Optimasi Metode Support Vector Machine dengan Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan

Edi Sugiarto, Fikri Budiman

Abstract


Pengenalan karakter plat nomor kendaraan memiliki peran penting untuk tujuan identifikasi secara resmi, penerapanya telah banyak dilakukan untuk identifikasi otomatis seperti pada tol elektronik, tempat parkir, dsb. Penelitian berkaitan dengan pengenalan karakter setidaknya memiliki fase-fase seperti segmentasi, fitur extraksi dan klasifikasi dimana tiap fase memiliki proses yang rumit. Keberhasilan dalam proses pengenalan karakter sangat tergantung dalam proses fitur ekstraksi, Sehingga pemilihan metode fitur ekstraksi yang dapat mengekstrak fitur-fitur yang relevan perlu dilakukan agar tingkat akurasi sistem pengenalan karakter dapat ditingkatkan. discrete wavelet transform telah banyak digunakan sebagai metode untuk ekstraksi fitur, metode ini melakukan ekstraksi dengan melakukan dekomposisi pada  ruang vektor ke dalam ruang vektor bersarang dengan resolusi yang berbeda. Dalam penelitian ini metode discrete wavelet transform dikombinasikan dengan support vector machine untuk meningkatkan akurasi pengenalan karakter. Penelitian dilakukan dengan mengukur tingkat akurasi dari 100 citra plat nomor, dengan penambahan metode discrete wavelet transform dan support vector machine tingkat akurasi klasifikasi mencapai 92% yang artinya   mendapatkan peningkatan akurasi sebesar 8% dibanding klasifikasi menggunakan SVM standar.

Keywords


Support Vector Machine; Discrete Wavelet Transform; Pengenalan Karakter

References


. W. Wen, X. Huang, L. Yang, Z. Yang and P. Zhang, "Vehicle License Plate Location Method Based-on Wavelet Transform," 2009 International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, Sanya, Hainan, 2009, pp. 381-384, doi: 10.1109/CSO.2009.219.

. Sugiarto, Edi. Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Berbasis Support Vector Machine . Techno. Com, 2013 : 12(1), 1-15.

. Swati Jagtap, Analysis of Feature Extraction Techniques for Vehicle Number Plate Detection , International Journal of Computer Science and Information Technologies, 2015 : Vol. 6 (6), 5342-5346.

. Y. Qiu, M. Sun and W. Zhou, "License Plate Extraction Based on Vertical Edge Detection and Mathematical Morphology," 2009 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering, Wuhan, 2009, pp. 1-5, doi: 10.1109/CISE.2009.5364222.

. Nanik Suciati, Ekstraksi Fitur Berbasis Wavelet Pada Sistem Temu Kembali Citra Tekstur , jurnal SCAN, 2013 : Vol. VII No 2, ISSN: 1978-0087.

. R. T. Lee and K. Hung, "Real-Time Vehicle License Plate Recognition Based on 1-D Discrete Periodic Wavelet Transform," 2012 International Symposium on Computer, Consumer and Control, Taichung, 2012, pp. 914-917, doi: 10.1109/IS3C.2012.233.

. G. Xex ©o, J. d. Souza, P. F. Castro and W. A. Pinheiro, "Using Wavelets to Classify Documents," 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, Sydney, NSW, 2008, pp. 272-278, doi: 10.1109/WIIAT.2008.221.

. Edi Sugiarto, Cahaya Jatmoko, Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Berbasis Support Vector Machine dan Genetic Algorithm , Science and Engineering National Seminar 2 (SENS2), 2019, pp. 17-24, ISBN:978-602-0960-43-3.

. Edi sugiarto, Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan , Techno.COM Vol. 16 No 3, 2017 : 292-299.

. Darma Putra, Pengolahan Citra Digital , Yogyakarta : Penerbit Andi, 2010.

. Budi Santosa, Datamining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Teori dan Aplikasi , Yogyakarta : Graha Ilmu, 2007.

. Zheng L., He X. "Character Segmentation for License Plate Recognition by K-Means Algorithm". Image Analysis and Processing ICIAP, 2011. Lecture Notes in Computer Science, vol 6979. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24088-1_46, 2011.




DOI: http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v18i2.2694

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


| View My Stats |

Jurnal Transformatika : Journal Information Technology  by  Department of Information Technology, Faculty of Information Technology and Communication, Semarang University  is licensed under a  Creative Commons Attribution 4.0 International License.