Artificial Intelegent

Presentasi berjudul: "Artificial Intelegent"— Transcript presentasi:

1 Artificial Intelegent
Komputer Vision Damar Aji Asmara Anggit Satriyo Pangestu Ahmad Tamimi Fadilah Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

2 بِسْمِ اللَّهِ الرَّحْمَٰنِ الرَّحِيمِ
Assalamu’alaikum

3 Pengolahan Citra (Image Processing)
Dan Pengenalan Pola (Pattern Recognition) Pengolahan Citra Bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik Pengenalan pola Bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.

4 Konsep Dasar Komputer Vision
Computer Vision => komputer menjadi mesin yang dapat melihat Computer Vision hari ini cendrung mendekati kemampuan manusia dalam menangkap informasi visual (human sight) Untuk kebutuhan tersebut computer vision harus terdiri dari banyak fungsi pendukung yang berfungsi secara penuh

5 Pengertian Komputer Vision
Computer Vision adalah salah satu bentuk aplikasi teknologi komputer dalam kehidupan dunia nyata (real world). Konsep dasar yang melandasi computer vision adalah computer becomes seeing machines, menjadikan komputer sebagai mesin yang mampu menangkap informasi visual yang ada di lingkungannya.

6 Hubungan Computer Vision dengan Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan proses awal dari computer vision pengenalan pola merupakan proses menginterpretasikan citra Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image) Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika. Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu.

7 Proses pada Komputer Vision
Sebuah komputer yang menyerupai kemampuan manusia dalam menangkap sinyal visual (human sight) dilakukan dalam empat tahapan proses dasar Proses penangkapan citra/gambar (image acquisition) Proses pengolahan citra (image processing) Analisa data citra (image analysis) Proses pemahaman data citra (image understanding)

8 Proses penangkapan citra/gambar (image acquisition)
Keluaran dari kamera adalah berupa sinyal analog Kamera mengamati sebuah kejadian Tiap‐tiap garis membuat sebuah sinyal analog Kemudian dibutuhkan sebuah analog‐to‐digital converter (ADC) untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer. ADC ini akan mengubah sinyal analog ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan diproses.

9 Konsep penangkapan citra/gambar (image acquisition)
Konsep Image Acqusition Image Acqusition Device Analog ‐ Digital Coverter Random Access Memory Monitor 3‐D ke 2‐D

10 Konsep penangkapan citra/gambar (image acquisition)
Sebuah kamera video menerjemahkan scene yang akan di analisa ke dalam bentuk sinyal analog. Sinyal analog ini kemudian diterjemahkan menjadi biner oleh analog‐to‐digital converter Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam random‐access‐memory (RAM) yang kemudian diproses oleh komputer Proses tersebut diilustrasikan sebagai berikut :

11

12 Proses pengolahan citra (image processing)
computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial manipulation) dari data binary tersebut. Image processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien. Image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n). Sinyal‐sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image. Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurang pengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.

13 Konsep pengolahan citra (image processing)
Dasar Image Processing Image Processing Steps Histrogram Flattering Aplikasi Image Processing

14 Konsep pengolahan citra (image processing)
Data yang telah tersimpan di dalam RAM Vision, maka kemudian dilanjutkan dengan image processing. Image Processing disebut juga dengan image enhancement, yaitu proses perbaikan kualitas image. Misalnya hasil pemrosesan oleh kamera seringkali disertai dengan noise yang cukup tinggi, apalagi pada saat pencahayaan yang kurang cukup. Kadangkala perangkat input seperti kamera vidicon dan CCD menghasilkan kondisi intensitas cahaya yang tidak baik. Kondisi seperti ini pada akhirnya jika pada saat konversi analog ke digital tidak dilakukan dengan proses yang perfect, akan menghasilkan misinterpretation image oleh komputer. Atau terjadinya kondisi yang lebih ekstrim, seperti cahaya yang terlalu terang, sehingga tidak ada informasi image yang tertangkap dengan baik oleh kamera.

15 Konsep pengolahan citra (image processing)
Untuk melakukan image processing, dilakukan dalam beberapa tahapan, antara lain : Pre Processing Noise Reduction Gray Scale Modification Histogram Flattering Application of Image Processing

16 Proses Analisa data citra (image analysis)
Image analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karateristik utama dari objek melalui suatu proses investigasi. Sebuah program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasi fitur‐fitur spesifik dan karekteristiknya. Lebih khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas‐batasan objek dalam image. Sebuah tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik. Tepi ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya.

17 Konsep Analisa data citra (image analysis)
Pengantar Image Analysis Teknik Image Analysis

18 Konsep Analisa data citra (image analysis)
Dari hasil image processing, sejauh ini computer vision telah memiliki sejumlah informasi scene yang akan diolah oleh computer vision selanjutnya. Bentuk‐bentuk image yang tertangkap atau yang telah diproses bisa saja dalam wujud outdoor landscape, photograph, phtografi menara antena, atau image lainnya. Image analysis memulai proses analisis dengan menentukan lokasi dan mendefinisikan berbagai objek yang terdapat pada scene. Image analysis dilakukan dengan mengidentifikasi daerah (region), batas (boundaries) ataupun sudut (edge) yang terdapat pada image. Edge (sudut) merepresentasikan batasan antara dua pemukaan objek yang sama, Seperti terlihat pada image berikut

19

20 Proses pemahaman data citra (image understanding)
Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek dan hubungannya di identifikasi. Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknikteknik artificial intelligent. Understanding berkaitan dengn template matching yang ada dalam sebuah scene. Metoda ini menggunakan program pencarian (search program)dan teknik penyesuaian pola (pattern matching techniques).

21 Konsep pemahaman data citra (image understanding)
Pengantar Image Understading Template Macthing Feature Matching

22 Konsep pemahaman data citra (image understanding)
Pada tiga tahapan sebelumnya, komputer telah memperoleh sebuah image yang telah diperbaiki kualitasnya, dan dianalisis. Namun sejauh ini komputer tetap tidak mengetahui apa arti dari image/ scene tersebut, apa yang ketahui dari sebuah objek atau bagaimana hubungan antar objek. Tahapan akhir dari computer vision kemudian adalah bagaimana komputer bisa memiliki pengetahuan (knowledge) tentang suatu objek yang ada dalam scene. Bentuk objek kemudian diolah oleh beberapa jenis teknik searching cerdas (artificial inteligent search) dan program penyesuaian pola (pattern‐matching program) digunakan untuk menguji scene yang masuk dan membandingkannya dengan objek‐objek yang telah ada dalam knowledge base. Komputer harus mampu untuk mengidentifikasi objek dan memahami yang dlihatnya.

23 Terima Kasih Atas Perhatiannya
Semoga Bermanfaat