TY  - THES
ID  - repoupi145173
A1  - Muhammad Syams Nurrohmat, -
A1  - Erik Haritman, -
KW  - pengenalan gerakan tangan
KW  -  sarung tangan pintar
KW  -  YOLOv8
KW  -  ESP32
KW  -  IMU
KW  -  UDP
KW  -  Unity
KW  -  Realtime.

hand gesture recognition
KW  -  smart glove
KW  -  YOLOv8
KW  -  ESP32
KW  -  IMU
KW  -  UDP
KW  -  Unity
KW  -  real-time.
UR  - https://repository.upi.edu/
AV  - restricted
N1  - https://scholar.google.com/citations?view_op=new_profile&hl=en

ID SINTA Dosen Pembimbing
Erik Haritman: 6003383
M1  - other
Y1  - 2025/08/27/
TI  - PERANCANGAN SISTEM SMARTGLOVE-CAM: INTEGRASI FLEX-IMU DAN WEBCAM YOLOV8 DENGAN VALIDASI GESTUR STATIS UNTUK VISUALISASI TANGAN 3D REAL-TIME DI UNITY
PB  - Universitas Pendidikan Indonesia
N2  - Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem hybrid SmartGlove-CAM untuk pengenalan gestur tangan statis dan visualisasi pose tangan 3D secara real-time. Tujuan penelitian adalah: (1) merancang sistem yang menggabungkan data sarung tangan sensor (sensor flex dan IMU) dengan deteksi YOLOv8 dari kamera eksternal untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan gestur tangan statis; (2) mengimplementasikan prototipe terintegrasi dengan komunikasi real-time berbasis UDP antara glove, modul deteksi kamera, modul fusi, dan Unity; serta (3) memvisualisasikan gerakan jari dan pergelangan tangan secara real-time pada model tangan 3D di Unity. Sistem mengombinasikan lima sensor flex dan satu IMU (MPU-9250) per tangan yang dikendalikan ESP32, dengan deteksi visual oleh YOLOv8n. Modul fusi memetakan tangan kiri/kanan, menyaring nilai flex untuk meredam jitter, dan memvalidasi label kamera menggunakan klasifier statis (RandomForest) yang dilatih dari dataset lokal. Kebijakan kendali menetapkan: (a) saat tidak ada deteksi kamera, artikulasi jari mengikuti nilai sensor flex real-time; (b) saat gestur tangan terdeteksi dan tervalidasi, pose mengikuti label tersebut; dan (c) rotasi pergelangan selalu mengikuti IMU. Evaluasi fungsional pada konfigurasi uji menunjukkan inferensi YOLO ? 20?25 FPS (320×416), pengiriman glove ? 50 Hz, dan latensi end-to-end < ? 150 ms. Hasil ini mendukung bahwa fusi sensor?visi menjaga kontinuitas pose tangan saat kamera terganggu sekaligus memungkinkan validasi visual untuk gestur statis, sehingga sistem layak untuk aplikasi VR/AR, pelatihan, dan antarmuka hands-free berbiaya rendah.
ER  -