DETEKSI KEMIRIPAN CITRA BERBASIS SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) MENGGUNAKAN EUCLIDEAN DISTANCE
| Main Author: | CHAFIDZ ILHAM CHASAN |
|---|---|
| Format: | |
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://library.itats.ac.id//index.php?p=show_detail&id=28530 |
Daftar Isi:
- AbstrakMendeteksi kemiripan objek dalam citra merupakan langkah untuk keperluanpengolahan citra digital pada image matching. Pendeteksian objek mampumendapatkan sebuah informasi berupa objek pada sebuah gambar atau citra sepertimencari informasi dari sebuah dataset citra. Metode scale invariant feature transform(SIFT) merupakan metode yang berperan sebagai ekstraksi fitur dari citra yang akandiuji. Masing-masing keypoint dari citra uji dicocokan tingkat kemiripannya denganmetode euclidean distance. Keypoint citra uji dikatakan mirip jika memiliki nilai jarakyang paling kecil. Keypoint dari citra uji yang berkoresponden kemudian diuji nilairecallnya. Variasi pengujian menggunakan parameter perubahan ukuran, perubahanrotasi, perubahan warna, perubahan angle dan citra yang berbeda. Dari hasilpengujian penelitian ini, dataset uji citra yang sama memiliki nilai rata-rata recall 100,untuk dataset uji perubahan ukuran memiliki nilai rata-rata recall 95, untuk datasetuji perubahan rotasi memiliki nilai rata-rata recall 95, untuk dataset uji perubahanwarna memiliki nilai rata-rata recall 98, untuk dataset uji perubahan angle memilikinilai rata-rata recall 97, untuk dataset uji gambar yang berbeda objek memiliki nilairata-rata recall 0.Kata kunci : Ekstraksi Fitur, Pencocokan Citra, Scale Invariant Feature Transform,Euclidean Distance