Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2018 - 2023
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS Jurnal Ilmiah Kursor Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control
Mauridhi Hery Purnomo
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Aplikasi Pengenalan Kata pada Huruf Braille dan Pelafalannya Agung Mega Iswara; Mauridhi Hery Purnomo; Surya Sumpeno
Jurnal Teknik ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (443.83 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v2i2.3408

Abstract

Penelitian dan karya dalam bidang optical character recognition terutama pengenalan karakter Braille, hingga saat ini masih jarang dilakukan dan pada umumnya penelitian yang telah ada untuk pengenalan huruf Braille masih berorientasi pada citra statis yang menggunakan scanner. Untuk mengubah lembaran Braille menjadi citra untuk dikenali sebagai karakter alphabet harus menggunakan alat scanner yang mahal, tidak portable, dan tidak praktis. Untuk menyederhanakan proses pengenalan huruf Braille tersebut perlu digunakan sistem pengenalan huruf Braille secara dinamis dengan kamera webcam atau kamera telpon genggam yang lebih murah dan lebih praktis. Tujuan utama dari pembuatan karya ini adalah untuk menyederhanakan proses pengenalan huruf Braille tersebut. Pengenalan huruf Braille secara dinamis ini menggunakan metode chain approximation untuk mendeteksi titik-titik Braille dan metode horizontal and vertical projection untuk pengelompokan posisi-posisi Braille menjadi karakter sesuai dengan aturan pembacaan huruf Braille yang berlaku. Hasil yang didapat dari proyek ini adalah sebuah program yang dapat bekerja untuk mengenali huruf Braille secara dinamis dengan menggunakan kamera webcam dengan tingkat akurasi sebesar 84% benar.
Deteksi Gerak Otot Frontalis Berbasis Citra 3 Dimensi Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Hardianto Wibowo; Mauridhi Hery Purnomo; Eko Mulyanto Yuniarno
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 1, No 2, August-2016
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (707.04 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v1i2.25

Abstract

Ekspresi wajah atau mimik merupakan salah satu dari hasil gerak otot pada wajah. Dalam kamus besar bahasa Indonesia, ekspresi merupakan pengungkapan atau proses menyatakan, yaitu memperlihatkan atau menyatakan maksud, gagasan perasaan dan lain sebagainya. Ekspresi wajah atau mimik dipengaruhi oleh saraf tujuh atau nervuse facialis. Facial Action Coding System (FACS) standardiasi ekspresi dalam format pergerakan enam ekspresi dasar, yaitu bahagia, sedih, terkejut, takut, marah dan jijik. Dalam otot, bahwa setiap otot yang bergerak pasti terjadi kontraksi, dan pada saat terjadi kontraksi, otot akan mengembang atau menggelembung. Otot dibagai menjadi tiga bagian, yaitu origo dan insersio sebagai ujung otot dan belly sebagai titik tengah otot, jadi setiap terjadi gerakkan maka otot bagian belly akan mengembang atau menggelembung. Teknik pengambilan data yaitu dengan merekam data dalam bentuk 3D, setiap terjadi kontraksi maka otot bagian belly akan menggelembung dan data inilah yang akan diolah dan dibandingkan. Dari pengolahan data ini akan didapat kekuatan maksimum kontraksi yang akan dipakai sebagai acuan untuk besaran pergeseran otot khususnya pada otot frontalis. Dalam deteksi pergerakan akan menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dan akan didapatkan pula besaran pergeseran otot secara maksimal. Dari hasil pengujian didapatkan nilai pergeseran pergerakan otot sebesar 2.928.
HIDDEN MARKOV MODELS BASED INDONESIAN VISEME MODEL FOR NATURAL SPEECH WITH AFFECTION Endang Setyati; Mauridhi Hery Purnomo; Surya Sumpeno; Joan Santoso
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 8 No 3 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28961/kursor.v8i3.61

Abstract

In a communication using texts input, viseme (visual phonemes) is derived from a group of phonemes having similar visual appearances. Hidden Markov model (HMM) has been a popular mathematical approach for sequence classification such as speech recognition. For speech emotion recognition, a HMM is trained for each emotion and an unknown sample is classified according to the model which illustrate the derived feature sequence best. Viterbi algorithm, HMM is used for guessing the most possible state sequence of observable states. In this work, first stage, we defined system of an Indonesian viseme set and the associated mouth shapes, namely system of text input segmentation. The second stage, we defined a choice of one of affection type as input in the system. The last stage, we experimentally using Trigram HMMs for generating the viseme sequence to be used for synchronized mouth shape and lip movements. The whole system is interconnected in a sequence. The final system produced a viseme sequence for natural speech of Indonesian sentences with affection. We show through various experiments that the proposed, the results in about 82,19% relative improvement in classification accuracy.
Co-Authors Agung Mega Iswara Eko Mulyanto Yuniarno Endang Setyati Hardianto Wibowo Joan Santoso Surya Sumpeno