Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PENDETEKSIAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE V3 DAN TESSERACT
Muhamad Rizky Fauzan 1 , Ari Purno Wahyu W 2
Universitas Widyatama, Universitas Widyatama Universitas Widyatama Jl. Cikutra No.204A, Sukapada, Cibeunying Kidul, Kota Bandung mrfauzannn.99@gmail.com 1 , ari.purno@widyatama.ac.id 2

## Abstrak
Perkembangan teknologi saat ini sangat berkembang  pesat.  Teknologi  yang  saat  ini  sedang dilakukan  pengembangan  secara  besar-besaran  yaitu Artificial  Intelligence . Artificial  Intelligence atau  AI memiliki  berbagai  macam  fungsi  dan  tujuan tergantung  dari  sistem  yang  akan  dibuat.  Salah satunya  yaitu  pendekteksian  objek  dan  teks  dari gambar  atau  video.  Contoh  dari  pemanfaatan teknologi  ini  yaitu  pada  pendeteksian  objek  dan  teks pada  plat  nomor  kendaraan.    Pada  penelitian  ini dilakukan  perancangan  sistem  dengan  menggunakan algoritma You Only Look Once  V3 sebagai  algoritma pendeteksi  objek  dan Tesseract  Optical  Character Recognition sebagai  pendeteksi  teks  dalam  gambar. Perancangan ini akan dibantu dengan library OpenCV pada bahasa pemrogramanan python dan menggunakan dataset gambar  yang  sudah  tersedia. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat keakurasian  algoritma You  Only  Look  Once  V3 yang dikombinasikan  dengan Tesseract  Optical  Character Recognition .
Kata kunci :
Artificial  Intelligence,  Object  Detection,  You  Only Look  Once  V3,  Tesseract    Optical  Character Recognition, OpenCV.

## Abstract
The  development  of  technology  is  currently growing  very  rapidly.  One  technology  that  is currently  being  developed  on  a  large  scale  is Artificial Intelligence. Artificial Intelligence or AI has various  functions  and  purposes  depending  on  the system  created.  One  of  them  is  to  detect  objects  and text  from  images  or  videos.  An  example  of  the
application  of  this  technology  is  the  detection  of objects  and  text  on  vehicle  number  plates.  In  this study, a system design was carried out using the You Only Look Once V3 algorithm as an object  detection algorithm and Tesseract Optical Character Recognition as a text in image detector. This design is assisted  by  the  OpenCV  library  in  the  python programming  language  and  uses  an  image  dataset that is already available. This study aims to determine the  level  of  accuracy  of  the  You  Only  Look  Once  V3 algorithm combined with Tesseract Optical Character Recognition.

## Keywords :
Artificial  Intelligence,  Object  Detection,  You  Only Look  Once  V3,  Tesseract  Optical  Character Recognition, OpenCV.

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  berkembangan  teknologi  saat  ini membuat  peningkatan  teknologi  dan  penemuan teknologi  baru  dikembangkan  dan  ditemukan  dengan cepat. Hal ini dilakukan untuk membantu mempermudah pekerjaan manusia dengan biaya yang cukup  efisien.  Salah  satu  teknologi  yang  sedang dilakukan  pengembangan  secara  besar-besaran  yaitu Artificial Intelligence .
Artificial  Intelligence atau  biasa  dikenal  AI merupakan  teknologi  yang  dikembangkan  untuk  bisa belajar,  berpikir  dan  bekerja  seperti  manusia berdasarkan  suatu  data  (Samek  et  al.,  2017).  Dengan kata  lain,  AI  dapat  belajar  dari  data-data  yang  ada yang  selanjutnya  akan  dilakukan  train  data  sebagai tahap pembelajaran. Object detection atau
Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
pendeteksian  objek  merupakan  salah  satu  contoh sistem yang nantinya bisa mendeteksi objek yang ada.
Object  detection merupakan  suatu  teknik  agar komputer  bisa  melihat  dan  mengidentifikasi  objek yang ada baik dalam gambar ataupun video atau dapat diartikan  juga  sebagai  perancangan  suatu  sistem  agar sistem  dapat  melihat  dan  mengidentifikasi  objek seperti manusia (Zhao et al., 2019). Dalam pembuatan ini  diperlukan  datadata  pendukung  yang  nantinya data-data  tersebut  akan  dilatih  agar  sistem  dapat mengenali suatu objek.
Pemanfaatan dari object detection dapat diimplementasikan  diberbagai  aspek.  Saat  ini  banyak perusahaan  yang  menggunakan  sistem  ini  untuk nantinya  dikombinasikan  dengan  disiplin  ilmu  lain. Hal yang paling sering digunakan dalam implementasi object  detection yaitu  pada  sistem self- driving  car atau  mobil  tanpa  awak  ataupun  dapat digunakan  untuk  pendeteksian  plat  nomor  kendaraan secara real time.
Selain  itu,  beberapa  penelitian  melakukan pengkombinasian  antara  pendeteksian  objek  dengan pendeteksian teks pada gambar. Hal ini diimplementasikan  pada  pendeteksian  objek  plat nomor kendaraan sekaligus dapat melakukan pendeteksian  teks  plat  nomor  yang  ada  pada kendaraan  tersebut.  Maka  dari  itu  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  terkait object  detection dan optical  character  recognition dalam  mendeteksi plat nomor kendaraan.

## II. L ANDASAN T EORI
Membahas  berbagai  macam  referensi  yang sudah  difokuskan  oleh  penulis  dan  akan  digunakan sebagai  acuan  dalam  proses  penelitian  dengan maksud  untuk  memberikan  informasi  kepada pembaca.
1. Pendeteksian,  dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia pendeteksian adalah suatu proses, cara, perbuatan  untuk  mendeteksi  atau  pelacakan (Kamus Besar Bahasa Indonesia, n.d.).
2. Image  Processing ,  merupakan  salah  satu  bentuk teknik  pengolahan  sinyal  oleh  komputer  dengan masukan  berupa  citra  (gambar)  yang  akan ditransformasikan sebagai keluran yang memiliki kualitas yang lebih baik (Waskito et al., 2019).
3. Python, merupakan salah satu bahasa pemrograman  berorientasi  objek  tingkat  tinggi, diciptakan  oleh  Guido  Van  Rosuum.  Python didesain agar mudah dimengerti, mudah digunakan dan disebut sebagai bahasa pemrograman  yang user-friendly dan  mudah digunakan oleh pemula (Srinath, 2017).
4. Pycharm,  salah  satu  lingkungan  pengembangan terintegrasi  (IDE)  untuk  bahasa  pemrograman pyhon  yang  dikembangkan  oleh  Jetbrains. Kelebihan  dari  IDE  ini  adalah  dapat  mengakses command  line ,  terhubung  ke database ,  membuat lingkungan virtual dan  juga  dapat  melakukan control terhadap sistem dalam satu tempat.
5. OpenCV,  merupakan  salah  satu library  open source yang  biasanya  dimanfaatkan  untuk mengolah  citra  secara real-time yang  dibuat  dan dikembangkan  oleh  Intel  (Kumari  et  al.,  2013). Library ini  memliki  lebih  dari  2500  algoritma didalamnya  dan  sudah  termasuk  algoritma  untuk computer  vision dan machine  learning .  OpenCV tidak  berbayar  dan  memiliki  lisensi open  source dari BSD License (OpenCV team, n.d.).
6. Tesseract  OCR,  merupakan  salah  satu open source engine untuk mengenali karakter yang ada pada  gambar  (Google  Open  Source,  n.d.). Tesseract  mulai  popular  pada  tahun  2016  dan memiliki  lebih  dari  100  bahasa.  Data  dari karakter  juga  dapat  dilatih  untuk  menghasilkan pengenalan karakter yang lebih akurat atau untuk mengenali karakter khusus.
7. YOLO  v3,  merupakan  pengembangan  dari  versi YOLO  sebelumnya.  Jika  dibandingkan  dengan versi  sebelumnya,  YOLO  v3  memiliki  jairngan ekstraktor  yang  lebih  kuat  dan  memiliki  fitur deteksi multi-scale .  Selain  itu  juga  dapat mendeteksi  target  yang  lebih  banyak  dari  target yang kecil hingga besar (Redmon, n.d.).
8. Black-box  testing ,  merupakan  salah  satu  teknik pengujian  pada  perangkat  lunak  yang  berfokus pada bagian kebutuhan fungsional dari perangkat lunak  tersebut  (Bansal,  2014).  Dalam  pengujian black-box ini, penguji hanya memahami arsitektur  dari  sistem  yang  dibangun.  Teknik  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua masukan  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  diterima dan dapat memberikan keluaran yang baik (Jan et al., 2016).
Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
9. Tekning  fuzzing,  merupakan  teknik  pengujian black-box yang dikembangkan oleh Barton Miller di  University  of  Wisconsin  pada  tahun  1989. Teknik ini akan memberikan masukan yang acak ke aplikasi. Hal  ini dilakukan untuk  menemukan kesalahan implementasi (Bansal, 2014).

## III. M ETODE P ENELITIAN

## III.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  dalam  perancangan sistem  yang  berorientasi  aliran  data  dengan  model waterfall . Waterfall atau biasa disebut sebagai Classic Life  Cycle merupakan  metode  dengan  melakukan pendekatan sistemastis pada pengembangan perangkat lunak  dimulai  dari  spesifikasi  kebutuhan  pelanggan dan  perkembangan  melalui  tahap  perencanaan, pemodelan, konstruksi, penerapan dan terus  berlanjut hingga  pemeliharaan  dari  perangkat  lunak  tersebut (Buchori et al., 2017).

## III.2 Analisis Permasalahan
Pendeteksian  objek  dilakukan  untuk  mendeteksi objek  secara  otomatis  oleh  sistem  yang  kemudian sistem  dapat  mengenali  objek  yang  terdeteksi  sesuai dengan class yang  sudah  dibuat  sebelumnya.  Salah satunya mengenai pendeteksian plat nomor kendaraan. Pendeteksian ini dilakukan untuk mempermudah  pengecekan  plat  nomor  dengan menggunakan sistem dengan menggunakan data yang sudah  dilatih.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk memodifikasi penelitian sebelumnya mengenai pendeteksian  teks  dan  plat  nomor  kendaraan (Agbemenu  et  al.,  2018)  .  Pendeteksian  pada penelitian  ini  akan  menggunakan dataset plat  nomor kendaraan  Indonesia  agar  dapat  mendeteksi  teks  dan plat nomor Indonesia..
III.3 Perancangan Sistem
Pada proses perancangan ini, penulis membaginya  terhadap  perancangan hardware dan perancangan software seperi pada berikut ini :
1. Hardware ,  dalam  penelitian  ini  tidak  ada perancangan  khusus  untuk hardware yang digunakan.  Alat  yang  akan  digunakan  yaitu webcam sebagai  alat  untuk  merekam  objek  dan laptop  untuk  menjalankan  sistem  pendeteksian plat nomor dan teks.
2. Software ,  pada  bagian  ini  penulis  melakukan beberapa perancangan pengkodean sistem sebelum nantinya diimplementasikan.
Beberapa perancangan software yang dilakukan yaitu :
- Data  training ,  hal  yang  dipersiapkan  yaitu pengumpulan gambar, labelling gambar,
pretrained  weights YOLOv3  dan pretrained weigths convolutional layers , custom configuration  file YOLOv3, file obj.data, obj.names dan train.txt.
- Pendeteksian  objek,  pada  perancangan  sistem ini  penulis  memanfaatkan  beberapa library yang  sudah  tersedia  dalam  lingkup  python seperti  OpenCV  dan  Numpy.  OpenCV berfungsi  untuk  mengolah  video  secara real- time dan  meng-ekstrak  informasi  yang  ada  di dalam  video  tersebut  dan  numpy  berfungsi untuk mengolah data yang bersifat array .
- Pendeteksian teks, dirancang dengan menggunakan Tesseract OCR. Dalam pengkodeannya, Tesseract OCR akan dipanggil  dengan  menggunakan  pytesseract yang  satu  file  program  dengan  pendeteksian objek.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  tidak melakukan custom karakter pada pendeteksian teks ini.

## IV. I MPLEMENTASI
Implementasi mengenai sistem yang sudah dibuat oleh  penulis  akan  dijelaskan  pada  bagian  ini. Implementasi ini meliputi data training dan pengujian black box testing pada sistem. Berikut penjelasannya :

## IV.1 Data Training
1. Pengumpulan  gambar,  gambar  yang  digunakan pada  penelitian  ini  menggunakan  gambar  pada dataset yang sudah tersedia pada website Kaggle (Gunawan,  n.d.).  Gambar  yang  dimaksud  disini yaitu  berupa  gambar  kendaraan  lengkap  dengan plat  nomornya.  Gambar  yang  akan  dijadikan acuan ini berjumlah 235 gambar.
2. Labelling gambar,  proses  ini  berfungsi  untuk melakukan  penandaan  pada  gambar,  yang  akan digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  untuk melatih  kumpulan  data  yang  akan  membantu sistem  memahami  objek  yang  akan  dideteksi. Hasil  akhir  dari  proses  ini  berupa file txt  yang berisi  angka annotation  image . File txt  ini  lah
Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
yang  akan  digunakan  pada  proses  pelatihan  data nanti.
Gambar 4.1 Proses Labelling Gambar
3. Proses data train , dilakukan secara cloud dengan memanfaatkan  penggunaan cloud  notebook yaitu Google  Colaboratory.  Selain  itu,  proses  ini  juga memanfaatkan  fitur cloning dan building data darknet  yang  sudah  tersedia  di online  repository (Redmon,  n.d.).  Berikut  hasil  perhitungan  dari proses pelatihan data.

## Gambar 4.2 Chart Perhitungan Pelatihan Data

## IV.2 Pengujian Black Box Testing
Black box testing dilakukan untuk menguji fungsi yang ada pada sistem apakah dapat berjalan atau tidak sesuai  dengan  requirement  yang  ada  dan  disajikan dalam bentuk tabel (Kholipa et al., 2021).
Pengujian  sistem  ini  akan  dimulai  dengan membuat  tabel  perencanaan  pengujian  yang  berisi kelas  uji  dan  butir  uji.  Tabel  1  merupakan  tabel perencanaan dari sistem ini.

## Tabel 1. Rencana Pengujian
No Kelas Uji Butir Uji 1. Perekaman video secara real-time (KF- 01). Pengujian  perekaman  video secara real-time menggunakan webcam (U1-
01),  Pengujian  meneruskan video real-time ke  dalam sistem (U1-02). 2. Deteksi plat nomor kendaraan Indonesia  (KF- 02). Mendeteksi plat nomor kendaraan  Indonesia  dengan menampilkan bounding  box dan presentase tingkat akurasi  (U2-01),  Pengujian menampilkan Region of Interest (U2-02). 3. Deteksi teks pada  plat  nomor kendaraan Indonesia  (KF- 03). Pengujian  untuk  mendeteksi teks  plat  nomor  kendaraan Indonesia (U3-01), Pengujian untuk menampilkan teks yang
terdeteksi  pada  layar  (U3- 02).
Selanjutnya akan dilakukan pengujian pada setiap butir uji yang sudah direncanakan pada tabel 1. Tabel pengujian  ini    terdiri  dari  butir  uji,  deskripsi pengujian, keluaran yang diharapkan, dan hasil uji.

## Tabel 2. Hasil Pengujian
No Bu tir Uji Deskripsi Pengujian Keluaran yang Diharapkan Hasil Uji 1. U1- 01 Pengujian perekaman video secara real-time menggunakan webcam . Muncul pop  up windows dengan menampilkan rekaman video real-time.
Diterima 2.
U1- 02 Pengujian meneruskan video real- time ke  dalam sistem.present ase tingkat
akurasi,
Pengujian menampilkan
Region of
Interest
Rekaman  video real-time diteruskan kedalam  sistem untuk diproses
Diterima
3. U2- 01 Mendeteksi plat nomor kendaraan Indonesia dengan Muncul pop  up window s  dengan menampilkan rekaman video real-time. Diterima
Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
menampilkan bounding  box
dan presentase tingkat akurasi. 4. U2- 02 Pengujian menampilkan Region of Interest. Muncul pop  up windows dengan menampilkan video  yang  ada pada bounding
box.
Diterima
5. U3- 01 Pengujian untuk mendeteksi teks plat nomor kendaraan Indonesia Muncul pop  up windows dengan menampilkan rekaman video real-time. Diterima, dengan catatan memerluk an waktu. 6. U3- 02 Pengujian untuk menampilkan teks yang terdeteksi pada layar. Teks yang terdeteksi akan tertulis pada layar. Diterima, dengan catatan memerluk an waktu.
Hasil dari pengujian sistem diatas tidak ada yang gagal  tetapi  dalam  pendeteksian  teks  diperlukan waktu  yang  lebih  karena  pendeteksian  dilakukan secara real-time .

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
V.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapat dalam menyusun  tugas  akhir  ini,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil dari pendeteksian objek dengan
menggunakan  YOLO  v3  dapat  ditampilkan  pada layar laptop secara langsung. Kemudian pendeteksian  teks  menggunakan tesseract akan dilakukan dengan merekam objek melalui webcam dan menampilkan hasilnya secara real-time .
2. Proses  pelatihan  data  dilakukan  secara cloud dengan  bantuan  GPU  agar  tidak  memakan  waktu yang lama. Hasil dari pelatihan data ini digunakan sebagai file acuan  sistem  untuk  mendeteksi  plat nomor kendaraan.
3. Proses  pengkombinasian  antara  pendeteksian objek dengan  pendeteksian teks pada penlitian  ini dapat mendeteksi objek  dan teks pada  plat nomor kendaraan. Hanya saja saat melakukan
pendeteksian teks  memerlukan waktu  yang  cukup lama.
4. Cara kerja dari algoritma You Only Look Once V3 sudah  berjalan  cukup  baik  dilihat  dari  hasil pelatihan  datanya  dan  hasil  dari  pendeteksiannya. Hasil dari pelatihan datanya menampilkan average loss dibawah  2.0  yang  mana  bisa  dikatakan memiliki  akurasi  yang  baik  dengan  penggunaan data  yang  terbatas.  Sedangkan  untuk Optical Character  Recognition pada  penelitian ini memiliki tingkat akurasi yang belum begitu baik.

## V.2 Saran
Adapun  dibawah  ini  merupakan  saran  penulis yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  sistem kedepannya agar lebih baik lagi, sebagai berikut :
1. Disarankan  untuk  menggunakan  gambar  untuk pelatihan  data  diatas  500  atau  1000  gambar dengan  kondisi  yang  berbeda  agar  mendapatkan tingkat akurasi yang jauh lebih baik lagi.
2. Disarankan  untuk  melakukan  proses  kustomisasi pendeteksian  teks  pada tesseract agar  tingkat akurasi pendeteksian lebih akurat.
3. Disarankan  untuk  pengembangan  selanjutnya menggunakan algoritma versi terbaru.
4. Disarankan  untuk  menggunakan  gambar  pada deteksi  teks  plat  nomor  kendaraan  agar  waktu pendeteksian menjadi lebih singkat dan akurat.
5. Disarankan  untuk  melakukan  pengembangan terhadap file ekstraksi  hasil  deteksi  plat  nomor kendaraan beserta teksnya.

## R EFERENSI
Agbemenu, A. S., Yankey, J., & Addo, E. O. (2018). An  Automatic  Number  Plate  Recognition System  using  OpenCV  and  Tesseract  OCR Engine. International  Journal  of  Computer
Applications , 180 (43), 1–5. https://doi.org/10.5120/ijca2018917150
Bansal, A. (2014). A Comparative Study of Software Testing  Techniques. International  Journal  of Computer Science and Mobile Computing , 3 (6),
579–584.
Buchori,  A.,  Setyosari,  P.,  Dasna,  I.  W.,  &  Ulfa,  S.
Muhamad Rizky Fauzan, Ari Purno Wahyu W Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
(2017). Mobile augmented reality media design with  waterfall  model  for  learning  geometry  in college. Int.  J.  Appl.  Eng.  Res , 12 (13),  3773– 3780.
Google  Open  Source.  (n.d.). Tesseract  OCR . Retrieved May 10, 2021, from https://opensource.google/projects/tesseract
Gunawan,  K.  (n.d.). Labelled  Indonesian  Car  and Plate Number Kaggle . Retrieved May 10, 2021, from
https://www.kaggle.com/gunawan26/labelled- indonesian-car-and-plate-number
Jan,  S.  R.,  Shah,  S.  T.  U.,  Johar,  Z.  U.,  Shah,  Y.,  &
Khan,  F.  (2016).  An  Innovative  Approach  to Investigate Various Software Testing Techniques and Strategies. International
Journal  of  Scientific  Research  in  Science, Engineering and Technology , 2 (2), 682–689.
Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  (n.d.). Arti  Kata Deteksi .  Retrieved  May  10,  2021,  from https://kbbi.web.id/deteksi
Kumari,  S.,  Gupta,  L.,  Gupta,  P.,  &  Abdul,  A.  P.  J. (2013).  Automatic  License  Plate  Recognition
Using OpenCV and Neural Network.
International  Journal  of  Computer  Science Trends and Technology (IJCST) , 5 (3), 114–118. www.ijcstjournal.org
OpenCV team. (n.d.). Open CV . Retrieved March 23, 2021, from https://opencv.org/about/
Redmon,  J.  (n.d.). YOLO .  Retrieved  May  10,  2021, from https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Samek,  W.,  Wiegand,  T.,  &  Müller,  K.-R.  (2017).
Explainable artificial
intelligence:
Understanding,  visualizing  and  interpreting deep learning models. ArXiv Preprint ArXiv:1708.08296 .
Srinath, K. R. (2017). Python  –  The  Fastest Growing
Programming Language. International Research Journal of Engineering and Technology , 354–357.
https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/55458585 /IRJET-V4I1266.pdf?1515226715=&response- content- disposition=inline%3B+filename%3DPython_T he_Fastest_Growing_Programming_L.pdf&Exp ires=1593202307&Signature=HBD7oa85wDxq RzTWX01uVRBlMacGX5mkGk1b~SVVTTkE

## NJ6cf5diKz
Waskito,  T.  B.,  Setianingsih,  C.,  Elektro,  F.  T., Telkom, U., & Network, C. N. (2019). Kendali Robot  Beroda  Dengan  Gerak  Isyarat  Tangan Berbasis  Image  Processing  Wheeled  Robot Control  With  Hand  Gesture . 6 (3),  10052– 10059.
Zhao,  Z.-Q.,  Zheng,  P.,  Xu,  S.,  &  Wu,  X.  (2019). Object  detection  with  deep  learning:  A  review. IEEE  Transactions  on  Neural  Networks  and Learning Systems , 30 (11), 3212–3232.