The Experts below are selected from a list of 222 Experts worldwide ranked by ideXlab platform
Liu Dao-hua - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
binary large object access algorithm based on file segmentation
Journal of Computer Applications, 2011Co-Authors: Liu Dao-huaAbstract:In the mass media data-storage system,too large data file or multi-user concurrent access can cause the failure of storage procedure.In order to improve the stability and the reliability of storing binary data file in storage system,binary large object(BLOB) storage stability probability model was proposed and established.It had been proven that using more file blocks and smaller block size can increase the probability of successful BLOB storage.This paper also studied and improved the BOLB data access technology through the storage stability probability model.By establishing the storage structure based on file segmentation,a new algorithm of storing BLOB data and reassembling BLOB block was presented.The simulation and the application show that,BLOB storage algorithm based on file segmentation reduces the probability of failure during storing media files.
Bambang Hidayat - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
deteksi granuloma melalui citra radiograf periapikal menggunakan metode gray level co occurence matrix glcm dan binary large object blob dengan klasifikasi k nearest neighbor k nn
eProceedings of Engineering, 2018Co-Authors: Saraswati Saraswati, Bambang Hidayat, M S SuhardjoAbstract:Abstrak Gigi merupakan salah satu organ tubuh bagian mulut yang berperan penting di dalam kehidupan manusia. Jika gigi mengalami gangguan atau penyakit, tentu akan mengganggu aktifitas manusia karena kesehatan gigi sangat berkaitan dengan kegiatan metabolisme dari tubuh. Beberapa macam penyakit yang dapat menyerang gigi sulit untuk dilihat dengan mata telanjang, tetapi dapat dideteksi oleh ahli radiologi gigi dengan menggunakan radiograf periapikal yang akan menampilkan gambar x-ray seluruh gigi dari pasien. Dengan masih terbatasnya ahli radiologi gigi, diperlukan juga suatu alat bantu yang dapat memberikan analisis awal bagi dokter gigi. Alat bantu tersebut dapat direalisasikan berdasarkan pengolahan citra periapikal radiograf. Penelitian ini difokuskan pada deteksi penyakit granuloma dan selanjutnya akan dilaksanakan sintesis dari beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk mendeteksi granuloma melalui pengolahan citra digital dan citra periapikal radiograf. Dari seluruh metode yang akan diuji kembali, akan dipilih metode ekstrasi ciri serta klasifikasi yang berfokus pada domain spasial dan secara umum mampu mendeteksi seluruh penyakit gigi. Pada tugas akhir ini metode yang akan diuji kembali ialah metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan binary large object (BLOB) sebagai ekstraksi ciri, dan proses klasifikasi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari sintesis penelitian ini, akan didapatkan metode terbaik dengan tingkat akurasi yang paling tinggi. Hal ini agar dapat diproses menjadi hak cipta penelitian serta memudahkan para ddokter gigi. Kata Kunci : Domain Spasial, Gigi, Granuloma, Hak Cipta Penelitian, Radiograf Periapikal. Abstract Teeth is one of the organs of the oral body that plays an important role in human life. If the teeth have disruption or disease, would certainly interfere with human activities because dental health is closely related to the metabolic activities of the body. Some types of diseases that can affect teeth are hard to see with the naked eye, but can be detected by dental radiologists by using a periapical radiograph that will show an entire dental xray image of the patient. With the limited number of dental radiologists, there is also a tool that can provide early analysis for the dentist. The aids can be realized based on radiographic periapical imaging processing. This study focused on the detection of granuloma disease and further synthesis of some studies have been done to detect granuloma through digital image processing and radiographic periapical image. Of all the methods to be re-examined, a feature extraction method will be selected and classification that focuses on the spatial domain and is generally capable of detecting all dental diseases. In this final project, the methods to be tested again are Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and binary large object (BLOB) method as feature extraction, and classification process using K-Nearest Neighbor (K-NN) method. From the synthesis of this research, will get the best method with the highest level of accuracy. This in order to be processed into a copyright research and facilitate the ddokter tooth. Keywords: Spatial Domain, Teeth, Granuloma, Copyright Research, Periapical Radiograph.
-
sintesa penelitian deteksi kista periapikal radiograf dengan metode binary large object blob dan metode gray level co occurrence matrix glcm
eProceedings of Engineering, 2018Co-Authors: Nabila Sarashadarti, Bambang Hidayat, M S SuhardjoAbstract:Abstrak Kista adalah sebuah rongga yang berisi cairan atau gas, kista pada gigi yang paling sering dijumpai ialah kista periapikal, yaitu kista yang terjadi pada ujung akar. Untuk melakukan diagnosa kista periapikal diperlukan dokter ahli di bidang radiologi yang mana masih sedikit jumlahnya di Indonesia, karena masalah itu penulis membuat tugas akhir ini dengan tujuan dapat mempermudah pendeteksian kista periapikal. Berdasarkan penelitian-penelitian yang sudah dilakukan, dipilih dua metode yang diuji kembali dalam tugas akhir ini, yaitu metode BLOB (binary large object) dan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix). Kedua metode ekstraksi ciri ini dilakukan kemudian diklasifikasikan menggunakan metode pengklasifikasian K-Nearest Neighbour. Pada penelitian ini digunakan 16 Data Latih dan 13 Data Uji, setelah hasil pengujian didapatkan hasil dengan tingkat akurasi uji untuk Metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) 100% yang diraih dengan waktu komputasi 0,6521s pada citra berdimensi 512x512 dengan nilai kuantisasi 16 pada jarak 5 dengan phasa 90o dan Metode BLOB (binary large object) pada citra berdimensi 128x128 menggunakan ciri statistik orde satu mean, kurtosis, dan entropy meraih tingkat akurasi uji sebesar 76,92% dengan waktu komputasi 0,5434s. Kata Kunci : kista periapikal, BLOB, periapikal radiograf, GLCM Abstract A cyst is a cavity containing a liquid or gas, periapical cyst is a cyst that occurs at the end of the roots, usually start with pulpitis. To correctly diagnose periapical cyst, a doctor who has an expert in radiology is needed, which are still few in number in Indonesia, because of that problems the author makes this final project with the aim of facilitating the detection of periapical cysts. Based on previous researches that is already done, author selected two tested methods that return in this final task, the method of BLOB (binary large object) and the method of GLCM (Gray Level CoOccurrence Matrix). Both methods of feature extraction then classified using classification method of KNearest Neighbour. This research uses 16 trained data and 13 test data, the obtained results for GLCM (Gray Level CoOccurrence Matrix) method is 100% with computing time 0, 6521s on the 512x512-dimensional image with the value of the quantization 16 at 5 with 90° phase and BLOB (binary large object) method on thedimensional image 128 x 128 using statistical characteristics of order one using mean, kurtosis, and the entropy resulting level of accuracy test of 76.92% with computing time 0, 5434s. Keywords : Periapical Cyst, GLCM, BLOB, Periapical Radiograph
-
identifikasi biometrik rugae palatina pada individu menggunakan metode binary large object blob dan metode watershed dengan klasifikasi levenberg marquardt backpropagation untuk aplikasi odontologi forensik
eProceedings of Engineering, 2018Co-Authors: Dimas Anugrah Putra, Bambang Hidayat, Yuti MalindaAbstract:Indonesia seringkali terjadi bencana alam, kecelakaan maupun tindakan criminal yang mengakibatkan korban jiwa. M aka dari itu, Indonesia dibutuhkan teknik identifikasi individu terhadap korban tersebut. Pada umumnya, metode yang digunakan yaitu teknik identifikasi sidik jari. Namun dalam beberapa kondisi tidak dapat menggunakan metode tersebut dikarenakan bagian tersebut mudah terkena trauma. Dilihat dari permasalahan yang terjadi, maka dikembangkanlah ilmu forensic Rugae Palatina. Pada jurnal ini penulis merancang suatu sistem identifikasi individu menggunakan Rugae Palatina sebagai ciri dengan membandingkan antara metode Wateshed dan metode BLOB ( binary Larg object ) sebagai proses segmentasi dengan klasifikasi Levenberg-Marquadt Backpropagation. Sistem yang dibuat ini menggunakan softwtware M ATLAB yang akan ditampilkan dalam bentuk GUI ( Graphic User Interface ). Penelitian ini menunjukan bahwa sistem dengan menggunakan BLOB lebih unggul dengan akurasi sebesar 81,75% dibandingkan dengan metode Watershed dengan akurasi 73,75%, yang keduanya sama sama menggunakan klasifikasi Levenberg-Marquadt Backpropagation.
-
pengolahan citra radiograf periapikal pada deteksi penyakit granuloma dengan metode binary large object berbasis android
eProceedings of Engineering, 2017Co-Authors: Shofiya Rona Gemintang, Bambang Hidayat, Suhardjo SuhardjoAbstract:Tujuan: Merancang sistem berbasis android dengan objek yang sudah tersegmentasi pada bagian yang dituju dengan segmentasi warna BLOB dan klasifikasi K-NN yang dapat memproses citra radiograf periapikal untuk mendeteksi penyakit granuloma. Metode: Metode penelitian adalah metode deskripsi, dimana penelitian yang dilakukan berdasarkan segmentasi warna menggunakan metode BLOB (binary large object) dan hasil segmentasi menjadi input ekstraksi ciri. BLOB merupakan domain spasial yang menganalisis tekstur secara lebih spesifik dan akurat. Sedangkan proses pengklasifikasian menggunakan metode K – Nearest Neighbor (K-NN) bertujuan untuk mengukur seberapa dekat jarak antara data uji dan data latih. Hasil dan diskusi: Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem yang mampu mendeteksi penyakit granuloma mencapai tingkat akurasi 80% pada android dengan waktu komputasi rata – rata 6,828 detik menggunakan hasil sampel radiograf periapikal sebanyak 20 citra uji dan 16 citra latih. Kesimpulan: Berdasarkan hasil sistem dapat ditarik kesimpulan bahwa pengolahan citra pada deteksi penyakit granuloma menggunakan metode segmentasi warna BLOB dan klasifikasi K-NN mampu mendeteksi penyakit granuloma. Kata kunci : granuloma, radiograf periapikal, binary large object (BLOB), K – Nearest Neighbor (K- NN).
Jong-hann Jean - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
Development of an Automatic Optical Inspection System and its Application to Defect Examination
Applied Mechanics and Materials, 2013Co-Authors: Jong-hann Jean, Chia-hong Chen, Tyng Bin Huang, Sheng Hong TsaiAbstract:In this paper, we have designed and integrated an automatic optical inspection system, emphasizing on software implementation of the image processing, measurement and analysis utilities. As for the hardware equipments, we design an LED illumination unit and the custom-tailored machinery. By comparing the support functions of several main import brands of the optical inspection machine, we propose an optical inspecting procedure. By using the Windows-based user interface, we implement nine inspecting software tools, namely, the average gray level tool, the thresholding tool, the positioning tool, the edge detection tool, the binary large object (BLOB) tool, the template building tool, the smart matching tool, the inspection sequence tool, and the platform operation tool. All these tools can be used in an inspection with single operation and can also be arranged in a proper sequence of operations to fulfill a complicated inspection procedure. We use several part sample images with defects provided by the supplier to verify our fulfilled system.
-
ICMLC - Application of an image processing software tool to crack inspection of crystalline silicon solar cells
2011 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2011Co-Authors: Jong-hann Jean, Chia-hong Chen, Hsiu-li LinAbstract:In this paper, we try to design and integrate an Automatic Optical Inspection System for inspection of polycrystalline silicon solar cells or modules, emphasizing on its image processing, measurement and analysis software utilities. Based on the cell intensity images captured by the electroluminescence imaging technique, we propose an inspecting procedure by using the Windows-based user interface to implement the average gray level tool, the thresholding tool, the positioning tool, the edge detection tool, the binary large object (BLOB) tool and the template matching tool. We use several sample images provided by the supplier to verify the software tool and receive accurate results.
Ade Pitra Hermawan - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
implementasi identifikasi pola rugae palatina menggunakan deteksi binary large object blob dan klasifikasi support vector machine svm pada android
eProceedings of Engineering, 2017Co-Authors: Ade Pitra HermawanAbstract:Seiring berkembangnya cabang ilmu kedokteran gigi, terutama pada Odontologi Forensik, ditemukan bahwa pola rugae palatina atau sering disebut langit-langit mulut tiap masing individu adalah berbeda, begitu pula orang kembar sekalipun. Beberapa kasus seperti mutilasi dan kebakaran menyebabkan identifikasi menggunakan sidik jari menjadi tidak valid sedangkan penggunaan DNA membutuhkan biaya yang tinggi. Rugae palatina diketahui dapat digunakan sebagai media identifikasi seseorang dikarenakan sifatnya yang unik dan letaknya didalam rongga mulut sehingga terlindungi. Pada penelitian ini telah diimplementasikan sebuah aplikasi android untuk mengidentifikasi pola rugae palatina manusia dengan deteksi binary large object (BLOB), ekstraksi ciri menggunakan Local binary Pattern (LBP) sedangkan untuk proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Secara garis besar proses identifikasi pola rugae palatina pada sistem ini terdiri dari pengambilan citra menggunakan perangkat android, preprocessing, ekstraksi ciri, identifikasi ciri, dan klasifikasi pola rugae palatina. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi identifikasi pola rugae palatina berbasis android, dengan tingkat akurasi 57.564% dengan waktu komputasi 64.152 detik. Kata kunci: Rugae, BLOB, SVM, Android, Forensik
M S Suhardjo - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
-
sintesa penelitian deteksi kista periapikal radiograf dengan metode binary large object blob dan metode gray level co occurrence matrix glcm
eProceedings of Engineering, 2018Co-Authors: Nabila Sarashadarti, Bambang Hidayat, M S SuhardjoAbstract:Abstrak Kista adalah sebuah rongga yang berisi cairan atau gas, kista pada gigi yang paling sering dijumpai ialah kista periapikal, yaitu kista yang terjadi pada ujung akar. Untuk melakukan diagnosa kista periapikal diperlukan dokter ahli di bidang radiologi yang mana masih sedikit jumlahnya di Indonesia, karena masalah itu penulis membuat tugas akhir ini dengan tujuan dapat mempermudah pendeteksian kista periapikal. Berdasarkan penelitian-penelitian yang sudah dilakukan, dipilih dua metode yang diuji kembali dalam tugas akhir ini, yaitu metode BLOB (binary large object) dan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix). Kedua metode ekstraksi ciri ini dilakukan kemudian diklasifikasikan menggunakan metode pengklasifikasian K-Nearest Neighbour. Pada penelitian ini digunakan 16 Data Latih dan 13 Data Uji, setelah hasil pengujian didapatkan hasil dengan tingkat akurasi uji untuk Metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) 100% yang diraih dengan waktu komputasi 0,6521s pada citra berdimensi 512x512 dengan nilai kuantisasi 16 pada jarak 5 dengan phasa 90o dan Metode BLOB (binary large object) pada citra berdimensi 128x128 menggunakan ciri statistik orde satu mean, kurtosis, dan entropy meraih tingkat akurasi uji sebesar 76,92% dengan waktu komputasi 0,5434s. Kata Kunci : kista periapikal, BLOB, periapikal radiograf, GLCM Abstract A cyst is a cavity containing a liquid or gas, periapical cyst is a cyst that occurs at the end of the roots, usually start with pulpitis. To correctly diagnose periapical cyst, a doctor who has an expert in radiology is needed, which are still few in number in Indonesia, because of that problems the author makes this final project with the aim of facilitating the detection of periapical cysts. Based on previous researches that is already done, author selected two tested methods that return in this final task, the method of BLOB (binary large object) and the method of GLCM (Gray Level CoOccurrence Matrix). Both methods of feature extraction then classified using classification method of KNearest Neighbour. This research uses 16 trained data and 13 test data, the obtained results for GLCM (Gray Level CoOccurrence Matrix) method is 100% with computing time 0, 6521s on the 512x512-dimensional image with the value of the quantization 16 at 5 with 90° phase and BLOB (binary large object) method on thedimensional image 128 x 128 using statistical characteristics of order one using mean, kurtosis, and the entropy resulting level of accuracy test of 76.92% with computing time 0, 5434s. Keywords : Periapical Cyst, GLCM, BLOB, Periapical Radiograph
-
deteksi granuloma melalui citra radiograf periapikal menggunakan metode gray level co occurence matrix glcm dan binary large object blob dengan klasifikasi k nearest neighbor k nn
eProceedings of Engineering, 2018Co-Authors: Saraswati Saraswati, Bambang Hidayat, M S SuhardjoAbstract:Abstrak Gigi merupakan salah satu organ tubuh bagian mulut yang berperan penting di dalam kehidupan manusia. Jika gigi mengalami gangguan atau penyakit, tentu akan mengganggu aktifitas manusia karena kesehatan gigi sangat berkaitan dengan kegiatan metabolisme dari tubuh. Beberapa macam penyakit yang dapat menyerang gigi sulit untuk dilihat dengan mata telanjang, tetapi dapat dideteksi oleh ahli radiologi gigi dengan menggunakan radiograf periapikal yang akan menampilkan gambar x-ray seluruh gigi dari pasien. Dengan masih terbatasnya ahli radiologi gigi, diperlukan juga suatu alat bantu yang dapat memberikan analisis awal bagi dokter gigi. Alat bantu tersebut dapat direalisasikan berdasarkan pengolahan citra periapikal radiograf. Penelitian ini difokuskan pada deteksi penyakit granuloma dan selanjutnya akan dilaksanakan sintesis dari beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk mendeteksi granuloma melalui pengolahan citra digital dan citra periapikal radiograf. Dari seluruh metode yang akan diuji kembali, akan dipilih metode ekstrasi ciri serta klasifikasi yang berfokus pada domain spasial dan secara umum mampu mendeteksi seluruh penyakit gigi. Pada tugas akhir ini metode yang akan diuji kembali ialah metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan binary large object (BLOB) sebagai ekstraksi ciri, dan proses klasifikasi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari sintesis penelitian ini, akan didapatkan metode terbaik dengan tingkat akurasi yang paling tinggi. Hal ini agar dapat diproses menjadi hak cipta penelitian serta memudahkan para ddokter gigi. Kata Kunci : Domain Spasial, Gigi, Granuloma, Hak Cipta Penelitian, Radiograf Periapikal. Abstract Teeth is one of the organs of the oral body that plays an important role in human life. If the teeth have disruption or disease, would certainly interfere with human activities because dental health is closely related to the metabolic activities of the body. Some types of diseases that can affect teeth are hard to see with the naked eye, but can be detected by dental radiologists by using a periapical radiograph that will show an entire dental xray image of the patient. With the limited number of dental radiologists, there is also a tool that can provide early analysis for the dentist. The aids can be realized based on radiographic periapical imaging processing. This study focused on the detection of granuloma disease and further synthesis of some studies have been done to detect granuloma through digital image processing and radiographic periapical image. Of all the methods to be re-examined, a feature extraction method will be selected and classification that focuses on the spatial domain and is generally capable of detecting all dental diseases. In this final project, the methods to be tested again are Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and binary large object (BLOB) method as feature extraction, and classification process using K-Nearest Neighbor (K-NN) method. From the synthesis of this research, will get the best method with the highest level of accuracy. This in order to be processed into a copyright research and facilitate the ddokter tooth. Keywords: Spatial Domain, Teeth, Granuloma, Copyright Research, Periapical Radiograph.