Blog Archives
Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).
Pada contoh ini dilakukan pengklasifikasian terhadap bentuk segi-3, segi-4, dan segi-5. Ciri yang digunakan untuk membedakan ketiga jenis bentuk tersebut adalah metric dan eccentricity.
Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling objek. Sedangkan eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. (Materi mengenai ekstraksi ciri lebih lanjut dapat dilihat pada laman berikut ini: Ekstraksi Ciri Citra).
Langkah-langkah pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data latih untuk proses pelatihan (training). Pada proses ini digunakan 45 citra data latih yang terdiri dari 15 citra segi-3, 15 citra segi-4, dan 15 citra segi-5.
Citra dan Histogram menggunakan GUI Matlab
Karakteristik suatu citra digital dapat diketahui dengan cara menganalisis distribusi frekuensi nilai piksel pada histogramnya.
Berikut ini merupakan contoh GUI Matlab representasi histogram pada berbagai jenis citra digital. Pada jenis citra RGB, histogram ditampilkan pada masing-masing kanal warna yaitu kanal merah, kanal hiaju, dan kanal biru. Pada jenis citra grayscale, histogram ditampilkan hanya pada satu kanal warna berderajat keabuan. Sedangkan pada citra biner, histogram ditampilkan hanya pada satu kanal warna hitam dan putih.
Tampilan GUI Matlab untuk menampilkan citra digital dan histogramnya adalah sebagai berikut:
1. Citra RGB dan Histogramnya
-read more->
Pemrograman Matlab 