Preprocessing dan Features Extraction

Presentasi berjudul: "Preprocessing dan Features Extraction"— Transcript presentasi:

1 Preprocessing dan Features Extraction

2 Pengertian Preprocessing adalah proses pengolahan data asli sebelum data tsb diolah dgn JST. Tujuan preprocessing, diantaranya: Menghilangkan noise Memperjelas features (fitur) data Memperkecil / memperbesar ukuran data Mengkonversi data asli agar diperoleh data yg sesuai kebutuhan

3 Contoh preprocessing Mengubah citra RGB  gray-scale Binerisasi citra
Croping citra Resize citra Edge detection / edge enhancement Thinning

4 Keuntungan preprocessing
Data lebih siap diolah dgn JST Data sesuai dengan kebutuhan JST, misalnya pada proses binerisasi dan bipolarisasi Fitur data lebih jelas

5 Kerugian preprossesing
Perlu tambahan waktu komputasi, shg pengolahan data secara keseluruhan lebih lama Algoritma preprocessing kadang-kadang menghilangkan informasi penting

6 Features Extraction Features extraction adalah proses pengambilan ciri-ciri yg unik dari data yg akan diolah. Tujuan feature extraction diantaranya: Memperkecil jumlah data Mengambil informasi yg terpenting dari data yg diolah Mempertinggi presisi pengolahan

7 Contoh features extraction
Edge detection / edge enhancement Separasi / pemisahan warna Pencarian nilai-nilai ekstrim (tertinggi atau terendah) Penghitungan banyaknya sudut

8 Contoh enhancement

9 Contoh Thinning

10 Contoh Feature Extraction
Gambar asli Gambar gray-scale

11 Contoh Feature Extraction
Gambar biner

12 Catatan Preprocessing harus disesuaikan dgn kebutuhan data
Features extraction memerlukan kreatifitas dan kecermatan peneliti Obyek yg sama dapat diambil fitur-fitur yg berbeda