PENGENALAN BATIK MOTIF SEMEN DENGAN METODE FOURIER DESCRIPTOR DAN EUCLIDEAN DISTANCE

71110060, WAWAN FINTARA (2016) PENGENALAN BATIK MOTIF SEMEN DENGAN METODE FOURIER DESCRIPTOR DAN EUCLIDEAN DISTANCE. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71110060_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (3MB)
	Text (Skripsi Informatika) 71110060_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Bentuk adalah salah satu fitur yang paling penting di sebuah citra dalam Content Based Image Retrieval (CBIR). Dalam CBIR terdapat banyak bentuk representasi dan metode pengambilan ada. Namun, sebagian besar dari metode tersebut belum optimal dalam merepresentasikan bentuk atau sulit untuk melakukan pengujian pengenalan pola bentuk. Di antara metode–metode yang ada, metode berdasarkan Fourier Descriptor (FD) bisa merepresentasi fitur dengan baik dan normalisasi dengan baik. Ada berbagai jenis fitur yang bisa diambil yaitu Centroid Distance, Complex Coordinates, Cumulative Angles, dan Curvature Function yang bisa disebut sebagai Shape Signatures. Setiap jenis Shape Signature memiliki hasil yang berbeda dalam pengujian pengenalan. Penelitian ini akan menggunakan Centroid Distance sebagai Shape Signature. Tahap–tahap proses pengambilan fitur bentuk menggunakan fourier descriptor yaitu: preprocessing, mencari nilai centroid distance (salah satu jenis shape signatures), mengambil 360 nilai centroid distance, mencari nilai fourier descriptor, dan normalisasi fourier descriptor. Setelah mendapat nilai fourier descriptor, dilanjutkan pengujian pengenalan pola citra batik semen menggunakan Euclidean Distance. Hasil penelitian menggunakan Fourier Descriptor menunjukkan tingkat pengenalan pada citra batik semen sebesar 66,45% dan tingkat pengenalan pada citra batik bukan semen sebesar 89,22%.

Actions (login required)

View Item