PENDETEKSIAN LOKASI PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS

Posted by JMII e-Journal on 06.30
PENDETEKSIAN LOKASI PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS

Devi Alfiani
Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Telkom
Jalan Telekomunikasi No.1, Bandung, Indonesia
devalfiani@gmail.com

Hannan Izzaturrofa
Fakultas Teknik Infomatika, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Telkom
Jalan Telekomunikasi No.1, Bandung, Indonesia
hannanizza@gmail.com



Abstrak
Computer vision merupakan suatu bidang keilmuan yang menggunakan komputer untuk memahami isi citra. Salah satu contoh pengaplikasiannya adalah Optical Character Recognition (OCR) yang mengenali objek data citra berupa tulisan. Biasanya OCR digunakan dalam membaca informasi tulisan pada suatu gambar. Salah satu penerapannya adalah membaca plat nomor kendaraan. Plat nomor kendaraan merupakan identitas dari suatu kendaraan yang membedakannya dengan kendaraan lainnya. Namun untuk membaca suatu tulisan pada citra sistem harus dapat menemukan lokasi dari tulisan yang akan dibaca tersebut.
Plat nomor kendaraan merupakan suatu informasi yang bersifat umum serta menjadi salah satu kewajiban yang harus dimiliki kendaraan yang penerapannya diatur oleh pemerintah sehingga penulisannya tidak dapat dimodifikasi secara sembarangan. Oleh karena itu, setiap karakter yang sama pada mobil berbeda akan tetap memiliki bentuk yang hampir sama. Maka dari itu penelitian ini akan menggunakan ekstraksi ciri Histogram of Oriented Gradients sebagai metode untuk menemukan plat nomor kendaraan dan m. Metode tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,84%.
Kata kunci :
Computer vision, Optical Character Recognition, Histogram of Oriented Gradients, K-Nearest Network

 Abstract
Vehicle license plate is a general information as well as being one of the obligations that must be owned vehicles whose application is regulated by the government so the writing can not be modified arbitrarily. Therefore, each of the same character in different cars will still have a shape that is almost the same. Thus, this study will use a feature extraction Histogram of Oriented Gradients as a method for finding the vehicle license plate number and classification method used K-Nearest Network (KNN). In this paper, with the proposed method produces the accuracy is 86.84%.
Keywords :

Computer vision, Optical Character Recognition, Histogram of Oriented Gradients, K-Nearest Network