol
Pagi
0
5
10
15
20
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Keyp
oint
Jarak
pertama
kedua
ketiga
keempat
kelima
Pria
Wanita
Semakin jauh jaraknya keypoint semakin turunError rata-rata 25.20%
16
Di Dalam Ruangan Persimbol
Malam
0
5
10
15
20
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Keyp
oint
Jarak
pertama
kedua
ketiga
keempat
kelima
Pria
Wanita
Semakin jauh jaraknya keypoint semakin turunError rata-rata 25.20%
17
Di Tempat Umum
0
2
4
6
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Keyp
oint
jarak
referensi
sistem
Semakin jauh jaraknya keypoint semakin turunError rata-rata 22.22%
18
Di Dalam Ruangan Referensi Gabungan
Pagi
0
5
10
15
20
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Keyp
oint
Jarak
pertama
kedua
ketiga
keempat
kelima
Semakin jauh jaraknya keypoint semakin turunError rata-rata 12.844%
19
Di Dalam Ruangan Referensi Gabungan
Malam
0
5
10
15
20
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Keyp
oint
Jarak
pertama
kedua
ketiga
keempat
kelima
Semakin jauh jaraknya keypoint semakin turunError rata-rata 12.844%
20
Kecepatan Pengguna Menuju Toilet
Pengguna baru memiliki waktu 2x lebih lama Ilustrasi Pengujian
21
Dengan ekstrasi fitur SURF pada suatu citra, walaupun di uji pada waktumalam maupun pagi bila cahaya cukup maka akan menghasilkan nilai yangsama persis.
Performa metode SURF memang sangat berat sehingga terjadi delay 2-3detik saat pemrosesan berlangsung.
Akurasi metode SURF sangat dipengaruhi kamera, pada sistem tugas akhirini, kemampuan efektif kamera menangkap citra dengan baik hanyaberjarak 1 hingga 3 meter.
Dari hasil pengujian pada sistem tugas akhir ini memiliki error sebesar25.20% pada pengujian simbol dengan simbol referensinya sendiri danerror ditempat umum sebesar 22.22% sedangkan untuk pengujian citrareferensi gabungan memiliki error yang paling rendah yakni 12.84%.Sehingga sistem ini memiliki error rata-rata 20% dan akurasi sebesar 80%
22
23
24