PELACAKAN UJUNG JARI SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Tesa Asmita (2022), PELACAKAN UJUNG JARI SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Pelacakan merupakan peran penting yang banyak di pergunakan dalam bidang interaksi manusia dan computer, pelacakan dapat didefinisikan sebagai suatu hal yang dalam memperkirakan lintasan objek dalam bidang gambar ketika bergerak di sekitaran frame. Ujung jari merupakan peranan penting dalam dunia teknologi diantaranya sebagai pelacakan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendapatkan nilai akurasi pelacakan ujung jari. Dari hasil pengujian diperoleh perhitungan pelacakan ujung jari menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan  nilai akurasi mencapai 76.76% yang diperoleh dari nilai data uji dan data latih yang telah dihitung. Sistem ini lebih baik digunakan pada tempat yang memiliki pencahayaan yang sedang yaitu tidak terlalu gelap dan tidak terlalu terang. Sistem ini baik dugunakan pada kondisi cahaya sedang 62.4 lux (pencahayaan) dan pada kondisi cahaya gelap 0.1.4 lux (pencahayaan). Sistem ini dapat dicoba oleh semua orang dan hasil ujung jari yang muncul atau tidak tergantung pada situasi dan keadaan pada saat user mencobanya.

File ::(login required)