Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam makalah ini, penulis mengajukan metodologi baru dalam sistem pengenalan wajah 3-D dengan menggunakan penambahan garis ciri pada metode perhitungan jarak terpendek dalam ruang ciri. Penambahan garis ciri ini dilakukan dengan memperbanyak jumlah garis ciri tanpa menambahkan titik ciri baru, dengan membentuk sebuah garis ciri baru dari setiap titik ciri terhadap setiap garis ciri yang dibentuk dari setiap dua buah titik ciri. Dengan penambahan garis ciri ini, sistem akan memperoleh tambahan informasi variasi ciri obyek, sehingga tingkat pengenalan sistem dapat meningkat.Dalam makalah ini, penulis juga mengembangkan metode TK-LSebagian1 dan TK-LSebagian2 sebagai metode untuk mentransformasikan citra wajah 3-D dari ruang citra spatial ke dalam representasi ruang eigennya. Data percobaan dalam penelitian menggunakan citra wajah orang Indonesia dalam berbagai sudut pandang pengamatan dan ekspresi. Pengujian terhadap sistem dilakukan untuk mengenali wajah dengan sudut pandang pengamatan yang berbeda dengan citra wajah yang dilatihkan sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengenalan tertinggi akan diperoleh sistem dengan menggunakan TK-LSebagian2 dan metode penambahan garis ciri yaitu sebesar 99.17%.

---

3-D Face Recognition System using Additional Feature Lines in Nearest Feature Line Method in Eigenspace Representation. In this paper, the authors propose a new method in 3-D face recognition system using additional feature lines in Nearest Feature Line method, called the Modified Nearest Feature Line method. The additional feature lines can be acquired by projecting each feature point to other feature lines in the same class without increasing the number of feature points. With these additional lines, the system will have the ability to capture more variations of face images, so it can increase the recognition rate of the system.The authors also propose KL-TSubspace1 and KL-TSubspace2 as methods in transforming the 3-D face images from its spatial domain to their eigenspace domain. The experiments use the 3-D human faces of Indonesian people in various expressions and positions. Then, the system is applied to recognize unknown face images with different viewpoints. Experimental results shown that the system using KL-TSubspace2 and Modified Nearest Feature Line method can have the highest recognition rate of 99.17%."

"Peneliti menganalisa bahwa dampak ketika nilai tukar mengalami apresiasi dan depresiasi dapat berbeda pengaruhnya terhadap ekspor, baik dari segi besarnya pengaruh yang diberikan ataupun dari segi waktu dalam mempengaruhi ekspor suatu negara. Ekspor HS 4 digit semua komoditas, REER, US industrial production index, apresiasi nilai tukar, depresiasi nilai tukar, dummy sektor agrikultur, dummy sektor tambang. Variabel waktu yaitu periode bulanan dari bulan Januari 2009 sampai dengan Desember 2018. Penelitian ini mengungkapkan bahwa dengan pemilihan model random effect, dan hasil kuantitatif menyatakan bahwa nilai tukar memberikan dampak signifikan positif terhadap ekspor komoditas HS 4 digit Indonesia. Apresiasi dan depresiasi nilai tukar juga memberikan dampak terhadap ekspor Indonesia namun pada taraf signifikansi yang berbeda, dampak dari depresiasi dalam mempengaruhi ekspor Indonesia juga lebih besar dibanding dampak yang diberikan oleh apresiasi nilai tukar. Untuk variabel Industrial production index U.S. berdampak signifikan positif terhadap ekspor komoditas HS 4 digit Indonesia. Hal lain yang ditemukan pada penelitian adalah dummy untuk HS code yang termasuk pada sektor agrikultur berpengaruh signifikan negatif terhadap ekspor Indonesia.

---

The researcher analyzed that the impact of the exchange rate concerned with financial appreciation and financial depreciation could give different side effects to export, either from the large effect that has been given or from the time that influence to the export in a country. HS export 4 digits all commodities, REER, US industrial production index, exchange rate financial appreciation, exchange rate financial depreciation, agriculture sector dummy, mine sector dummy. Monthly time variable start from January 2009 to December 2019. This research reveals by the random effect model and the quantitative result declare that the exchange rate give the positive significant effect towards Indonesian HS 4 export commodity. Financial exchange rate appreciation and depreciation also give impact whether in different degree of signification toward Indonesian export. Impact of financial depreciation influence the Indonesian export has larger than financial appreciation.  Industrial production index U.S. variable is positively significant impact toward Indonesian HS 4 digits. Other result shown in this research is the dummy for HS code which include through the agriculture sector is negatively significant towards Indonesian export."

"Identifikasi wajah berdasarkan ciri bibir berpengaruh pada keberhasilan pencarian citra wajah orang dikarenakan adanya variasi bentuk bibir yang dapat menjadi pembeda tiap individu. Untuk mempercepat pencarian pelaku kriminal, sebuah sistem aplikasi identifikasi wajah berdasarkan ciri bibir menjadi suatu kebutuhan. Sistem tersebut harus dapat mengekstrak ciri bibir dari sebuah citra digital menggunakan metode ekstraksi ciri yang akurat dan cepat.Penelitian ini melakukan studi analisis kinerja metode eigenface dengan eigen fuzzy set (himpunan fuzzy eigen) untuk ekstraksi ciri bibir dalam sistem identifikasi wajah. Eigenface adalah metode ekstraksi ciri yang telah terbukti keberhasilannya dalam mengekstrak ciri wajah, sedangkan metode eigen fuzzy set dikembangkan berdasarkan teori himpunan fuzzy dan dapat digunakan untuk analisa citra. Metode deteksi bibir otomatis berdasarkan ciri warna juga dievaluasi efektifitasnya untuk perolehan citra dalam penelitian ini. Analisis dilakukan dengan metode analisis statistik desktiptif dan statistik inferensi. Uji coba dilakukan untuk dua skenario yang dibedakan berdasarkan citra bibir hasil segmentasi manual dan otomatis.Hasil uji coba menunjukkan bahwa hasil deteksi otomatis hanya efektif mendeteksi bibir sebanyak 61.4% dan precision-recall perolehan wajah pada skenario 2 lebih rendah dari skenario 1. Metode eigen fuzzy set memiliki waktu komputasi lebih rendah dibandingkan metode eigenface. Sedangkan nilai precision-recall tertinggi dihasilkan oleh metode eigenface dengan rata-rata nilai 0.22%. Dari hasil ini disimpulkan bahwa metode ekstraksi ciri eigenface lebih efektif dibandingkan eigen fuzzy set. Sistem identifikasi wajah dengan metode eigenface untuk ekstraksi ciri kedepannya dapat dikembangkan menjadi sistem identifikasi wajah berbasis komponen wajah."

"Telah didapatkan kesesuaian hasil perhitungan teoritis energi ikat total atom (-β) antara metode Thomas-Fermi terkoreksi dan metode Hartree-Fock untuk atom-atom netral dari Z = 2 sampai Z= 102. Kesesuaian paling nyata ditemukan pada atom-atom kompleks yang memiliki nomor atom Z besar dengan perbedaan sekitar 0,1 %, sementara untuk atom dengan Z kecil perbedaannya sekitar 5 %. Dibandingkan dengan data eksperimen, kedua metode pendekatan tersebut memberikan kesesuaian yang besar untuk atom yang mempunyai nomor atom Z besar dengan perbedaan sekitar 1,4 % untuk metode Thomas-Fermi terkoreksi dan perbedaan sekitar 1,5 % untuk metode Hartree-Fock, dan hasil perhitungan metode Hartree-Fock lebih mendekati nilai eksperimen dengan perbedaan 1,3 % sementara metode Thomas-Fermi terkoreksi memberikan perbedaan 6,3 %, untuk nomor atom Z= 2."