Oleh: Idaliana Kusumaningsih G

Presentasi berjudul: "Oleh: Idaliana Kusumaningsih G"— Transcript presentasi:

1 Oleh: Idaliana Kusumaningsih G64052767
Ekstraksi ciri warna, bentuk dan tekstur pada citra hewan UNTUK content based image retrieval Oleh: Idaliana Kusumaningsih G Dosen pembimbing: Sony Hartono Wijaya, M.kom.

2 LATAR BELAKANG Butuh waktu yang banyak untuk pelabelan citra
Adanya perbedaan persepsi pengguna terhadap citra Pendekatan CBIR = berdasarkan visual citra (warna, bentuk, tekstur)

3 LATAR BELAKANG cont. Penelitian sebelumnya terkait dengan ekstraksi ciri : 1 Balqis (2006) mengenai Fuzzy Color Histogram untuk temu kembali citra bunga. 2 Pebuardi (2008) mengenai kemiripan citra berbasis warna, bentuk dan tekstur menggunakan Bayesian Network.

4 TUJUAN Mengevaluasi hasil temu kembali citra hewan dengan menggunakan penciri warna, bentuk, tekstur dan gabungan ketiganya untuk pengenalan citra hewan.

5 RUANG LINGKUP Data Kelas Mamalia Ordo Karnivora Fokus : ekstraksi ciri
Warna: Fuzzy Color Histogram Bentuk: Edge Direction Histogram Tekstur: Gray Level Coocurrence matrix

6 METODOLOGI PENELITIAN
Indexing Basis data citra Praproses Ekstraksi warna Ekstraksi bentuk Ekstraksi tekstur Indeks warna Indeks bentuk Indeks tekstur Indeks citra Pengukuran kemiripan Evaluasi Kueri citra Retrieval

7 Praproses Image enhancement cropping

8 Ekstraksi Ciri Warna Fuzzy Color Histogram
Menentukan histogram awal (CCH) ) Tiap kelas diambil 15 warna yang muncul terbanyak= ada 120 warna 1 10000 100x100 piksel 1 120 kuantisasi

9 Ekstraksi Ciri Warna cont.
Menentukan Membership function (m c’(c) ) Kmeans clustering 25 bin 1 120 1 25 Fungsi Cauchy Histogram yang dinormalisasi 1 2 . 120 Membership function 1 .. 120 2 . 25 1 2 . 25 FCH = x =

10 Ekstraksi Ciri Bentuk Edge Direction Histogram ) RGB Grayscale
Sobel edge detection 36 bin masing-masing 100 Θ=tan -1 (Gy / Gx) ) 1 2 . 36

11 Ekstraksi Ciri Tekstur
Coocurrence Matrix 1 2 4 3 5 7 6 Matriks 7x1 2 1 8 Level keabuan (8x8) Contrast Correlation Energy Homogenity Max Prob IDM Entropy

12 Citra relevan yang ditemukembalikan
Pengukuran Kemiripan Citra relevan yang ditemukembalikan Basis data citra Kueri citra Warna Bentuk Tekstur Cosine Similarity All Bayesian Network

13 Citra relevan database Citra yang ditemukembalikan
Evaluasi Temu Kembali - Tujuan: mengukur tingkat keberhasilan dalam proses temu kembali citra hewan. Citra relevan temu kembali Citra relevan temu kembali Recall Precision Citra relevan database Citra yang ditemukembalikan

14 Hasil dan Pembahasan Ekstraksi Ciri Warna

15 Ekstraksi Ciri Bentuk

16 Ekstraksi Ciri Tekstur

17 Nilai Recall – Precision tiap kelas citra
Kelas Bear Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.2700 0.3016 0.3185 0.3434 0.2 0.2356 0.2529 0.2591 0.2812 0.3 0.2167 0.2270 0.2434 0.2539 0.4 0.2067 0.2149 0.2385 0.2423 0.5 0.1968 0.2028 0.2221 0.2302 0.6 0.1892 0.1945 0.2178 0.2174 0.7 0.1841 0.1890 0.2082 0.2076 0.8 0.1833 0.1865 0.2040 0.1972 0.9 0.1867 0.1863 0.2030 0.1937 0.1840 0.1949 0.1851 Rataan 0.2776 0.2854 0.3009 0.3047 Kelas Canine Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.3260 0.3180 0.2593 0.3384 0.2 0.2418 0.2545 0.2251 0.2725 0.3 0.2202 0.2283 0.2185 0.2487 0.4 0.2124 0.2176 0.2139 0.2368 0.5 0.2055 0.2145 0.2126 0.2274 0.6 0.2014 0.2130 0.2133 0.2209 0.7 0.1977 0.2116 0.2107 0.2135 0.8 0.1947 0.2079 0.2086 0.9 0.1894 0.2098 0.2045 0.2011 0.1849 0.1942 0.192 0.1871 Rataan 0.2885 0.2976 0.2871 0.3050

18 Nilai Recall – Precision tiap kelas citra
Kelas Skunk Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.3340 0.2965 0.2764 0.3422 0.2 0.2485 0.2546 0.2502 0.2939 0.3 0.2272 0.2472 0.2307 0.2695 0.4 0.2166 0.2421 0.2184 0.2537 0.5 0.2107 0.2343 0.2129 0.2357 0.6 0.2040 0.2101 0.2298 0.7 0.1982 0.2196 0.2109 0.2226 0.8 0.1931 0.2099 0.2066 0.2157 0.9 0.1883 0.2012 0.1973 0.2035 0.1743 0.1820 0.1730 Rataan 0.2904 0.3013 0.2897 0.3130 Kelas Red panda Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.4176 0.1926 0.3079 0.3765 0.2 0.3603 0.1865 0.2480 0.2999 0.3 0.3130 0.1884 0.2268 0.2689 0.4 0.2956 0.1940 0.2127 0.2566 0.5 0.2806 0.1979 0.2039 0.2458 0.6 0.2690 0.1990 0.1995 0.2337 0.7 0.2569 0.1986 0.1969 0.2258 0.8 0.2448 0.1964 0.1968 0.2163 0.9 0.2204 0.1902 0.2038 0.1895 0.1760 0.1755 0.1765 Rataan 0.3498 0.2654 0.2869 0.3185

19 Nilai Recall – Precision tiap kelas citra
Kelas Walruses Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.2441 0.2136 0.2655 0.2766 0.2 0.1798 0.1520 0.2301 0.2250 0.3 0.1544 0.1371 0.2122 0.1961 0.4 0.1483 0.1300 0.2002 0.1872 0.5 0.1438 0.1244 0.1893 0.1780 0.6 0.1428 0.1228 0.1797 0.1724 0.7 0.1418 0.1239 0.1737 0.1672 0.8 0.1433 0.1271 0.1709 0.1597 0.9 0.1324 0.1657 0.1539 0.1356 0.1335 0.1469 0.1382 Rataan 0.2343 0.2179 0.2667 0.2595 Kelas Leopard Recall Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.3818 0.8111 0.7159 0.7521 0.2 0.3169 0.7686 0.6676 0.7193 0.3 0.2882 0.7049 0.6542 0.6980 0.4 0.2703 0.6653 0.6392 0.6857 0.5 0.2558 0.6228 0.6215 0.6614 0.6 0.2403 0.5768 0.6018 0.6302 0.7 0.2269 0.5204 0.5657 0.5873 0.8 0.2117 0.4618 0.5143 0.5190 0.9 0.1911 0.3759 0.3556 0.4106 0.1717 0.2042 0.2261 0.2237 Rataan 0.3232 0.6102 0.5965 0.6261

20 Nilai Recall – Precision Seluruh Citra
Warna Bentuk Tekstur All 1 0.1 0.3307 0.3588 0.358 0.4070 0.2 0.2658 0.3149 0.3137 0.3504 0.3 0.2388 0.2918 0.2983 0.3244 0.4 0.2270 0.2802 0.288 0.3121 0.5 0.2175 0.2689 0.278 0.2984 0.6 0.2095 0.2583 0.2715 0.2856 0.7 0.2026 0.2464 0.2622 0.2721 0.8 0.1967 0.2348 0.2512 0.2542 0.9 0.1881 0.2182 0.2203 0.2292 0.1750 0.1808 0.1863 0.1824 Rataan 0.2956 0.3321 0.3389 0.3560 Grafik Recall – Precision

21 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran
Berdasarkan nilai rata-rata precission diketahui bahwa rata-rata precision terbesar adalah menggunakan gabungan ciri warna, bentuk dan tekstur yaitu sebesar Secara umum gabungan ketiga ciri (warna, bentuk, tekstur) lebih baik untuk temu kembali citra Saran Untuk meningkatkan hasil temu kembali Metode ekstraksi ciri yang dapat digunakan seperti FCH dengan FCM untuk ekstraksi ciri warna, Fourier descriptor untuk ekstraksi ciri bentuk dan Tamura untuk ekstraksi ciri tekstur.

22 Sekian dan Terima kasih

23 DEMO PROGRAM