Muhammad, Yunus A. (2016) Penerjemahan Bahasa Isyarat Indonesia Mengggunakan Kamera Pada Telepon Genggam Android. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2212100114-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (12MB) | Preview |
Preview |
Text
2212100114-Paperpdf.pdf - Accepted Version Download (219kB) | Preview |
Preview |
Text
2212100114-Presentationpdf.pdf - Presentation Download (876kB) | Preview |
Abstract
Penginderaan visual atau machine vision merupakan suatu proses manipulasi data citra. Data
tersebut dapat digunakan untuk melakukan intepretasi banyak hal, salah satunya yaitu pengenalan
gesture dengan metode segmentasi. Pengenalan gesture dengan metode segmentasi adalah
antarmuka yang dapat mengenali gerak-isyarat seorang manusia dan mentranslasikan gerakan
tersebut sebagai instruksi yang dapat dipahami oleh komputer. Pengenalan gesture dapat
digunakan untuk penerjemahkan bahasa isyarat pada orang tunawicara. Hal ini karena banyaknya orang
yang tidak mengerti bahasa tangan orang tunawicara. Sehingga, orang tunawicara kesulitan dalam
berinteraksi di masyarakat.
Pada tugas akhir ini pengenalan gesture untuk penerjemahan
bahasa isyarat lebih mengarah pada hand recognition,yaitu pendeteksian perubahan gerak tangan,
dengan menggunakm android mobile phone sebagai divaisnya. Android mobile phone memiliki kamera
untuk menangk.ap citra orang tuna wicara saat berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat berupa
gerakan tangan. Selanjutnya, citra diproses oleh processing unit android untuk melakukan
proses hand recognition. Setelah proses tersebut selesai, maka layar display akan memunculkan
huruf atau kata dari perubahan posisi gerak tangan yang dilakukan orang tunawicara yang berada di
depan kamera.
Hasil pengujian yang dilakukan pada tugas akhir ini ada1ah sistem
dapat mengenali gesture dari pergerakan tangan pengguna dan juga dapat memprediksi label dengan
akurat. Dalam kondisi pencahayaan yang cukup, Akurasi tertinggi dalam penentuan posisi
target di 50 em, yaitu dengan kesalahan pengukuran bernilai kurang dari 2%.
========================================================================================================================
Machine vision is a process of manipulation of image data. Such data can be used to interpret many
things, one of which is the introduction of gesture using segmentation color. Gesture
recognition with segmentation is an interface that can recognize a human gestures and translates
that movement as an instruction that can be understood by computers. Gestore recognition can be
used for translating sign language on the mute people. This is because many people do not
understand the language of the hands of the mute people. Thus, the mute people difficulty
interacting in the commuoity.
In this experiment, gesture recognition for sign language translation is more directed to
hand recognition, namely the detection of changes in gestores, using android mobile phone as its
devices. Android mobile phone has a camera to capture an image of the current speech impaired
to commuoicate using sign language in the form of hand gestores. Furthermore, the
image is processed by the processing uoit android to make the process of hand recognition.
Once the process is completed, then the display screen will bring up a letter or a word of the
change of position of hand gestores made speech impaired people who
are in front of the camera.
The results of testing on this final task is the system can recognize the gesture of the hand
movements of the user and can also predict the label accurately. In the lighting conditions, the
highest accuracy in the determinstion of the position of the target at 50 em, with an error
of measurement of value is less than 2%.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 005.269 Muh p |
| Uncontrolled Keywords: | pengenalan gesture, kamera, machine vision, android, hand recognition. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer programming. |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | ansi aflacha |
| Date Deposited: | 20 Jan 2020 04:14 |
| Last Modified: | 20 Jan 2020 04:14 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/72754 |
Actions (login required)
 |
View Item |