TA : Analisis Gerak Bibir dalam Pengucapan Huruf Vokal Berdasarkan Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees

Khosim, Abil (2019) TA : Analisis Gerak Bibir dalam Pengucapan Huruf Vokal Berdasarkan Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees. Undergraduate thesis, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.

[img]
Preview
Text
15410200044-2019-STIKOMSURABAYA.pdf - Accepted Version

Download (3MB) | Preview

Search this title on : |

Abstract

Komunikasi merupakan salah satu kunci pokok dalam bermasyarakat. Berbagai cara dan metode dapat digunakan agar bisa terjalin sebuah komunikasi. Salah satunya adalah dengan membaca ujaran, membaca ujaran merupakan suatu metode komunikasi secara verbal dalam memahami pembicaraan orang lain dengan melihat gerakan bibirnya. Dalam proses membaca ujaran diperlukan kunci untuk dapat mengenali kata yaitu huruf vokal. Biasanya membaca ujaran digunakan untuk berkomunikasi oleh penyandang tuna rungu. Hal ini dikarenakan kaum tuna rungu mempunyai keterbatasan dalam mendengar suara, sehingga memanfaatkan penglihatan untuk membaca gerakan bibir lawan bicara. Berdasarkan hal tersebut maka dalam Tugas Akhir ini penulis membuat gagasan untuk menganalisis sistem pengolahan citra yang akan mengkonversi gerak bibir menjadi sebuah teks, dalam proses pengerjaan Tugas Akhir ini dibatasi hanya untuk huruf vokal saja. Perubahan gerak bibir menjadi teks ini dapat dilakukan melalui perekaman wajah secara real-time dengan proses pengolahan citra digital. Sistem yang dibuat pada penelitian ini menunjukkan bahwa dapat mendeteksi pengucapan huruf vocal berdasarkan facial landmarks detection menggunakan metode regression trees dengan baik. Hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi pengucapan huruf vokal A, I, dan U dengan akurasi sebesar 100%, huruf vokal E dengan akurasi sebesar 82% dan huruf vokal O dengan akurasi sebesar 68% dari 10 responden dengan 5 kali pengambilan data setiap pengucapan huruf vokal


Export Record


Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Abil Khosim (15410200044)
Uncontrolled Keywords: Huruf Vokal, Gerak Bibir, Facial Landmarks Detection, Regression Trees.
Dewey Decimal Classification: 600 – Technology > 620 Engineering & Applied operations > 629 Other branches of engineering
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User: Annuh Liwan Nahar
Date Deposited: 20 Jan 2020 14:06
Last Modified: 21 Apr 2020 12:08
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/3649

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item   View Item