Kursus/Jasa | Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital untuk Pengenalan Pola Menggunakan MATLAB App Designer
Jogja Multimedia
21 September 2024
Matlab, Pemrograman
25 Views
Silabus Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital untuk Pengenalan Pola Menggunakan MATLAB App Designer
Sesi 1: Pengantar MATLAB dan App Designer
- Pengenalan MATLAB dan fungsinya.
- Memahami interface App Designer.
- Membuat aplikasi dasar dengan App Designer.
- Menggunakan komponen GUI dasar (button, slider, axes).
- Menjalankan aplikasi pertama.
Sesi 2: Pemahaman Dasar Pengolahan Citra Digital
- Konsep dasar citra digital.
- Jenis-jenis citra (grayscale, RGB, binary).
- Membaca dan menampilkan citra di MATLAB.
- Operasi dasar pada citra (resize, rotate, crop).
- Ekstraksi informasi dasar dari citra (histogram, intensity).
Sesi 3: Preprocessing Citra
- Penghilangan noise pada citra.
- Penerapan filter spasial (blur, sharpening).
- Transformasi histogram untuk peningkatan kontras.
- Thresholding dan segmentasi dasar.
- Operasi morfologi dasar (dilasi, erosi).
Sesi 4: Ekstraksi Fitur dari Citra
- Pengenalan fitur citra (tepi, tekstur, bentuk).
- Deteksi tepi menggunakan operator Sobel, Prewitt, dan Canny.
- Ekstraksi fitur bentuk (boundary, centroid).
- Ekstraksi fitur tekstur (GLCM, LBP).
- Menggunakan fitur untuk klasifikasi sederhana.
Sesi 5: Pengenalan Pola Menggunakan KNN
- Pengenalan algoritma KNN.
- Menyiapkan dataset citra untuk training dan testing.
- Implementasi KNN pada MATLAB.
- Evaluasi performa KNN (akurasi, confusion matrix).
- Pengujian aplikasi dengan data baru.
Sesi 6: Pengenalan Pola Menggunakan SVM
- Pengenalan Support Vector Machine (SVM).
- Menyiapkan fitur citra untuk SVM.
- Training dan testing model SVM di MATLAB.
- Evaluasi performa SVM.
- Integrasi SVM dengan aplikasi App Designer.
Sesi 7: Pengenalan Pola Menggunakan CNN
- Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN).
- Struktur dasar CNN (convolution, pooling, fully connected).
- Implementasi CNN sederhana untuk pengenalan pola.
- Transfer learning menggunakan pre-trained network.
- Evaluasi performa CNN pada dataset.
Sesi 8: Integrasi Model Machine Learning dengan GUI
- Menambahkan model machine learning ke aplikasi App Designer.
- Mengintegrasikan input citra ke model.
- Menampilkan hasil klasifikasi di GUI.
- Pembuatan tombol untuk proses klasifikasi.
- Uji coba aplikasi.
Sesi 9: Pengolahan Citra Video Real-Time
- Membaca dan menampilkan video pada MATLAB.
- Pendeteksian objek pada video.
- Tracking objek menggunakan algoritma dasar.
- Integrasi video processing ke App Designer.
- Aplikasi pengenalan pola pada video real-time.
Sesi 10: Pengembangan Modul Pengelolaan Dataset
- Membuat fitur upload dan download dataset.
- Penyimpanan data training dan testing.
- Pengelolaan dataset pada GUI (tambah, hapus, edit).
- Visualisasi dataset pada GUI.
- Pengujian modul pengelolaan dataset.
Sesi 11: Pengembangan Modul Evaluasi Model
- Membuat fitur evaluasi model.
- Menghitung metrik performa (akurasi, precision, recall).
- Menampilkan hasil evaluasi pada GUI.
- Membuat visualisasi confusion matrix.
- Uji coba modul evaluasi model.
Sesi 12: Optimasi Model Machine Learning
- Teknik optimasi hyperparameter pada model.
- Penggunaan Grid Search untuk optimasi parameter.
- Menggunakan k-fold cross validation.
- Menyimpan dan memuat model teroptimasi.
- Evaluasi performa model setelah optimasi.
Sesi 13: Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah
- Pengenalan deteksi dan pengenalan wajah.
- Ekstraksi fitur wajah menggunakan HOG.
- Implementasi pengenalan wajah menggunakan KNN/SVM.
- Integrasi deteksi dan pengenalan wajah ke aplikasi.
- Pengujian aplikasi dengan dataset wajah.
Sesi 14: Implementasi Algoritma Pengenalan Tanda Tangan
- Pengenalan pengenalan pola tanda tangan.
- Ekstraksi fitur tanda tangan (vektor, kontur).
- Implementasi model untuk pengenalan tanda tangan.
- Integrasi fitur pengenalan tanda tangan pada GUI.
- Uji coba aplikasi pengenalan tanda tangan.
Sesi 15: Implementasi Algoritma OCR (Optical Character Recognition)
- Pengenalan OCR dan cara kerjanya.
- Ekstraksi karakter dari citra menggunakan segmentation.
- Implementasi OCR sederhana menggunakan template matching.
- Mengintegrasikan OCR ke aplikasi App Designer.
- Pengujian OCR pada citra dan video.
Sesi 16: Menggunakan Toolbox Deep Learning MATLAB
- Pengenalan Deep Learning Toolbox.
- Membuat dan melatih model deep learning di MATLAB.
- Implementasi transfer learning untuk klasifikasi citra.
- Menyimpan dan memuat model deep learning.
- Integrasi model deep learning ke aplikasi.
Sesi 17: Pengembangan Modul Data Augmentation
- Pengenalan data augmentation dan manfaatnya.
- Teknik data augmentation (flip, rotate, zoom).
- Implementasi data augmentation pada dataset.
- Integrasi data augmentation ke dalam aplikasi.
- Evaluasi performa model setelah augmentation.
Sesi 18: Pengembangan Modul Pembelajaran Aktif (Active Learning)
- Pengenalan konsep active learning.
- Implementasi active learning pada dataset citra.
- Mengembangkan fitur untuk pemilihan sampel otomatis.
- Integrasi active learning ke dalam aplikasi.
- Evaluasi kinerja model dengan active learning.
Sesi 19: Pengembangan Modul Pengenalan Multikategori
- Pengenalan pengenalan pola multikategori.
- Menyiapkan dataset multikategori.
- Implementasi model multikategori menggunakan KNN/SVM/CNN.
- Integrasi model multikategori ke dalam aplikasi.
- Evaluasi dan uji coba aplikasi multikategori.
Sesi 20: Pengembangan Modul Pengelolaan Model
- Membuat fitur untuk menyimpan dan memuat model.
- Penyimpanan parameter model dan metadata.
- Pengelolaan versi model (versioning).
- Integrasi modul pengelolaan model ke dalam GUI.
- Uji coba pengelolaan model.
Sesi 21: Pengembangan Modul Reporting
- Membuat fitur reporting hasil pengujian model.
- Menyimpan hasil uji dalam format PDF/Excel.
- Menampilkan hasil pengujian pada GUI.
- Membuat template laporan otomatis.
- Uji coba fitur reporting.
Sesi 22: Pengembangan Fitur Notifikasi dan Pemberitahuan
- Menambahkan fitur notifikasi pada aplikasi.
- Mengintegrasikan pesan kesalahan (error) ke GUI.
- Membuat pop-up notifikasi untuk hasil pengujian.
- Menyimpan log aktivitas pengguna.
- Uji coba fitur notifikasi dan pemberitahuan.
Sesi 23: Integrasi Cloud untuk Penyimpanan Data
- Pengenalan penyimpanan cloud dengan MATLAB.
- Menggunakan MATLAB Drive untuk penyimpanan data.
- Integrasi penyimpanan dan pemanggilan data dari cloud.
- Membuat fitur backup dan restore data.
- Uji coba aplikasi dengan penyimpanan cloud.
Sesi 24: Pengembangan Aplikasi untuk Mobile
- Pengenalan MATLAB Mobile dan App Designer.
- Penyesuaian GUI untuk aplikasi mobile.
- Implementasi fitur pengolahan citra pada perangkat mobile.
- Uji coba aplikasi pada perangkat mobile.
- Deployment aplikasi ke mobile device.
Sesi 25: Pengembangan Aplikasi untuk Web
- Pengenalan MATLAB Web App Server.
- Membuat aplikasi pengolahan citra berbasis web.
- Deployment aplikasi ke MATLAB Web App Server.
- Penyesuaian GUI untuk tampilan web.
- Pengujian aplikasi pengolahan citra berbasis web.
Sesi 26: Testing dan Debugging Aplikasi
- Teknik debugging pada MATLAB App Designer.
- Penggunaan breakpoints dan watch variables.
- Pengujian semua fitur aplikasi.
- Menangani error dan bug pada aplikasi.
- Finalisasi testing.
Sesi 27: Optimasi Performa Aplikasi
- Mengurangi waktu eksekusi aplikasi.
- Optimasi kode MATLAB untuk performa lebih cepat.
- Mengurangi penggunaan memori aplikasi.
- Menambahkan fitur caching.
- Uji coba performa aplikasi setelah optimasi.
Sesi 28: Pengembangan Fitur Kustomisasi Pengguna
- Menambahkan fitur kustomisasi pengguna (tema, bahasa).
- Menggunakan preference panel di App Designer.
- Menyimpan preferensi pengguna.
- Membuat GUI dinamis berdasarkan preferensi.
- Uji coba fitur kustomisasi pengguna.
Sesi 29: Deployment Aplikasi Desktop
- Pengenalan MATLAB Compiler.
- Membuat installer aplikasi pengolahan citra.
- Mengatur lisensi dan hak akses pengguna.
- Menyediakan dokumentasi penggunaan aplikasi.
- Uji coba installer dan deployment.
Sesi 30: Presentasi dan Review Proyek
- Presentasi hasil akhir aplikasi.
- Review semua fitur yang telah dibuat.
- Diskusi mengenai kendala yang dihadapi.
- Evaluasi akhir performa aplikasi.
- Penutup dan rencana pengembangan lanjutan.