b belajar.myudak

Visi Komputer

Computer Vision · Kecerdasan Buatan & Grafik · 3 sks pilihan · MIK1624722 (2020: PAIK6706)

Prasyarat Pembelajaran Mesin

Materi

Folder Drive ↗

Sebelum UTS 6

  1. 1 Computer Vision pertemuan 1 ↗
  2. 2 Computer Vision pertemuan 2 ↗
  3. 3 Computer Vision pertemuan 3 ↗
  4. 4 Computer vision pertemuan 4 Konvolusi Catatan ↗
  5. 5 Computer vision pertemuan 5 Hist ↗
  6. 6 Computer Vision pertemuan 6 ↗

Lainnya Sumber Referensi ↗Soal Ujian ↗

Catatan

  1. 1 Konvolusi, kernel, dan respons lokal Geser kernel dan hitung perubahan output pada patch sederhana. ▶ visual

UTS & UAS

Arsip soal belum tersedia.

Silabus

  1. 1 Konsep computer vision dan contoh aplikasi dalam dunia nyata
  2. 2 Akuisisi data dan data set
  3. 3 Segmentasi warna, thresholding
  4. 4 Teknik morfologi erosi, dilasi, opening dan closing
  5. 5 Konvolusi
  6. 6 Deteksi tepi
  7. 7 Ekstraksi fitur berbasis tekstur dan gradien GLCM, LBP, HOG, PHOG
  8. 8 Klasifikasi tradisional menggunakan k-NN, ANN dan SVM
  9. 9 Klasifikasi tradisional menggunakan ELM dan Random forest
  10. 10 Training dan Testing Data, Balance dan Imbalance Data, Teknik k-Fold
  11. 11 Deep learning menggunakan CNN
  12. 12 Teknik evaluasi Model

Sumber: Silabus Informatika 2020 (PAIK6706).

Referensi

  • Ahmed Fawzy Gad, "Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs : With Detailed Examples in Python Using TensorFlow and Kivy", Apres, 2019
  • Shamshad Ansari, "Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Step-by-Step Examples in OpenCV and TensorFlow with Python", Apres, 2020
  • Mark Nixon, Alberto Aguado,"Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision", Academic Press, 2019
  • Joseph Howse, "OpenCV Computer Vision with Python : Learn to capture videos, manipulate images, and track objects with Python using the OpenCV Library", Pact Publishing, 2013