Papers by Syamsul mujahidin
3D gaze estimation in real world environment provides many advantages for human computer interact... more 3D gaze estimation in real world environment provides many advantages for human computer interaction, assistive technology, advertising, and marketing. Orientation of user sight in horizontal, vertical, and depth direction is important to demonstrate focus and attention toward object of interest. However, 3D gaze tracking system in real world environment typically uses head-mounted device that reduces user convenience with conventional Perspective Geometric algorithm. To improve user convenience, we propose an accurate 3D gaze tracking method in real world environment using Orthographic projection for remote eye tracking system. The proposed method shows promising results, by average gaze estimation errors 0.837 ± 0.706 cm, 1.820 ± 1.261 cm, and 2.899 ± 1.148 cm, in X, Y, and Z axis, respectively. The proposed method is superior compared with conventional Perspective Geometric method, thus opening wider possibility for various interaction design in real world environment.
Abstract—Deteksi kulit merupakan proses awal dalam berbagai aplikasi computer vision. Keberhasi... more Abstract—Deteksi kulit merupakan proses awal dalam berbagai aplikasi computer vision. Keberhasilan dalam mengklasifikasi citra piksel apakah masuk dalam kategori kulit atau bukan kulit sangat mempengeruhi hasil dari proses computer vision. Dengan dataset yang digunakan sebanyak 245057, secara umum hasil klasifikasi menunjukkan performa yang bagus terhadap algoritma yang digunakan. Tingkat presisi dari masing-masing algoritma yang digunakan yaitu, Bayesian 94.7416%, Multi Perceptrons 99.4552%, dan k-nn 99.2351%. Keyword—klasifikasi; computer vision; warna kulit
—Deteksi kulit merupakan proses awal dalam berbagai aplikasi computer vision. Keberhasilan dalam ... more —Deteksi kulit merupakan proses awal dalam berbagai aplikasi computer vision. Keberhasilan dalam mengklasifikasi citra piksel apakah masuk dalam kategori kulit atau bukan kulit sangat mempengeruhi hasil dari proses computer vision. Dengan dataset yang digunakan sebanyak 245057, secara umum hasil klasifikasi menunjukkan performa yang bagus terhadap algoritma yang digunakan. Tingkat presisi dari masing-masing algoritma yang digunakan yaitu, Bayesian 94.7416%, Multi Perceptrons 99.4552%, dan k-nn 99.2351%.
Uploads
Papers by Syamsul mujahidin