Utama, Aditya Rifa (2015) Segmentasi Model Primitif Tiga Dimensi Berbasis Point Cloud Menggunakan Random Sample Consensus. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
undergraduated thesis.pdf - Published Version Download (21MB) | Preview |
Abstract
Permukaan dari suatu objek nyata dapat direpresentasikan
kedalam data point cloud dengan setiap point memiliki komponen x,
y, dan z. Data point cloud dimanfaatkan dalam mengembangkan
teknologi augmented reality yang lebih interaktif. Dalam penelitian
augmented reality sebelumnya, data point cloud yang diproses
belum dipisahkan antar model primitif. Pemisahan antar model
diperlukan dalam proses identifikasi objek atau pengolahan point
cloud lebih lanjut. Tujuan dari tugas akhir ini adalah melakukan
segmentasi model primitif tiga dimensi dari data point cloud, hasil
tangkapan kamera Kinect, dengan menggunakan metode Random
Sample Consensus. Model primitif yang disegmentasi adalah model
plane, sphere, dan cylinder. Dari hasil pengujian, point cloud dapat
dipisahkan menjadi data inliers yaitu data yang sesuai model
berdasarkan nilai threshold, dan data outliers atau selain data
inliers. Pada segmentasi tunggal bidang plane dengan masukan
multiframe data point cloud didapatkan frame persecond sebesar 0,5
hingga 1,1 pada visualisasi sinkronous, sedangkan pada visualisasi
asinkronous dihasilkan 0,7 hingga 1,9 fps. Sedangkan pada
multisegmentasi dihasilkan nilai fps yang lebih kecil.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 006.42 Uta s |
| Uncontrolled Keywords: | Model primitif, Point cloud, Random Sample Consensus, Segmentasi |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | ansi aflacha |
| Date Deposited: | 25 Mar 2019 09:01 |
| Last Modified: | 25 Mar 2019 09:01 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/62580 |
Actions (login required)
 |
View Item |