Review : Pengenalan Pola Objek satu Dimensi
DOI:
https://doi.org/10.52435/complete.v4i2.404Keywords:
Objek satu Dimensi, Pengenalan Pola, Pengenalan Pola Objek satu Dimensi, Pola lintasan kapalAbstract
Pengenalan Objek satu dimensi adalah mengenali pola garis yang dibentuk dari satu titik awal, tengah dan titik akhir. Objek satu dimensi ini sering kita kenali dari garis lurus, garis melengkung atau elips dan garis yang lebih rumit lagi. pola satu dimensi ini biasa dibuat menggunkan media kertas menggunakan alat tulis seperti bulpen, pensil serta kuas gambar. Dalam setiap objek satu dimensi ini mengandung suatu informasi yang dapat membantu manusia untuk berkomunikasi atau melakukan analisa agar dapat membantu kegiatan manusia. Menggunakan titik – titik lintasan kapal juga dapat membentuk pola satu dimensi, sehingga lintasan tersebut juga dapat mengandung informasi yang dibutuhkan oleh manusia.untuk itu artikel ini mereview pola objek satu dimensi serta pola lintasan kapal. Menggunakan metode review jurnal artikel ini bertujuan untuk mencari gap penelitian tentang pola lintasan kapal dengan menggunakan pendekatan objek satu dimensi. Hasil dari review ini adalah metode yang digunakan dalam pola gambar objek satu dimensi dan metode pola lintasan kapal serta hubungan dari dua topik tersebut.
References
S. Wang, "A New Development on ANN in China – Biomimetic Pattern Recognition and Multi Weight Vector Neurons,” pp. 35–43, 2003.
S. Aeberhard, D. Coomans, and O. D. E. Velt, "Pergamon COMPARATIVE ANALYSIS OF STATISTICAL PATTERN D I M E N S I O N A L SETTINGS,” vol. 27, no. 8, 1994.
V. Chandran, B. Carswell, B. Boashash, and S. Member, "Pattern Recognition Using Invariants Defined from Higher Order Spectra 2-D Image Inputs,” vol. 6, no. 5, pp. 703–712, 1997.
M. Spraul, P. Neidig, U. Klauck, P. Kessler, E. Holmes, and J. K. Nicholson, "Automatic reduction of NMR spectroscopic data for statistical and pattern recognition classification of samples,” vol. 12, no. 10, pp. 1215–1225, 1994.
L. Xie, R. Hong, B. Zhang, and Q. Tian, "Image Classification and Retrieval are ONE,” pp. 3–10.
D. Mining, K. Discovery, B. Laboratories, and L. Technologies, "A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition,” vol. 167, pp. 121–167, 1998.
S. Watanabe, PATTERN RECOGNITION AS INFORMATION COMPRESSION, Second Edi. ACADEMIC PRESS, INC.
W. S. C. Xu, "A new Model of Pattern Recognition Theory and Its Application,” pp. 2258–2262.
E. Radwan, "Hybrid of Rough Neural Networks for Arabic / Farsi Handwriting Recognition,” vol. 2, no. 2, pp. 39–47, 2013.
Y. Lecun, Y. Bengio, and U. De Montreal, "Pattern Recognition and Neural Networks,” pp. 1–24.
A. Tiwari, A. K. Goswami, and M. Saraswat, "Feature Extraction for Object Recognition and Image Classification,” vol. 2, no. 10, pp. 1238–1246, 2013.
J. Liu, J. Sun, and S. Wang, "Pattern Recognition : An Overview", vol. 6, no. 6, pp. 57–61, 2006.
I. Juricskay and G. E. Veress, "Prima: a new pattern recognition method,” vol. 171, pp. 61–76, 1985.
T. Morimoto, T. Takeuchi, H. Miyata, and Y. Hashimoto, "Pattern recognition of fruit shape based on the concept of chaos and neural networks,” vol. 26, pp. 171–186, 2000.
W. Zhao and S. Du, "Spectral – Spatial Feature Extraction for Hyperspectral Image Classification : A Dimension Reduction and Deep Learning Approach,” pp. 1–11, 2016.
D. Keysers, T. Deselaers, S. Member, C. Gollan, dan H. Ney, "Model Deformasi untuk Pengenalan Gambar,” vol. 29, no. 8, hlm. 1422–1435, 2007.
D. A. N. Pixeljeff, "STUDI KOMPARASI BITMAP DAN VEKTOR TERHADAP KUALITAS DIGITAL ART: STUDI KASUS DEVIANTART NABHAN,” vol. 1, 2020.
J. Teng, F. Wang, dan Y. Liu, "Algoritma Efisien untuk Konversi Data Raster-ke-Vektor Algoritma Efisien untuk Konversi Data Raster-ke-Vektor,” no. Juni 2008, 2019, doi: 10.1080/10824000809480639.
D. M. Wiharta dkk., “IDENTIFIKASI AKTIVITAS ILEGAL TRANSSHIPMENT BERBASIS,” vol.5, no.1, pp.38–46, 2022.
S. P. Rauzatul Nazzla, Totok Hestirianoto, "Uji coba purnarupa sistem pelacakan jejak kapal tradisional dengan visualisasi berbasis web,” vol. 3, hlm. 61–75, 2023.
L. Wang, P. Chen, L. Chen, dan J. Mou, "Pengelompokan Lintasan AIS Kapal: Pendekatan Berbasis HDBSCAN,” 2021.
C. Stauffer dan W. E. L. Grimson, "Model campuran latar belakang adaptif untuk pelacakan waktu nyata.”
D. Zhang, Y. Zhang, dan C. Zhang, "Pendekatan penambangan data untuk desain rute kapal otomatis untuk laut pesisir menggunakan analisis pengelompokan lintasan AIS,” Ocean Eng., vol. 236, no. July, p. 109535, 2021, doi: 10.1016/j.oceaneng.2021.109535.
M. Gao dan G. Shi, "Pengenalan pola perilaku penanganan kapal menggunakan analisis pengelompokan sub-lintasan AIS berdasarkan T-SNE dan algoritma pengelompokan spektral,” Ocean Eng., vol. 205, no. April, hal .106919, 2020, doi: 10.1016/j.oceaneng.2020.106919.
H. Rong, A. P. Teixeira, dan C. G. Soares, "Prediksi ketidakpastian lintasan kapal berdasarkan model Proses Gaussian,” Ocean Eng., vol. 182, no. Desember 2018, hlm. 499–511, 2019, doi: 10.1016/j.oceaneng.2019.04.024.
L. Huang, Y. Wen, W. Guo, X. Zhu, C. Zhou, dan F. Zhang, "Analisis pola mobilitas lintasan kapal berdasarkan transformasi semantik dan model topik,” Ocean Eng., vol. 201, no.Februari, hal.107092, 2020, doi: 10.1016/j.oceaneng.2020.107092.
L. Sang, A. Wall, Z. Mao, X. Yan, dan J. Wang, "Metode baru untuk memulihkan lintasan kapal jalur perairan pedalaman dengan menggunakan data AIS," Ocean Eng., vol. 110 , hal.183–194, 2015, doi: 10.1016/j.oceaneng.2015.10.021.
F. Xiao, H. Ligteringen, C. Van Gulijk, dan B. Ale, "Studi perbandingan data AIS tentang perilaku lalu lintas kapal,” Ocean Eng., vol. 95, hlm. 84–93, 2015 , doi: 10.1016/j.oceaneng.2014.11.020.
X. Wu, A. L. Mehta, V. A. Zaloom, dan B. N. Craig, "Analisis transportasi jalur air di jalur air Texas Tenggara berdasarkan data AIS,” Ocean Eng., vol. 121, hlm. 196–209, 2016, doi: 10.1016/j.oceaneng.2016.05.012.
A. C. Widyatmoko, “Mendeteksi alat pengumpul ikan (FAD) yang berlabuh dan memperkirakan pola penggunaan dari data pelacakan kapal pada perikanan tuna skala kecil di Indonesia,” no. September, 2018.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Imam Yunianto, Samin, syahbaniar Rofiah, M. Zaenal Mutaqin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
