首页> 外文期刊>Kinetik >DETEKSI GERAK OTOT FRONTALIS BERBASIS CITRA 3 DIMENSI MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM)
【24h】

DETEKSI GERAK OTOT FRONTALIS BERBASIS CITRA 3 DIMENSI MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM)

机译:使用灰度共生矩阵(GLCM)的基于3维图像的前卫肌肉运动检测

获取原文
获取外文期刊封面目录资料

摘要

Ekspresi wajah atau mimik merupakan salah satu dari hasil gerak otot pada wajah. Dalam kamus besar bahasa Indonesia, ekspresi merupakan pengungkapan atau proses menyatakan, yaitu memperlihatkan atau menyatakan maksud, gagasan perasaan dan lain sebagainya. Ekspresi wajah atau mimik dipengaruhi oleh saraf tujuh atau nervuse facialis. Dalam penelitian yang dilakukan paul ekman didapat sebuah standarisasi ekspresi dalam format pergerakkan yang disebut dengan Facial Action Coding System (FACS). Dalam penelitiannya paul ekman menyatakan enam ekspresi dasar yaitu bahagia, sedih, terkejut, takut, marah dan jijik. Dalam anatomy otot, bahwa setiap otot yang bergerak pasti terjadi kontraksi, dan pada saat terjadi kontraksi, otot akan mengembang atau mengelembung. Otot dibagai menjadi tiga bagian yaitu origo dan insersio sebagai ujung otot dan belly sebagai titik tengah otot, jadi setiap terjadi gerakkan maka otot bagian beli akan mengembang atau menggelembung. Teknik pengambilan data yaitu dengan merekam data dalam bentuk 3D, setiap terjadi kontraksi maka otot bagian beli akan mengelembung dan data inilah yang akan diolah dan dibandingkan. Dari pengolahan data ini akan didapat kekuatan maksimum kontraksi yang akan dipakai sebagai acuan untuk besaran pergeseran otot khususnya pada otot frontalis. Dalam deteksi pergerakkan akan menggunakan metode gray level co-occurrence matrix (GLCM), dan akan didapatkan pula besaran pergeseran otot secara maksimal. Dari hasil pengujian didapatkan nilai pergeseran pergerakkan otot sebesar 1,367 – 4,460.
机译:表情或表情是面部肌肉运动的结果之一。在大型印尼语字典中,表达是表达的表达或过程,即显示或表达意图,情感观念等。面部表情或表情受面部神经影响。在保罗·埃克曼(Paul Ekman)的研究中,发现一种运动形式的标准化表情,称为面部动作编码系统(FACS)。保罗·埃克曼(Paul Ekman)在研究中指出了六个基本表达,即幸福,悲伤,惊讶,恐惧,愤怒和厌恶。在肌肉解剖学中,每条运动的肌肉都必须收缩,当发生收缩时,肌肉将膨胀或膨胀。肌肉分为三部分,分别是原始的和作为肌肉尖端的插入物以及作为肌肉中点的腹部,因此,每次运动时,购买的肌肉都会膨胀或膨胀。数据收集技术是通过以3D形式记录数据,每次发生收缩时,购买部分的肌肉都会肿胀,并将处理和比较此数据。从该数据处理中,将获得最大的收缩力,该最大收缩力将用作肌肉移位量的参考,特别是在额部肌肉中。在运动检测中,将使用灰度共生矩阵(GLCM)方法,并将获得最大的肌肉移位量。根据测试结果,肌肉运动位移的值为1.367-4.460。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号