Perpustakaan Universitas Nurul Jadid Paiton-Probolinggo

Universitas Nurul Jadid

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu
No image available for this title

Electronic Resource

Pengenalan Isyarat Tangan Berupa Angka Pada Video Percakapan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Menggunakan Metode Ekstraksi Warna Kulit dan Deep Learning

Rofiqah Zahro - Nama Orang;

Di Indonesia masyarakat umumnya menggunakan bahasa verbal untuk berkomunikasi sehari-hari. Bahasa verbal merupakan bahasa yang dapat dilakukan melalui suara dan tulisan. Berbeda dengan orang yang berkebutuhan khusus, mereka menggunakan bahasa non verbal atau yang biasa disebut bahasa isyarat. Pengenalan isyarat berupa angka pada metode ekstraksi warna kulit dan deep learning menggunakan bahasa isyarat BISINDO karena kurangnya pemahaman masyarakat terhadap bahasa isyarat. Bahasa isyarat digunakan oleh penyandang tuna rungu dan tuna wicara, dalam penyampaian informasi terdapat bahasa isyarat termasuk isyarat berupa angka, seperti : harga, tahun dan jumlah. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang dapat membaca isyarat angka dari sebuah video percakapan BISINDO.
Pada penelitian ini menggunakan metode ekstraksi warna kulit digunakan untuk dapat mengetahui lokasi wajah dan tangan pada suatu citra, terkadang suatu gambar citra muncul pada berbagai posisi. Ektraksi warna kulit adalah proses untuk mencari lokasi warna kulit. Metode deep learning berfungsi untuk membaca sebuah bahasa dalam bentuk teks. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengolahan video atau proses pre-processing pada video.
Pengujian terhadap 135 gambar wajah dan tangan dengan data training sebanyak 90 gambar dan 40 gambar data testing. Hasil pengujian yang dilakukan terhadap 2 jenis data uji dengan akurasi 87,3% untuk data uji menggunakan satu tangan, dan 62,5% untuk data uji dua tangan. Metode ekstraksi warna kulit dan deep learning dapat mengidentifikasi wajah dan tangan secara efektif jika cahaya yang terdapat pada video jelas dengan warna HSV yang digunakan. Serta dapat membaca isyarat tangan dengan baik jika posisi, arah, dan rotasi gambar sama.


Ketersediaan
15014193 p15 ROF p 193Perpustakaan Universitas Nurul JadidTersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Koleksi Digital
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
15 ROF p 193
Penerbit
PAITON PROBOLINGGO : UNUJA., 2019
Deskripsi Fisik
35 hal.
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
15014193
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
Bisindo, Ekstraksi warna kulit, deep learning
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Perpustakaan Universitas Nurul Jadid Paiton-Probolinggo
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Perpustakaan UNUJA berlokasi di Kampus Timur UNUJA - Gedung A Lantai 2.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik