| dc.contributor.author | Santoso, Vincent Leonard | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-31T05:39:16Z | |
| dc.date.available | 2026-01-31T05:39:16Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uc.ac.id/handle/123456789/9085 | |
| dc.description | There are 217 million people who have Mild to Severe Visual Impairment (MSVI) which makes their vision very disturbed. But visually impaired people also need to travel because traveling has many benefits such as reducing stress, meeting new people, improving quality of life, and improving physical health. Traveling is usually followed by seeing scenic view, but blind people will have difficulty doing this. Usually, blind people need to find someone to explain the sight. One method to solve this problem is to use Image Captioning, which is a system that can describe a photo using Natural Language Processing. Reflective Decoding Network is a model of image captioning that can create captions on images with good results of METEOR metric level. The existence of this system can help blind people to listen to descriptions of surrounding views without the need of seeking help from others to describe the sights themselves. This Reflective Decoding Network was successfully implemented into an iOS-based application where users can take pictures and the application produces a description in the form of sound using the AVSpeechSynthesizer library. This system works by sending an image taken or uploaded from the application to a server that has an image captioning model that can generate the image description. The description will then be sent back to the application and converted into sound. The Reflective Decoding Network model in this system has a METEOR score of 20.1%. The object detection system has the best accuracy in morning lighting with an accuracy of 53.9% and the furthest detection distance is 20 meters. The entire application has been tested and can be used according to the needs of the visually impaired. | en_US |
| dc.description.abstract | Terdapat 217 juta orang yang tergolong Mild to Severe Visual Impairment (MSVI) yang membuat pengeliahatan mereka sangat terganggu. Tetapi orang tunanetra juga perlu melakukan aktivitas sehari-hari yang tetap perlu mengetahui keadaan atau pemandangan sekitar. Tetapi tidak mudah bagi orang tunanetra untuk mendapatkan informasi mengenai pemandangan sekitarnya tanpa bantuan orang lain. Salah satu metode untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan menggunakan Image Captioning yaitu sistem yang dapat mendeskripsikan sebuah foto menggunakan Natural Language Processing. Reflective Decoding Network adalah model untuk image captioning yang dapat membuat caption pada foto dengan tingkat metric METEOR yang bagus. Adanya sistem ini dapat membantu orang tunanetra untuk mendengarkan deskripsi pemandangan tanpa perlu mencari bantuan orang lain untuk mendeskripsikan pemandangan itu sendiri. Reflective Decoding Network ini berhasil diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis iOS dimana pengguna dapat mengambil gambar dan aplikasi mengeluarkan deskripsi dalam bentuk suara menggunakan library AVSpeechSynthesizer. Sistem ini bekerja dengan mengirim gambar yang diambil atau diupload dari aplikasi ke sebuah server yang memiliki model image captioning sebagai pembuat deskripsi gambar. Deskripsi tersebut lalu akan dikirimkan kembali ke aplikasi dan diubah kedalam bentuk suara. Model Reflective Decoding Network pada sistem ini memiliki nilai METEOR 20,1%. Objek deteksi pada sistem memiliki akurasi paling bagus di pencahayaan pagi dengan akurasi 53,9% dan jarak deteksi terjauh 20 meter. Keseluruhan aplikasi sudah diuji dan dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan tunanetra. | en_US |
| dc.language.iso | id | en_US |
| dc.publisher | UNIVERSITAS CIPUTRA SURABAYA | en_US |
| dc.subject | Image Captioning, Natural Language Processing, METEOR, Reflective Decoding Network, Tunanetra, AVSpeechSynthesizer | en_US |
| dc.subject | Image Captioning, Natural Language Processing, METEOR, Reflective Decoding Network, Visually Impaired, AVSpeechSynthesizer | en_US |
| dc.title | RANCANG BANGUN SISTEM PENDESKRIPSIAN FOTO PEMANDANGAN SEKITAR BAGI ORANG TUNANETRA DENGAN METODE REFLECTIVE DECODING NETWORK | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.identifier.kodeprodi | 55201 | |
| dc.identifier.nim | 0706011910013 | |
