Logo Lanfrica
  • Accueil
  • Atlas
  • Analyses
  • Documentation
  • Sign in

© 2026 Lanfrica. Tous droits réservés. Tous les droits d'auteur des ressources affichées sur le site Web Lanfrica appartiennent aux détenteurs de droits d'auteur d'origine, sauf indication contraire explicite.

EKSTRAKSI FITUR PADA PENGENALAN KARAKTER AKSARA JAWA BERBASIS HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT

Domaine:

natural language processing
Créateur:
YunNan
Éditeur:
Lem
Hôte:
Buku-buku kuno Bahasa Jawa memiliki konten kekayaan intelektual Indonesia seperti agama, linguistik, filosofi, mitos, pelajaran moral, hukum dan norma adat, kerajaan, cerita rakyat, sejarah, dan lain sebagainya. Tidak banyak yang mempelajari karya tersebut karena ditulis dengan Aksara Jawa dan tidak banyak yang memahami. Untuk membantu penerjemahan dokumen berbahasa Jawa dilakukan otomatisasi sistem penerjemahan. tahap penerjemahan terdiri dari segmentasi untuk mendapatkan karakter dari citra tulisan dalam naskah Aksara Jawa. Kemudian tiap karakater dikenali sebagai abjad. Dan yang terakhir adalah mengkombinasikan tulisan latin yang telah dikenali menjadi kata yang berarti. Penelitian yang membahas tentang pengenalan Aksara Jawa telah dilakukan, seperti fokus pada segmentasi karakter dan pengenalan Aksara Jawa. Pada penelitian sebelumnya dilakukan perbaikan pada metode segmentasi namun tetap mendapatkan hasil yang sama dalam hal akurasi kebenaran. Pada penelitian kali ini diusulkan metode baru pada tahap ekstraksi fitur, yaitu menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG). Metode HOG banyak digunakan pada pengenalan wajah, hewan, dan deteksi citra kendaraan, dan lain-lain. Penelitian ini juga pernah diusulkan untuk mengenali tulisan tangan berbahasa Inggris dan Huruf Bengali dan mendapatkan hasil yang optimal. Pada penelitian ini didapatkan hasil akurasi pengenalan karakter Aksara Jawa sebesar 89,7%.Ekstraksi Fitur, Histogram of Oriented Gradient, Aksara Jawa

Visit

doi.org

Tasks

computer visionoptical character recognition

Languages

Kirya-KonzelPévé

Similaires

Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada Pengenalan Aksara Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR)Pengembangan Aplikasi Pengenalan Aksara Komering Menggunakan Metode Deep Learning Berbasis AndroidImplementasi Deep Learning pada Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural NetworkKesalahan Ejaan pada Hasil Ketikan Aksara Sunda di Komputer dengan Menggunakan Font Aksara Sunda Berbasis SilabisRancang Bangun Aplikasi Pengenalan Hewan Pada Kebun Binatang Bukittinggi Berbasis Augmented Reality Dengan Metode MarkerlessLip Movement Recognition using Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Support Machine Vector (SVM) for Arabic Word

Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada Pengenalan Aksara Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR)

Provinsi Lampung memiliki bahasa dan aksara daerah yang disebut juga dengan Had Lampung atau KaGaNga

Pengembangan Aplikasi Pengenalan Aksara Komering Menggunakan Metode Deep Learning Berbasis Android

Penggunaan aksara Komering dari waktu ke waktu mulai ditinggalkan di kalangan masyarakat suku Komeri

Implementasi Deep Learning pada Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Aksara Sunda merupakan salah satu aksara daerah Indonesia khususnya masyarakat Sunda. Seiring dengan

Kesalahan Ejaan pada Hasil Ketikan Aksara Sunda di Komputer dengan Menggunakan Font Aksara Sunda Berbasis Silabis

AbstrakSejak diluncurkannya font aksara Sunda Unicode (SundaneseLatin) pada tahun2008, penggunaan ak

Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Hewan Pada Kebun Binatang Bukittinggi Berbasis Augmented Reality Dengan Metode Markerless

Lip Movement Recognition using Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Support Machine Vector (SVM) for Arabic Word

This research aims to develop a lip gesture recognition system in Arabic words by utilizing Histogra