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 Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Pengenalan karakter tulisan tangan pada citra merupakan suatu permasalahan yang sulit untuk dipecahkan, dikarenakan terdapat perbedaan gaya penulisan pada setiap orang. Tahapan proses dalam pengenalan tulisan tangan diantaranya adalah  preprocessing , ekstraksi fitur, dan klasifikasi.  Preprocessing  dilakukan untuk merubah citra tulisan tangan menjadi citra biner yang hanya mempunyai ketebalan 1 pixel melalui proses binerisasi dan  thining . Kemudian pada tahap ekstraksi fitur, dipilih fitur bentuk karena fitur bentuk memiliki peran yang lebih penting dibanding 2 fitur visual lainnya (warna dan tekstur) pada pengenalan karakter tulisan tangan. Metode ekstraksi fitur bentuk yang dipilih dalam penelitian ini adalah metode berbasis  chain code  karena metode tersebut sering digunakan dalam beberapa penelitian pengenalan tulisan tangan. Pada penelitian ini, dilakukan studi kinerja dari ekstraksi fitur berbasis  chain code  pada pengenalan karakter tulisan tangan untuk mengetahui metode terbaiknya. Tiga metode ekstraksi fitur berbasis  chain code  yang digunakan dalam penelitian ini adalah  freeman chain code ,  differential chain code  dan  vertex chain code . Setiap citra karakter diekstrak menggunakan 3 metode tersebut dengan tiga cara yaitu ekstraksi secara global, lokal 3x3, 5x5, dan 7x7. Setelah esktraksi fitur, dilakukan proses klasifikasi menggunakan support vector machine (SVM). Hasil eksperimen menunjukkan akurasi terbaik adalah pada model citra 7x7 dengan nilai akurasi  freeman chain code  sebesar 99.75%,  differential chain code  sebesar 99.75%, dan  vertex chain code  sebesar 98.6%.    AbstractThe recognition of handwriting characters images is a difficult problems to be solved, because everyone has a different writing style. The step of handwriting recognition process are preprocessing, feature extraction, and classification. Preprocessing is done to convert handwritten images into binary images that only have 1 pixel thickness by using binarization and thinning. Then, in the feature extraction we select shape feature because it is more important than two other visual features (color and texture) in handwriting character recognition. Shape feature extraction method chosen in this research is chain code method because this method is often used in several studies for handwriting recognition. In this study, a performance study of feature extraction based on chain codes was carried out on handwriting character recognition to know the best chain code method. The three shape feature extraction based on chain code used in this study are freeman, differential and vertex chain codes. Each character image is extracted using these 3 methods in three ways: extraction globally, local 3x3, 5x5, and 7x7. After the extraction feature, the classification process is carried out using the support vector machine (SVM). The experimental results show that the best accuracy is in the 7x7 image model with the value of freeman chain code accuracy of 99.75%, the differential chain code of 99.75%, and the vertex chain code of 98.6%.

Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk Berbasis Chain Code