Abstract. Javanese characters are traditional characters that are used to write the Javanese language. The Javanese language is a language used by many people on the island of Java, Indonesia. The use of Javanese characters is diminishing more and more because of the difficulty of studying the Javanese characters themselves. The Javanese character set consists of basic characters, numbers, complementary characters, and so on. In this research we have developed a system to recognize Javanese characters. Input for the system is a digital image containing several handwritten Javanese characters. Preprocessing and segmentation are performed on the input image to get each character. For each character, feature extraction is done using the ICZ-ZCZ method. The output from feature extraction will become input for an artificial neural network. We used several artificial neural networks, namely a bidirectional associative memory network, a counterpropagation network, an evolutionary network, a backpropagation network, and a backpropagation network combined with chi2. From the experimental results it can be seen that the combination of chi2 and backpropagation achieved better recognition accuracy than the other methods.

Abstract

No abstract

No abstract

Saat ini, aplikasi motion tracking digunakan secara luas untuk banyak tujuan, seperti mendeteksi kemacetan dan menghitung berapa banyak orang yang masuk ke sebuah supermarket atau sebuah mall. Sebuah metode untuk memisahkan antara background dan obyek yang di-track dibutuhkan untuk melakukan motion tracking. Membuat aplikasi tracking pada background yang statis bukanlah hal yang sulit, namun apabila tracking dilakukan pada background yang tidak statis akan lebih sulit, dikarenakan perubahan background dapat dikenali sebagai area tracking. Untuk mengatasi masalah tersebut, dapat dibuat suatu aplikasi untuk memisahkan background dimana aplikasi tersebut dapat beradaptasi terhadap perubahan yang terjadi. Aplikasi ini dibuat untuk memisahkan background dengan menggunakan metode Gaussian Mixture Models (GMM). Metode GMM melakukan cluster data piksel dengan menggunakan warna background tiap piksel sebagai dasarnya. Setelah cluster dibentuk, dilakukan pencocokan input sebagai distribusi, dimana distribusi yang dominan dijadikan sebagai background. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan Microsoft Visual C++ 6.0. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma GMM dapat beradaptasi terhadap background. Hal ini dibuktikan dengan hasil pengujian yang sukses terhadap semua kondisi yang diberikan. Aplikasi ini dapat dikembangkan lebih lanjut supaya proses tracking dapat terintegrasi dengan background yang adaptive.

No abstract

No abstract

One of active area in information technology research is development of virtual reality (VR). It is a technology which can simulate real world activities in a virtual world. Virtual reality consists of software and hardware which is usually in the form of device that captures human movement. Then VR sends signal of that movement to computer. The signal will be received and processed and shown on the screen, so that the movement can be simulated. In this research, we develop an application that can receive hand movement input with 5DT Data Glove 5 Ultra and create natural and accurate hand movement animation output for hand opening closing and other gestures. Experiments show that there are some gestures though have different physical shapes but are recognized as the same gestures because of sensor limitation in data glove.Keywords: data glove, animation, virtual reality ABSTRAK Salah satu area yang berkembang saat ini sejalan dengan perkembangan teknologi komputer adalah virtual reality (VR), yaitu sebuah sistem yang dapat mensimulasikan sebuah kegiatan di dunia virtual seperti di dunia nyata. Sebuah sistem virtual reality terdiri dari hardware dan software dimana hardware biasanya berupa alat yang dapat dipakai oleh manusia dan menangkap gerakan-gerakan yang dilakukan oleh pemakai serta mengirimkan sinyal gerakan tersebut ke komputer. Sinyal yang dikirim oleh hardware akan diterima dan diolah oleh software untuk ditampilkan pada layar sehingga hasil tampilan dapat mensimulasikan gerakan-gerakan seperti yang dilakukan oleh pemakai alat. Pada penelitian ini dikembangkan aplikasi yang dapat menerima animasi gerakan tangan dengan menggunakan 5DT Data Glove 5 Ultra dan mengeluarkan output berupa animasi gerakan tangan virtual yang sealami dan seakurat mungkin untuk gerakan tangan membuka dan menutup serta gaya tangan yang lain. Dari hasil pengujian diketahui bahwa terdapat beberapa gaya yang berbeda secara fisik namun diinterpretasikan sama oleh aplikasi yang disebabkan oleh keterbatasan sensor pada data glove yang digunakan.Kata Kunci: data glove, animasi, virtual reality Salah satu area yang memanfaatkan perkembangan teknologi komputer sekarang ini adalah virtual reality (VR). VR adalah sebuah lingkungan atau situasi yang disimulasikan oleh komputer dengan menggunakan aplikasi yang dapat mengolah data yang berasal dari sensor yang ada sehingga tampilan simulasi mirip dengan kegiatan yang terjadi di dunia nyata [1]. Umumnya, VR dapat menghasilkan gambar yang ditampilkan ke layar monitor atau alat-alat sejenisnya. Namun, beberapa simulasi justru dapat menghasilkan sesuatu berupa suara melalui speaker atau headphone. Situasi yang disimulasikan dapat menyerupai dunia nyata, yaitu seperti simulasi bermain piano tanpa piano yang nyata, mengendarai mobil tanpa mobil yang nyata, bermain seruling tanpa seruling yang nyata. Pada umumnya, VR ini digunakan untuk multimedia entertainment yang biasanya dikemas dalam video game dalam bentuk visual tiga dimensi. Pengguna VR dapat melakukan interaksi melalui alat sensor se...