Category Archives: Pengenalan Pola

Pengenalan Pola menggunakan MATLAB

Deteksi Titik Sudut Citra Untuk Identifikasi Bentuk


Proses identifikasi bentuk pada citra digital salah satunya dapat dilakukan dengan cara melakukan deteksi terhadap jumlah garis dan titik sudut penyusun objek dalam citra. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai deteksi garis dan titik sudut menggunakan transformasi Hough.

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Membaca, meresize, dan menampilkan citra

clc; clear; close all; warning off all;

% baca & resize citra
I = imread('bintang.jpg');
I = imresize(I,0.2);

% menampilkan citra asli
figure,imshow(I);
title('Citra Asli');

-read more->

Ekstraksi Ciri Wajah Menggunakan Algoritma Viola-Jones


Tahapan Face Recognition (Pengenalan Wajah) antara lain adalah face detection (deteksi wajah), feature extraction (ekstraksi ciri), dan recognition (pengenalan). Berikut ini merupakan contoh aplikasi deteksi wajah dan ekstraksi ciri wajah menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Objek yang dideteksi antara lain adalah wajah, mata (kanan dan kiri), hidung, dan mulut. Sedangkan ciri yang diekstrak adalah jarak antara masing-masing objek yang dideteksi.

1. Tampilan Halaman GUI awal

-read more->

Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur


Analisis bentuk dan tekstur dapat digunakan untuk merancang sebuah sistem identifikasi objek. Berikut ini merupakan contoh pemrograman MATLAB untuk mengidentifikasi jenis buah tomat (hijau dan merah) berdasarkan analisis bentuk dan tekstur. Analisis bentuk dilakukan menggunakan parameter metric dan eccentricity, sedangkan analisis tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

Langkah-langkah pemrograman-nya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra buah tomat

Citra yang digunakan berjumlah 8 yang terdiri dari 4 citra buah tomat berwarna hijau dan 4 citra buah tomat berwarna merah

-read more->

Pengenalan Warna Objek


Komponen Hue dari citra HSV (Hue, Saturation, Value) merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Oleh karena itu, komponen ini dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengenalan warna suatu objek pada citra digital.

Berikut ini merupakan pengolahan citra digital untuk melakukan pengenalan warna suatu objek berdasarkan komponen Hue.

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all;
 
I = imread('stabilo.jpg');
figure, imshow(I);

-read more->

Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran


Bentuk merupakan salah satu ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek. Ciri ini dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan lainnya. Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendefinisikan bentuk lingkaran adalah metric. Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling suatu objek. Nilai metric berkisar antara 0 s.d 1. Objek yang berbentuk lingkaran, nilai metric nya mendekati angka satu. Materi lebih lanjut mengenai nilai metric dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran adalah:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all;
I = imread('shape object.jpg');
figure, imshow(I);

-read more->

Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran


Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut dapat digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.

Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra digital untuk melakukan proses ekstraksi ciri bentuk dan ukuran pada citra RGB. Parameter yang digunakan untuk mewakili ciri bentuk adalah metric dan eccentricity, sedangkan parameter yang mewakili ciri ukuran adalah luas dan keliling.

Materi mengenai definisi masing-masing parameter ciri bentuk dan ukuran dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all; warning off all;
 
I = imread('fruits.jpg');
figure, imshow(I);

-read more->

Ekstraksi Ciri Nilai RGB


Ekstraksi ciri merupakan tahapan mengekstrak informasi yang terkandung dalam suatu objek dalam citra digital. Informasi tersebut digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya pada tahapan pengenalan atau identifikasi citra.

Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra untuk melakukan proses ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai rata-rata RGB pada masing-masing objek yang tersegmentasi.

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all;
 
I = imread('balls.jpg');
figure, imshow(I);

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Penduduk


Salah satu penerapan algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk sistem prediksi (forecasting). Prediksi dapat dilakukan dalam bentuk urutan waktu (time series) atau dapat pula dilakukan dalam bentuk bukan urutan waktu.

Dalam sistem prediksi urutan waktu, data masukan adalah berupa beberapa data dalam kurun waktu tertentu, sedangkan data keluarannya adalah data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini data keluaran diasumsikan hanya dipengaruhi oleh data-data sebelumnya.

Contoh sistem prediksi urutan waktu:

sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 12 bulan sebelumnya.

Untuk sistem prediksi bukan urutan waktu, data masukannya adalah berupa beberapa variabel data yang dianggap mempengaruhi nilai data keluaran, sedangkan data keluarannya adalah berupa data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini variabel-variabel yang mempengaruhi nilai data keluaran diikutsertakan untuk melakukan prediksi.

Contoh sistem prediksi bukan urutan waktu:

sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 1 bulan sebelumnya, tingkat kesejahteraan penduduk, tingkat keamanan lingkungan, faktor politik, dan faktor-faktor demografi lainnya pada 1 bulan sebelumnya.

-read more->

Multi-Level Thresholding


Multi-level thresholding merupakan metode segmentasi citra yang menggunakan dua atau lebih nilai threshold. Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai piksel citra grayscale menjadi biner pada metode multi-level thresholding adalah:

di mana
f(x,y) adalah citra grayscale
g(x,y) adalah citra biner
T1 adalah nilai threshold bawah
T2 adalah nilai threshold atas

Ilustrasi perubahan nilai piksel pada proses multi-level thresholding ditunjukkan pada gambar di bawah ini

-read more->

Pencocokan Citra


Pencocokan citra (image matching) merupakan salah satu bagian dari pengolahan citra yang dilakukan untuk mencari citra lain yang sejenis atau memiliki kemiripan. Salah satu parameter yang merepresentasikan tingkat kemiripan antara dua buah citra adalah jarak euclidean. Semakin kecil jarak euclidean antara dua buah citra maka akan semakin mirip kedua citra tersebut. Persamaan untuk menghitung jarak euclidean adalah sebagai berikut:

Jarak euclidean dapat dihitung berdasarkan ciri khusus yang dimiliki oleh suatu citra. Ciri tersebut di antaranya adalah ciri warna, ciri tekstur, ciri bentuk, ciri geometri, dan ciri ukuran.

Berikut ini merupakan contoh sistem pencocokan citra menggunakan jarak euclidean berdasarkan pada ciri warna. Ciri warna dihitung pada ruang warna HSV yang terdiri dari komponen Hue, Saturation, dan Value. Sistem pencocokan citra diimplementasikan dalam bentuk tampilan GUI menggunakan bahasa pemrograman MATLAB.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:

1. Mempersiapkan data base citra

-read more->

%d bloggers like this: