Autoplay
Autocomplete
Previous Lesson
Complete and Continue
Computer Vision*
PERTEMUAN 1 - Pengantar dan Recognition pada Computer Vision
Kontrak Kuliah
Pengantar Computer Vision dan Review Mata Kuliah PCD (2:57)
Konsep Dasar Computer Vision (11:16)
Apa yang di lihat Oleh Mesin? (2:46)
Contoh Implementasi COMVIS (11:13)
Materi PDF Kuliah Pengantar
Zoom Meeting
Kuis 1
Apa itu Recognition dalam Computer Vision? (9:57)
Tahapan Dalam Recognition (3:21)
Contoh Algoritma dan Teknik (4:11)
Tantangan dan Kendala dalam Recognition (7:52)
Recognition dalam Masa Depan Beserta Tantangannya (5:42)
Materi PDF
Kuis 2
Kuliah : Offline Kelas
PERTEMUAN 2 - FEATURE EXTRACTION
Konsep Feature Extraction (10:00)
Teknik Feature Extraction (17:38)
Tantangan Feature Extraction (18:57)
Materi PDF - Feature Extraction
PERTEMUAN 3 - Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan Principal Component Analysis (PCA)
Materi PDF HOG
Konsep Dasar HOG (10:00)
Menghitung Gradien Magnitude dan Orientasi (9:17)
Persiapan Membuat Histogram (9:35)
Proses Membuat Histogram (9:49)
Normalisasi (7:01)
Praktek HOG dengan Python (10:00)
Konsep Dasar PCA (9:37)
Normalisasi dan Varians (9:45)
Covarians, Eigenvalue dan Eigenvector (6:58)
PCA With Python (17:32)
Materi PCA PDF
PERTEMUAN 4 - EKSTRAKSI CIRI-PIXEL BASED
Interpretasi Pixel (8:24)
Pixel-based (7:13)
Image dan Numpy Array (4:40)
Materi PDF
Kuis 3
Kuliah: Offline kelas
PERTEMUAN 5 - Praktek Pixel-Based di Google Colab dan Cara Menyajikannya
Membedah Image di Google Colab (8:46)
Teori Ekstraksi Ciri Pixed-Based (6:10)
Pixel-based di Google Colab (7:27)
Code Python
Materi PDF
Kuis 4
Kuliah: Offline Kelas
PERTEMUAN 6 - PRAKTEK-PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN SIFT dan SURF VS HOG
Apa itu SIFT? (9:09)
Perbedaan SIFT dan SURF (7:16)
Praktek deteksi wajah menggunakan SIFT (Google Colab) (9:10)
Praktek Pencocokan wajah menggunakan SIFT (Google Colab) (6:37)
Materi PDF
Code Google Colab
Algoritma HOG untuk Wajah (10:57)
Beberapa Algoritma untuk Deteksi Wajah (5:29)
Ekstraksi Fitur Wajah Menggunakan HOG (Praktek di Python) (8:47)
Materi PDF
Kuis 5
Kuliah: Offline Kelas
Tugas 1: Membuat pencocokan wajah pribadi menggunakan algoritma sift dengan noise bacground yang berbeda
Tugas 2: Membuat klasifikasi wajah menggunakan algoritma HOG dengan percobaan menambahkan dataset banyak dan sedikit
PERTEMUAN 7- STUDI KASUS: PENGENALAN KARAKTER di CIFAR-10
Materi PDF SVM
Dasar SVM (10:00)
Strategi SVM dalam menangani data non linier (9:25)
Contoh Kasus (9:50)
SIFT dan SVM CIFAR (9:07)
HOG dan SVM untuk mengenali object kapal dan truck (10:00)
SIFT dan SVM untuk mengenali object kapal dan truck (9:07)
UAS (UJIAN AKHIR SEMESTER)
Kuliah: Offline kelas
REVIEW DOSEN
Form Review
Teori Ekstraksi Ciri Pixed-Based
Lesson content locked
If you're already enrolled,
you'll need to login
.
Enroll in Course to Unlock