IMPLEMENTASI METODE ORIENTED FAST AND ROTATED BRIEF (ORB) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM IDENTIFIKASI FITUR CITRA

  • Budi Utomo P
  • M. Mujiono
  • M. Nur Fu’ad
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
20Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pencocokan citra telah menjadi salah satu isu penting dalam Computer vision, didefinisikan sebagai pengelolaan hubungan antara dua atau lebih citra yang sama namun diambil pada waktu atau sudut pandang yang berbeda. Didalam pengenalan fitur citra banyak metode yang dapat dipergunakan, dalam penelitian ini penulis menggunakan metode  Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) untuk mengekstraksi dan mencocokan fitur citra dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi fitur citra. Objek yang digunakan dalam pengujian adalah objek yang ada disekitar seperti case kaset PS4, beng-beng drink dan Energen jagung. Hasil identifikasi fitur citra dengan menggunakan metode ORB dan KNN memiliki akurasi 87,5 % dengan jarak pengujian terjauh adalah 30 cm

Cite

CITATION STYLE

APA

Budi Utomo, P., M. Mujiono, M. Nur Fu’ad, Dona Wahyudi, Adimas Ketut Nalendra, & Hafid Dian Nurfaujan Ahat. (2022). IMPLEMENTASI METODE ORIENTED FAST AND ROTATED BRIEF (ORB) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM IDENTIFIKASI FITUR CITRA. JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia, 3(1), 61–73. https://doi.org/10.46510/jami.v3i1.96

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free