English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

ABSTRAK Pada penelitian sebelumnya [1][2] metode Fair-Share Amount ini dibuat khusus untuk men-generate codebook dari jumlah vektor yang besar pada kompresi citra menggunakan kuantisasi vektor. Dengan waktu eksekusi yang relatif singkat dan hasil yang cukup baik (error yang cukup kecil) metode ini cocok dipergunakan untuk jumlah vektor data yang besar karena kompleksitasnya hanyalah n log n. Tetapi metode ini bukannya tanpa kelemahan, karena pada penelitian sebelumnya [1][2], metode ini hanya dapat diterapkan pada data citra gray level yang sejenis (dimensi dan tema setiap citra sama). Karenanya pada penelitian ini dicoba untuk menerapkan metode Fair-Share Amount ini pada data citra gray level sembarang (dimensi dan tema citra berbeda). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Fair-Share Amount dapat digunakan pada data citra gray level sembarang karena dengan waktu eksekusi yang relatif singkat hasil yang didapat cukup baik (error yang cukup kecil). Namun sama seperti penelitian sebelumnya [1][2], metode ini tidak cocok untuk diterapkan pada jumlah data yang kecil. Pada jumlah data yang kecil error yang dihasilkan relatif lebih besar dibanding dengan metode-metode lain yang ada pada saat ini.

METODE FAIR-SHARE AMOUNT UNTUK KOMPRESI MENGGUNAKAN KUANTISASI VEKTOR PADA BASIS DATACITRA GRAY LEVEL SEMBARANG DENGAN DERAJAT KEABUAN