PENGENALAN KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Pengenalan  plat nomor kendaraan merupakan salah satu teknik penting sebagai bagian dari sistem transportasi cerdas yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kendaraan hanya dengan memahami plat nomor. Dalam banyak penelitian pengenalan plat nomor kendaraan dibagi mejadi tiga area penelitian diantaranya license plate detection, license plate segmentation dan license plate character recognition. Metode neural network telah digunakan untuk mengenali plat nomor kendaraan namun metode ini memiliki masalah overfitting jika memiliki dataset dalam ukuran yang besar disamping itu metode neural network  sering terjebak dalam local optimum. Support vector maching tidak mengalami masalah overfitting karena metode ini hanya melakukan training satu kali namun support vector machine memiliki kelemahan dalam menentukan parameter kernel yang terbaik untuk mencapai global optimum, tujuan dari penelitian ini adalah menentukan parameter sigma (ó) dan parameter pinalti (C) terbaik untuk pengenalan karakter dengan metode support vector machine.Metode penelitian dalam penelitian ini dibagi menjadi dua bagian yakni metode pada proses pelatihan (training) dan proses pengenalan (recognition), dalam proses pengenalan tahap yang dilakukan meliputi tahap preprocessing dengan metode binerisasi citra,  segmentasi dengan metode connected component labeling, pada tahap ekstraksi fitur dilakukan pemetaan citra dalam matriks 5x5 dan pada tahap klasifikasi di terapkan menggunakan metode support vector machine dengan pengujian dan pengukuran akurasinya menggunakan confusion matrix. Dari hasil percobaan dengan menggunakan 100 sample citra plat nomor yang di ujikan, hasil pengukuran menunjukkan bahwa parameter ó=0.8 dan C=15 merupakan nilai parameter terbaik untuk penelitian ini dengan overall accuracy sebesar 91%.

 

Kata Kunci : Support Vector Machine,  Support Vector, pengenalan  karakter, plat nomor