Implementasi Content Based Image Retrieval Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Optical Backpropagation Untuk Sistem Anotasi Citra Otomatis
| Main Author: | Santoso, Andri |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153168/1/Laporan_andri.pdf http://repository.ub.ac.id/153168/ |
Daftar Isi:
- Citra digital baru diciptakan dan dibagikan dengan laju yang sangat cepat. Hal ini membuat kebutuhan akan metode information retrieval (IR) yang efisien juga semakin meningkat. Pelabelan citra adalah salah satu pendekatan yang baik untuk mendapatkan IR dengan tingkat akurasi yang tinggi,tetapi proses pelabelan citra secara manual merupakan pekerjaan yang melelahkan dan membutuhkan sumber daya yang besar. Sistem anotasi citra otomatis mampu menangani masalah ini. Penelitian ini menjelaskan tentang pemanfaatan ContentBased Image Retrieval(CBIR) untuk mengembangkan sistem anotasi citra otomatis. Pendekatan ini diharapkan memiliki hasil yang baik karena sistem anotasi citra otomatis memiliki kemampuan untuk melakukan pengindeksan citra secara otomatis. CBIR mampu mengekstraksi fitur semantik dari citra secara otomatis berdasarkan tampilan visual atau konten yang terkandung pada sebuah citra. CBIR digunakan untuk menyusun classifier untuk citra obyek nyata dan Haar Wavelet digunakan untuk membangkitkan nilai vektor fitur dari citra. Classifierdibentuk dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan yang dilatih menggunakan metode pelatihan optical backpropagation. Hasil pengujian pada citra obyek nyata menunjukkan bahwa sistem yang telah dikembangkan memiliki tingkat efektifitas dan efisiensi yang tinggi. Sistem mampu mencapai tingkat akurasi 100% dengan menggunakan data uji dari kelas apel dan pistol. Sistem menghasilkan nilai rata-rata recall sebesar 0.979, rata-rata precission sebesar 0.631, dan rata-rata F-Measure sebesar 0.752. Artinya adalah sistem mampu melakukan pelabelan citra dengan baik menggunakan beberapa data latih yang berbeda-beda.