ABSTRAK Nama : Rimphy Darmanegara Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Dual-modal Convolutional Neural Network Pipeline Untuk Mereduksi Region of Interest Penelitian ini berusaha menuntun mesin untuk memusatkan perhatian pada area atau obyek tertentu dari sebuah frame. Alur pemilahan obyek yang diperhatikan dilakukan secara berjenjang sehingga didapatkan beberapa jenis obyek sampai tingkat ketelitian tertentu. Pengamatan obyek menggunakan dua mode operasi convolutional neural networks, yaitu untuk klasifikasi dan regresi. Obyek-obyek yang menjadi fokus penelitian ini adalah gitar, tangan kiri gitaris dan ujung-ujung jari gitaris. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan pemusatan perhatian pada obyek tertentu dapat meningkatkan ketepatan komputasi terhadap obyek pada jenjang berikutnya. Kata Kunci: Deep vision, region of interest, convolutional neural network, penglihatan berjenjang, computer vision, gitar, penjarian gitar

ABSTRACT Name : Rimphy Darmanegara Program : Master of Science in Computer Science Title : Dual-modal Convolutional Neural Network Pipeline To Reduce Region of Interest This work tries to develop a flow so that a machine can focus its attention to a certain object or region at a time. By hierarchical vision, user can expect the machine to present only objects of interest to a certain degree of satisfiable accuracy. The observation of object of interest rest on two operation mode of convolutional neural networks, namely as classifier and regressor. The objects used in this research are guitar, guitarist's left hand and guitarist's fingertips. This work concludes that by focusing attention on specific region at a time may improve the computation performed on object at finer level. Keywords: Deep vision, region of interest, convolutional neural network, hierarchical vision, computer vision, guitar, guitar fingering