Computer Vision

Computer Vision / computer becomes seeing machines
Computer Vision cendrung mendekati kemampuan manusia dalam menangkap informasi
visual (human sight)
Untuk kebutuhan tersebut computer vision harus
terdiri dari banyak fungsi pendukung yang berfungsi
secara penuh
Computer Vision Functions
Untuk menunjang computer vision, maka
terdapat beberapa fungsi pendukung ke dalam sistem
ini, antara lain :
•Proses penangkapan citra/gambar (image acquisition)

•Proses pengolahan citra (image processing)

•Analisa data citra (image analysis)

•Proses pemahaman data citra (image understanding)

Proses dalam Computer Vision
Sebuah komputer yang menyerupai kemampuan manusia dalam menangkap sinyal visual(human sight) dilakukan dalam empat tahapan proses dasar :
Proses penangkapan citra/gambar (image acquisition), Proses pengolahan citra (image processing), Analisa data citra (image analysis) dan Proses pemahaman data citra (image understanding).

Proses dalam Computer Vision…
Image Acqusition
•Image Acqusition pada manusia dimulai dengan mata,

•kemudian informasi visual diterjemahkan ke dalam suatu format yang kemudian dapat dimanipulasi oleh otak.

•Senada dengan proses di atas, computer vision membutuhkan sebuah mata untuk menangkap sebuah sinyal visual.

•Umumnya mata pada computer vision adalah sebuah kamera video.

•Kamera menerjemahkan sebuah scene atau image

•Kemudian sinyal listrik ini diubah menjadi bilangan biner yang akan digunakan oleh komputer untuk pemrosesan.

Proses dalam Computer Vision…

•Image Acqusition…

•Keluaran dari kamera adalah berupa sinyal analog, dimana frekuensi dan amplitudonya (frekuensi berhubungan dengan jumlah sinyal dalam satu detik, sedangkan amplitude berkaitan dengan tingginya sinyal listrik yang dihasilkan)merepresentasikan detail ketajaman (brightness) pada scene.

•Kamera mengamati sebuah kejadian pada satu jalur dalam satu waktu, memindainya dan membaginyamenjadi ratusan garis horizontal yang sama.

•Tiap‐tiap garis membuat sebuah sinyal analog yang amplitudonya menjelaskan perubahan brightness sepanjang garis sinyal tersebut.
Proses dalam Computer Vision…

Image Acqusition…

•Karena komputer tidak bekerja dengan sinyal analog, maka sebuah analog‐to‐digital converter (ADC), dibutuhkan untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer.

•ADC ini akan mengubah sinyal analog yang direpresentasikan dalam bentuk informasi sinyal tunggal ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner

•Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan diproses.

Proses dalam Computer Vision…
Image Processing

Tahapan berikutnya computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial manipulation) dari data binary tersebut.

•Image processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien.

•Image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n). Sinyal‐sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.

•Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurang pengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.


Proses dalam Computer Vision…
Image Analysis

•Image analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karateristik utama dari objek melalui suatu proses investigasi.

•Sebuah program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasi fitur‐fitur spesifik dan karekteristiknya.

•Lebih khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas‐batasan objek dalam image.


Proses dalam Computer Vision…
Image Anlysis

•Sebuah tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik.

•Tepi ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya.

Proses dalam Computer Vision…

Image Understanding

Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek dan hubungannya di identifikasi.
Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknik teknik artificial intelligent.
Understanding berkaitan dengn template matching yang ada dalam sebuah scene.
Metode ini menggunakan program pencarian (search program)dan teknik penyesuaian pola (pattern matching techniques).

Sumber:muhammadadri.net/wp-content/uploads/.../computer-vision-01.pdf

  • Digg
  • Del.icio.us
  • StumbleUpon
  • Reddit
  • Twitter
  • RSS

Perbedaan Pendekatan Berorientasi Objek dengan Pendekatan Terstruktur

Pada mata kuliah Pengembangan Sistem terdapat dua kategori pendekatan pengembangan, yaitu Pendekatan Terstruktur ,Pendekatan Objek .
Saya akan jabar kan pengertian” Pendekatan Terstruktur dan Pendekatan Objek :

Pendekatan terstruktur merupakan pendekatan pengembangan sistem yang tidak hanya mengikuti tahapan system life cycle namun juga dilengkapi dengan beberapa alat dan teknik dan telah dimulai dari awal tahun 1970-an.Selain pengertian diatas Pendekatan Terstruktur adalah suatu aktifitas pendekatan dengan memperhatikan urutan langkah-langkah perintah secara sistematis, logis , dan tersusun berdasarkan algoritma yang sederhana dan mudah dipahami.Pendekatan terstruktur memilki beberapa sifat – sifat seperti :
1.Memuat teknik pemecahan masalah yang logis dan sistematis.
2.Memuat algoritma yang efisien, efektif dan sederhana.
3.Program disusun dengan logika yang mudah dipahami.
4.Tidak menggunakan perintah GOTO.
5.Biaya pengujian program relatif rendah.
6.Memiliki dokumentasi yang baik/
7.Biaya perawatan dan dokumentasi yang dibutuhkan relatif rendah.

Pemrograman berorientasi objek merupakan paradigma pemrograman yang berorientasikan kepada objek. Pendekatan berorientasi objek akan memandang sistem yang akan dikembangkan sebagai suatu kumpulan objek yang berkorespondensi dengan objek-objek dunia nvata. Ada banvak cara untuk mengabstraksikan dan memodelkan objek-objek tersebut, mulai dan abstraksi objek, kelas, hubungan antar kelas sampai abstraksi sistem. Saat mengabstraksikan dan memodelkan objek mi, data dan proses-proses yangdipunyai oleh objek akan dienkapsulasi (dibungkus) menjadi satu kesatuan.Dalam rekayasa perangkat lunak, konsep pendekatan berorientasi objek dapat diterapkan pada tahap analisis, perancangan, pemrograman, dan pengujianperangkat lunak. Ada berbagai teknik yang dapat digunakan pada masing-masing tahap tersebut, dengan aturan dan alat bantu pemodelan tertentu.Sistem berorientasi objek merupakan sebuah sistem yang dibangun denganberdasarkan metode berorientasi objek adalah sebuah sistem yang komponennva dibungkus (dienkapsulasi) menjadi kelompok data dan fungsi.
Perbedaan utama antara terstruktur dan OO yaitu pada perancangan terstruktur penguraian masalah dilakukan berdasarkan fungsi atau proses secara hirarki, mulai dan konteks sampai proses-proses yang paling kecil. Sementara pada metode berorientasi objek, pemecahan/penguraian masalah dilakukan berdasarkan objek-objek yang ada dalam sistem. Atau dapat kita katakan, pada perancangan terstruktur dapat dilihat aliran-aliran data atau proses pemecahan dari masalah, sedangkan pada OO yang dapat kita lihat adalah aliran objek dan aktivitas-aktivitas yang ada dalam rancangan pemecahan masalah.

Sumber:

http://www.scribd.com/doc/60314795/48/Perbandingan-Pendekatan-OO-dan-Terstruktur
http://fajarrizkiiskandar.blogspot.com/2011/10/perbedaan-sistem-objek-orientied-dan.html
http://gitasavitriputri.blogspot.com/2009/06/3-pendekatan-software-engineering.html
http://www.gangsir.com/download/3-PendekatanPengembanganSistemTerstruktur.pdf
http://www.scribd.com/doc/60314795/46/Sekilas-Pendekatan-terstruktur

  • Digg
  • Del.icio.us
  • StumbleUpon
  • Reddit
  • Twitter
  • RSS